Cuando un sistema de IA da una respuesta incorrecta, la reacción natural suele ser mirar al modelo.
A veces, ese es el lugar correcto donde buscar. Sin embargo, en muchos casos el modelo ha hecho exactamente lo que se le pidió. Simplemente ha trabajado con información incompleta, desactualizada, incoherente, mal estructurada o que nunca debería haber estado disponible para ese usuario.
Por eso, en nuestra opinión, una de las preguntas más útiles que conviene hacerse antes de poner un sistema de IA en producción es muy sencilla:
¿Puede la IA confiar en su contexto?
Por contexto entendemos todo aquello en lo que se apoya el sistema para generar una respuesta o realizar una acción. Puede incluir documentos, registros de bases de datos, historial del CRM, reglas de negocio, metadatos, historial de conversaciones, estado de los procesos, respuestas de APIs, resultados de herramientas, permisos y el estado actual de los sistemas que lo rodean.
Un sistema de IA en producción solo puede ser tan fiable como ese contexto.
Esto cobra todavía más importancia a medida que la IA deja de limitarse a generar texto y empieza a participar en procesos operativos.
Un asistente de conocimiento puede responder incorrectamente a una pregunta.
Un agente conectado a sistemas empresariales puede actuar basándose en esa respuesta.
Eso cambia considerablemente el problema de los datos.
La pregunta ya no es simplemente:
¿Tenemos suficientes datos para la IA?
Pasa a ser:
¿Puede la IA obtener la información adecuada, de las fuentes adecuadas, en el momento adecuado y con suficiente significado de negocio y control para que la organización pueda confiar en lo que ocurra después?
En ALGO, nos resulta útil analizar la preparación de los datos para IA en producción a través de cinco condiciones:
- Confiables. ¿Es la información lo bastante fiable como para influir en una respuesta o decisión de la IA?
- Unificados. ¿Puede el sistema conectar la información necesaria entre distintos sistemas y áreas de la organización?
- Actuales. ¿Refleja el contexto la realidad operativa con suficiente actualidad para la decisión que se está tomando?
- Con significado de negocio. ¿Recibe la IA el significado, las relaciones y las reglas de negocio que necesita, en lugar de simples datos en bruto?
- Gobernados. ¿Puede la organización controlar, trazar y gestionar cómo se accede a la información y cómo se utiliza?
No se trata de cinco proyectos de datos independientes.
En conjunto, determinan si un sistema de IA puede comprender la realidad operativa en la que debe funcionar.
El contexto forma parte del sistema de IA
En las conversaciones sobre IA se suele separar el modelo de los datos.
En producción, esa distinción resulta menos útil.
El modelo razona sobre el contexto que le proporciona el sistema que lo rodea. Por tanto, lo que una IA sabe en cada momento es, en parte, una decisión de arquitectura.
Un modelo puede ser perfectamente capaz de responder bien a una pregunta de un cliente, pero esa capacidad sirve de poco si recupera una política obsoleta.
Puede ser capaz de analizar una cuenta, pero no si la mitad del historial relevante del cliente se encuentra en otro sistema al que no tiene acceso.
Puede comprender perfectamente el contenido de un documento y, al mismo tiempo, desconocer que se trata de un borrador, que solo se aplica a una jurisdicción concreta, que fue sustituido hace meses o que es confidencial para otro departamento.
Por eso, decir «tenemos RAG» no es una respuesta suficiente al problema del contexto.
La generación aumentada por recuperación, o RAG, puede ayudar a un sistema de IA a utilizar conocimiento externo, pero el propio proceso de recuperación sigue teniendo que responder a preguntas mucho más difíciles.
¿Qué debe recuperarse?
¿De dónde?
¿Qué versión?
¿Para quién?
¿Qué nivel de actualidad necesita?
¿Qué metadatos importan?
¿Qué fuente prevalece cuando dos fuentes se contradicen?
¿Qué puede ver la IA?
¿Y cómo sabemos de dónde procede una respuesta?
