Con la evolución continua de las aplicaciones de IA, los Embeddings, las particiones de modelos (Model Shards) y los corpus RAG están rápidamente convirtiéndose en datos fundamentales clave. Estos datos suelen mostrar una característica de "long tail" evidente: en gran cantidad, dispersos en distribución, pero cruciales para el rendimiento del modelo y el aprendizaje continuo. Una vez que se pierden o se controlan de manera altamente centralizada, no solo afectarán la fiabilidad del sistema de IA, sino que también plantearán riesgos en términos de seguridad y soberanía.