La mayoría de las personas cuando mencionan oráculos, en su mente solo tienen el concepto de "precio de alimentación", como si fuera solo un pequeño papel secundario en el ecosistema DeFi. Pero si miramos hacia el horizonte de 2024-2026, descubriremos que los oráculos en realidad están siendo empujados por tres fuerzas que los llevan en direcciones diferentes y simultáneas.

La primera es la aceleración de la innovación en productos de mercados predictivos, que necesitan determinar los resultados de eventos reales en el mundo físico — el problema es que estos eventos a menudo tienen zonas de frontera difusas, no son blanco y negro. La segunda es que la lógica de RWA (activos del mundo real en la cadena) ha pasado de "contar una historia" a "presentar informes de auditoría, cadenas de evidencia, interfaces de cumplimiento", y la forma de los datos también ha evolucionado desde simples cifras de precios a contratos, facturas, registros de registro, imágenes y seguimiento logístico. La tercera es que el auge de los AI Agents ha cambiado la forma en que se consumen los datos en la cadena — ya no es que los contratos inteligentes simplemente lean un punto de datos, sino que los agentes entienden el mundo, razonan y luego devuelven las conclusiones para la ejecución del contrato.

Mirando en profundidad, estos tres enfoques comparten una demanda subyacente común: **explicabilidad**. No se trata solo de dar una respuesta, sino de presentar toda la lógica completa de por qué esa respuesta es válida y cómo se llegó a ella.

Desde esta perspectiva, APRO, creo que al menos ha acertado en la dirección. Lo centra en los datos no estructurados como campo de batalla principal, y mediante la capacidad de comprensión de los LLM, lo integra en una arquitectura de red que puede ser verificada y constriñida repetidamente. Una organización de análisis autorizada ha resumido su enfoque arquitectónico: una estructura de tres capas — capa de decisión, capa de remitentes y contratos de liquidación en la cadena — combinando la capacidad de análisis de IA con mecanismos de verificación tradicionales, permitiendo que las aplicaciones accedan tanto a datos estructurados como a datos no estructurados.

¿Y por qué es importante este diseño? Porque las aplicaciones de mercados predictivos y RWA no suelen tener un problema de "falta de un punto de datos", sino de "falta de toda una cadena de datos" — lo que se necesita es una capacidad completa de trazabilidad desde la información original hasta la conclusión final.