El problema de producción no consiste en introducir más información en el prompt.
Consiste en introducir el contexto adecuado en el sistema.
1. Confiables: ¿puede la IA fiarse de lo que está leyendo?
La primera condición es la más fundamental.
La IA no puede compensar de forma fiable un entorno de información en el que la propia organización no confía.
Imaginemos un asistente interno de conocimiento que recupera tres documentos sobre el mismo procedimiento.
Uno está aprobado.
Otro es un borrador.
El tercero fue sustituido el año pasado.
Desde el punto de vista semántico, los tres pueden resultar muy relevantes.
Desde el punto de vista operativo, no son equivalentes.
Si el sistema de recuperación los trata por igual, estamos pidiendo al modelo que resuelva mediante razonamiento un problema de gobernanza de datos.
No es ahí donde debería recaer esa responsabilidad.
Los datos fiables empiezan por disciplinas bastante convencionales:
Calidad de datos.
Consistencia.
Propiedad.
Procedencia.
Linaje.
Validación.
Fuentes autorizadas.
Gestión de versiones.
Puede que todo esto parezca menos interesante que hablar de modelos y agentes. En la práctica, suele ser lo que determina si los usuarios siguen confiando en la IA después de las primeras semanas.
Una distinción útil es la diferencia entre información disponible e información autorizada como fuente de referencia.
La IA en producción suele tener acceso a mucha más información de la primera categoría que de la segunda.
Una organización puede disponer de miles de documentos, años de correos electrónicos, varias bases de datos, notas en el CRM, conversaciones de soporte y unidades compartidas.
Eso no significa que toda esa información deba tener el mismo peso.
La arquitectura necesita alguna forma de entender qué información es autorizada para cada finalidad.
Esto puede implicar repositorios aprobados, priorización de fuentes, estados documentales, validación de datos, metadatos de propiedad o reglas de negocio que definan qué sistemas actúan como fuente de referencia.
El principio es sencillo:
La calidad de una respuesta de IA no depende únicamente de la capacidad del modelo para razonar, sino también de que las evidencias sobre las que razona merezcan confianza.
Una pregunta útil para producción es:
¿Sabemos de dónde procede esta información y es esta la versión que estaríamos dispuestos a respaldar?
2. Unificados: ¿puede la IA ver una parte suficiente de la realidad?
El siguiente problema es la fragmentación.
La mayoría de las organizaciones no disponen de un único entorno de datos coherente.
La información del cliente puede estar en el CRM.
Las facturas, en el ERP.
Los contratos, en SharePoint.
El historial de soporte, en otra aplicación.
La actividad del producto, en bases de datos operativas.
Las comunicaciones, en el correo electrónico o en plataformas de colaboración.
Y la información especializada puede encontrarse en sistemas departamentales que nunca fueron diseñados para comunicarse entre sí.
Las personas aprenden a trabajar con esta fragmentación.
Saben qué hoja de cálculo deben consultar, a quién preguntar y qué sistema contiene la información más reciente.
La IA no adquiere automáticamente ese conocimiento organizativo.
Pensemos en un asistente de IA al que se le pregunta:
¿Qué está ocurriendo con este cliente?
La respuesta técnicamente correcta puede requerir información de ventas, facturación, soporte, uso del producto y comunicaciones anteriores.
Dar al modelo un acceso excelente únicamente al CRM no resuelve el problema.
Le proporciona una visión parcial con la que puede generar una respuesta que parezca convincente.
Aquí es donde la integración pasa a formar parte de la arquitectura de datos.
Esto no significa necesariamente que haya que acometer un enorme programa de consolidación de datos antes de poder empezar con IA.
A menudo resulta más práctico identificar qué necesita realmente un flujo de trabajo concreto de IA y crear un acceso controlado a esas fuentes.
Esto puede incluir APIs, capas de recuperación, sincronización, pipelines de datos, flujos de eventos, consultas federadas o una capa de conocimiento seleccionada.
La tecnología concreta puede variar.
