El verdadero cuello de botella podría estar en cómo los sistemas de IA actuales manejan el aprendizaje personalizado continuo. Construir modelos adaptativos que evolucionen con los flujos de datos de los usuarios individuales suena simple en teoría, pero la complejidad técnica es sustancial. Lo que resulta fascinante de los experimentos técnicos que he realizado: entrenar con conjuntos de datos masivos de tweets con mecanismos adecuados de aprendizaje continuo desbloquea conocimientos realmente poderosos. La diferencia entre modelos estáticos y sistemas de aprendizaje dinámico es dramática. Si los equipos que desarrollan algoritmos de línea de tiempo pudieran resolver este problema de optimización, verías un cambio cualitativo en cómo funcionan los feeds personalizados.