{"id":193065,"date":"2026-01-19T19:33:29","date_gmt":"2026-01-19T22:33:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=193065"},"modified":"2026-01-22T15:24:40","modified_gmt":"2026-01-22T18:24:40","slug":"evita-errores-en-el-entrenamiento-de-tu-ia-conoce-las-claves-para-que-el-proyecto-realmente-funcione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/columna-de-opinion\/evita-errores-en-el-entrenamiento-de-tu-ia-conoce-las-claves-para-que-el-proyecto-realmente-funcione\/","title":{"rendered":"Evita errores en el entrenamiento de tu IA: Conoce las claves para que el proyecto realmente funcione"},"content":{"rendered":"

Por Nicol\u00e1s Camhi, CEO de Vambe.<\/b><\/em><\/p>\n

Cuando hablamos de inteligencia artificial, la frase \u201ceres lo que comes\u201d no puede estar mejor aplicada, pues la realidad es que no importa si tienes la tecnolog\u00eda m\u00e1s nueva del mercado: si los datos con los que se alimenta no son los adecuados, las empresas nunca obtendr\u00e1n los resultados que buscan.<\/span><\/p>\n

La adopci\u00f3n de inteligencia artificial ha aumentado de manera exponencial en Am\u00e9rica Latina, pero muchos proyectos se quedan en fase piloto o generan resultados err\u00e1ticos. Un informe de McKinsey se\u00f1ala que el 88% de las empresas usan inteligencia artificial de manera frecuente en alguna rama de su negocio, pero apenas una tercera parte ha empezado a escalar su uso.<\/span><\/p>\n

Las dificultades para implementar soluciones de IA a gran escala se deben, en parte, a errores en su entrenamiento, dise\u00f1o y despliegue. Es decir, a los datos que procesa y que utiliza para tomar decisiones automatizadas. Estos son algunos de los m\u00e1s comunes:<\/span><\/p>\n

1. No definir claramente para qu\u00e9 sirve la IA<\/b><\/span><\/p>\n

Una de las fallas m\u00e1s recurrentes es comenzar a usar IA sin un objetivo medible.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201cEl problema no suele ser el c\u00f3digo, sino la visi\u00f3n y la ejecuci\u00f3n\u201d, advierte Nicol\u00e1s Camhi, CEO de la empresa de soluciones de IA, Vambe. \u201cCada proyecto debe empezar con la pregunta: \u2018\u00bfqu\u00e9 problema de negocio vamos a resolver y c\u00f3mo lo medimos?\u2019\u201d\u00a0<\/span><\/p>\n

Si la empresa no define qu\u00e9 debe lograr el modelo \u2014por ejemplo, \u201ccalificar leads en menos de 2 horas\u201d o \u201creducir consultas repetitivas en 40 %\u201d\u2014, dif\u00edcilmente se ver\u00e1 beneficio real.<\/span><\/p>\n

2. Usar datos de mala calidad o inadecuados<\/b><\/span><\/h2>\n

El entrenamiento falla si los datos est\u00e1n incompletos, sesgados o desordenados. Un an\u00e1lisis reciente detalla que datos inadecuados erosionan la capacidad predictiva del modelo.<\/span> Siguiendo la analog\u00eda de que \u201ceres lo que comes\u201d, al proveer de datos inadecuados \u2014\u201dchatarra\u201d\u2014 al modelo, las empresas evitan que reciba la informaci\u00f3n que realmente puede aportar valor de negocio.<\/span><\/p>\n

3. Empezar con expectativas poco realistas<\/b><\/span><\/h2>\n

Uno de los principales errores en la implementaci\u00f3n de IA es asumir que resolver\u00e1 todos los problemas sin necesidad de supervisi\u00f3n humana.\u00a0<\/span><\/p>\n

Sobreestimar su poder a menudo conduce a inversiones innecesarias. Por ejemplo, una empresa puede esperar que la IA automatice completamente el servicio al cliente, solo para <\/span>descubrir que las consultas complejas a\u00fan necesitan agentes humanos. Esto crea frustraci\u00f3n y retrasa la adopci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201cLa IA funciona mejor cuando se aplica a tareas espec\u00edficas y bien definidas, como la detecci\u00f3n de fraudes o la automatizaci\u00f3n de procesos\u201d, se\u00f1ala Camhi. \u201cLa automatizaci\u00f3n no significa que desaparezca el humano. Significa que el humano debe centrar su acci\u00f3n donde tiene ventaja competitiva\u201d.<\/span><\/p>\n

4.Saltarse la fase de prueba y supervisi\u00f3n<\/b><\/span><\/h2>\n

El entrenamiento no termina al producir el modelo: un estudio se\u00f1ala que muchas fallas vienen por lanzar sin probar en escenarios reales o sin seguimiento constante.<\/span>\u00a0<\/span><\/a><\/p>\n

\u00a0Para evitarlo, es indispensable probar los modelos con datos reales antes del despliegue, monitorear el rendimiento del modelo y realizar actualizaciones que respondan a cambios en los datos o el contexto.<\/span><\/p>\n

5. No integrar la IA con los procesos de negocio<\/b><\/span><\/h2>\n

La IA no vale lo mismo si opera en \u201cla nube aislada\u201d sin conexi\u00f3n al flujo comercial. Sin embargo, muchas empresas tratan la IA como un m\u00f3dulo m\u00e1s en lugar\u00a0 de integrarla a sus procesos operativos y comerciales..<\/span><\/p>\n

Si bien es necesario tener algunos candados, una IA ser\u00e1 fuerte en la medida en que pueda integrar m\u00e1s informaci\u00f3n de su contexto.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

La IA es una herramienta poderosa, pero sin dise\u00f1o, datos y supervisi\u00f3n adecuados, puede generar m\u00e1s ruido que resultados. Evitar errores desde el dise\u00f1o incrementa las probabilidades de que el entrenamiento de IA sea efectivo y genere valor real. En un entorno en que el ruido en torno a la IA es alto, la diferencia la hacen los proyectos bien planteados y bien ejecutados.<\/span><\/p>\n

Lee m\u00e1s:\u00a0<\/span><\/h3>\n