Si tu sistema de IA no está produciendo resultados al nivel que esperas, podrías estar enfrentando complicaciones graves en el futuro. Cuando los sistemas de automatización aumentan de escala y los modelos de aprendizaje automático se vuelven más sofisticados, pequeños fallos en la generación de resultados pueden desencadenar fallos operativos importantes. La diferencia entre una respuesta de IA correctamente calibrada y una defectuosa podría ser la brecha entre operaciones fluidas y fallos catastróficos a medida que estas tecnologías se integran más en sistemas críticos. Vale la pena revisar doblemente los resultados de tu modelo—especialmente si confías en ellos para algo importante.