Ho visto questo modello nei sistemi di conformità molto prima dell'IA. Il team con il controllo più rigoroso spesso appare peggio sulla carta.
Questo è ciò che rende interessante @Mira - Trust Layer of AI per me. Se le app possono scegliere impostazioni di verifica più flessibili o più rigorose, i team che scelgono il percorso più rigoroso potrebbero finire per apparire più lenti, più costosi e meno efficienti rispetto ai team che utilizzano impostazioni più morbide. La configurazione più debole può produrre dashboard più pulite, approvazioni più rapide e meno azioni bloccate, anche quando comporta un rischio nascosto maggiore.
Il motivo è integrato nel flusso di lavoro. La verifica più rigorosa cambia ciò che il sistema è autorizzato a far passare. Una soglia più alta, un dominio più ristretto o una regola di consenso più severa creano più attrito. Più richieste falliscono. Più output vengono escalati. Più azioni vengono ritardate. Un'impostazione più flessibile fa l'opposto. Lascia passare più cose, quindi il flusso di lavoro appare più fluido e il prodotto appare migliore. Se entrambi i team possono comunque puntare a un certificato Mira, gli estranei potrebbero interpretare la velocità come competenza invece di vedere che un team sta semplicemente mantenendo un livello più morbido.
È qui che l'incentivo diventa negativo. I team attenti iniziano a sembrare operativamente deboli, mentre i team rilassati appaiono pratici e scalabili. Nel tempo, il mercato può punire il rigore senza mai ammettere di farlo.
Se $MIRA è destinato a supportare una vera infrastruttura di fiducia, @mira non può permettere che 'verificato' diventi un distintivo che fa sembrare le politiche morbide efficienti, o il protocollo finirà per premiare i team per apparire veloci prima di premiarli per essere sicuri. #Mira
