IA y ML · 15 jun
Air Canada perdió en los tribunales por su chatbot. El modelo estaba bien. La gobernanza no.
Cinco fracasos reales de la IA demuestran que cuando los despliegues salen mal, el culpable casi nunca es el modelo en sí.
- Los fallos de IA en producción son casi siempre fallos de gobernanza: la falta de capas de revisión, un alcance poco definido y la ausencia de supervisión humana en el proceso permiten que errores normales del modelo escalen hasta convertirse en pérdidas legales y financieras.
- Antes de desplegar cualquier IA orientada al cliente, defina explícitamente qué puede comprometer el sistema, quién revisa los resultados de alto riesgo y qué ocurre cuando el modelo se equivoca.
- La investigación corporativa en IA se centra cada vez más en el trabajo previo al despliegue, dejando los riesgos de la etapa de despliegue, como las alucinaciones y los sesgos, poco estudiados, por lo que los profesionales no pueden esperar a que la academia resuelva esto por ellos.