El requisito de producción no:
La IA necesita una visión suficientemente completa de la situación empresarial para realizar el trabajo que se le ha asignado.
Unificar el contexto no significa copiar cada byte de información de la organización en una sola base de datos.
Significa eliminar las barreras concretas de información que impiden a la IA comprender el proceso que debe apoyar.
La pregunta de producción es:
Si dos sistemas se contradicen, ¿sabe la IA cuál debe considerar como referencia?
3. Actuales: ¿está razonando la IA sobre la organización tal y como existe ahora?
Una información correcta puede convertirse en un contexto incorrecto simplemente porque ha dejado de estar actualizada.
Esto importa porque la IA generativa puede crear una sensación engañosa de inmediatez.
El usuario hace una pregunta ahora.
La respuesta llega ahora.
Eso no significa que la información utilizada para generar esa respuesta sea actual.
Supongamos que un sistema de IA ayuda a un gestor de cuentas a preparar una reunión con un cliente.
El estado de la cuenta de ayer podría ser perfectamente suficiente.
Ahora pensemos en un agente que debe decidir si se libera un pedido, si se escala una incidencia o si se envía una determinada comunicación a un cliente.
En ese caso, la ventana aceptable de actualización puede reducirse a minutos o segundos.
Por tanto, la actualidad de los datos es un requisito de negocio, no un objetivo técnico genérico.
Distintos tipos de información tienen vidas útiles diferentes.
Una política puede seguir siendo válida durante un año.
El inventario puede cambiar cada minuto.
El saldo de un cliente quizá deba reflejar la última transacción.
Una señal de fraude puede perder casi todo su valor si llega demasiado tarde.
Esto debe condicionar el diseño.
Dependiendo del requisito, un sistema de IA puede utilizar sincronizaciones programadas, actualizaciones incrementales, llamadas directas a APIs, consultas a bases de datos, arquitectura orientada a eventos o streaming de datos.
No todo tiene que funcionar en tiempo real.
Convertir todo en tiempo real puede añadir costes y complejidad innecesarios.
La pregunta más útil es:
¿Cuánto puede envejecer esta información antes de alterar la calidad de la decisión?
Eso define el requisito de actualización.
Y pone de manifiesto otro problema de producción.
Idealmente, el sistema debería saber cuándo una información está desactualizada.
Si una fuente crítica lleva seis horas sin sincronizarse correctamente, permitir que la IA siga funcionando silenciosamente como si nada hubiera ocurrido puede ser más peligroso que no devolver ningún resultado.
Por tanto, el contexto de producción no solo necesita estar actualizado.
También necesita ser consciente de cuándo ha dejado de estarlo.
La pregunta de producción es:
¿Está la información suficientemente actualizada para la decisión que debe respaldar?
4. Con significado de negocio: ¿entiende la IA qué significan los datos?
Los datos en bruto no son lo mismo que el contexto.
Es una de las diferencias más fáciles de subestimar.
Imaginemos que un sistema recibe:
Estado del cliente: ROJO
Puede ser un dato técnicamente válido.
Pero no le dice a la IA qué significa ROJO.
¿Indica riesgo de crédito?
¿Riesgo de abandono?
¿Un problema de proyecto?
¿Un incumplimiento de SLA?
¿Una oportunidad comercial que requiere atención?
¿Quién asignó ese estado?
¿Cuándo?
¿Según qué regla de negocio?
¿Qué debería ocurrir como consecuencia?
Las organizaciones están llenas de información cuyo significado depende de relaciones, historia y convenciones internas.
Los sistemas de IA necesitan que parte de ese significado se haga explícito.
Aquí es donde cobran valor los metadatos, las taxonomías, las relaciones semánticas, las reglas de negocio, las relaciones entre entidades y el estado operativo.
Un documento resulta más útil cuando el sistema también conoce su propietario, versión, estado de aprobación, jurisdicción y fecha de entrada en vigor.
Un registro de cliente resulta más útil cuando puede relacionarse con contratos, facturas, incidencias, contactos e interacciones anteriores.
