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Inteligencia Artificial

Por qué la mayoría de los pilotos de IA no llega a producción

El problema rara vez es el modelo. Es la ausencia de línea base, arquitectura común y dueño de negocio.

El piloto que impresiona no es el que escala

Una demostración exitosa se construye sobre datos limpios, casos seleccionados y usuarios tolerantes. La producción presenta lo contrario: datos incompletos, excepciones constantes y usuarios que abandonan la herramienta al segundo error visible.

Tres causas recurrentes

  • No existe línea base: sin medir el costo actual del proceso, no hay forma de demostrar mejora.
  • Cada iniciativa construye su propia arquitectura: el segundo caso de uso cuesta lo mismo que el primero.
  • El proyecto pertenece al área técnica y no a quien responde por el resultado del proceso.

Qué cambia cuando hay método

Definir línea base, arquitectura reutilizable y dueño de negocio antes de escribir código convierte el piloto en la primera entrega de una plataforma, no en un experimento aislado.

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