Una alerta operativa resulta más útil cuando la IA entiende qué activo está afectado, cuáles son sus dependencias, cómo se define la gravedad y cuál es el procedimiento de escalado.
El modelo no necesita únicamente hechos.
Necesita suficiente significado de negocio alrededor de esos hechos para poder utilizarlos correctamente.
Esto también afecta a la recuperación de información.
La búsqueda por similitud puede identificar información semánticamente relacionada con una pregunta.
Pero relevancia no equivale simplemente a similitud.
Un sistema de recuperación para producción puede tener que considerar también la actualidad, autoridad, permisos, relaciones de negocio, estado del proceso y estado documental antes de decidir qué contexto debe llegar al modelo.
Eso plantea un problema mucho más rico que buscar texto que se parezca a otro texto.
Proporcionar bien ese contexto constituye además una disciplina de ingeniería por derecho propio.
Dependiendo del caso de uso, la recuperación puede implicar preparación de documentos, fragmentación o chunking, embeddings, búsqueda híbrida, re-ranking, selección de contexto y compresión.
Los distintos tipos de información retenida también merecen tratamientos diferentes. El contexto de conversación, el estado de un flujo de trabajo, el conocimiento a largo plazo, las aprobaciones y los registros de auditoría no deberían agruparse automáticamente bajo una categoría genérica de «memoria de IA».
Más tampoco significa necesariamente mejor.
Añadir contexto puede mejorar una decisión, pero también puede aumentar el coste, la latencia y el ruido.
El objetivo no es maximizar el contexto.
Es disponer de contexto suficiente, relevante y controlado.
La pregunta de producción es:
¿Recibe la IA el significado y las reglas que necesita, y solo aquello que necesita?
5. Gobernados: ¿debería esta información estar en el contexto de la IA?
Existe una última condición que es fácil confundir con la calidad de los datos.
Una información puede ser completamente correcta, actual y relevante y, aun así, no ser apropiada para que el sistema la utilice.
El motivo puede ser:
Permisos.
Confidencialidad.
Privacidad.
Regulación.
Consentimiento del cliente.
Residencia de los datos.
Políticas internas.
O simplemente la autoridad de la persona que realiza la petición.
Esto nos lleva a una regla fundamental para la IA en producción:
Que una información sea relevante no significa que esté autorizada.
Un sistema de recuperación puede descubrir que un documento confidencial de Recursos Humanos resulta muy relevante para la pregunta de alguien.
Eso no significa que esa persona tenga derecho a verlo.
Lo mismo ocurre con los agentes.
Un agente de IA no debería heredar amplios permisos simplemente porque la aplicación que lo sustenta puede acceder técnicamente a una base de datos o a una API.
La identidad y los permisos deben seguir formando parte de la arquitectura de contexto.
Eso obliga a plantearse preguntas como:
¿Quién es el usuario?
¿En nombre de quién está actuando la IA?
¿A qué información está autorizado a acceder ese usuario o agente?
¿Qué herramientas puede utilizar la IA?
¿Qué campos deben filtrarse?
¿Qué debe registrarse?
¿Qué necesita aprobación humana?
¿Podemos reconstruir posteriormente qué datos influyeron en una acción relevante?
La gobernanza debe funcionar, por tanto, a lo largo de todo el recorrido de la información.
Desde la fuente.
A través de la recuperación.
Hasta el contexto.
Durante el razonamiento.
Y, cuando la IA puede actuar, también durante la ejecución.
Esto resulta especialmente importante en los sistemas agentic, porque el contexto puede influir directamente en el comportamiento.
En cuanto una IA puede actualizar un CRM, enviar una comunicación, activar un flujo de trabajo o llamar a otro sistema, la fiabilidad de la información entrante y la autoridad asociada a ella pasan a ser cuestiones de seguridad, además de cuestiones de datos.
Uno de los principios de seguridad que utilizamos en ALGO es que no se debería confiar en un agente más que en la información menos fiable que pueda influir en su decisión.
Por eso, contexto, permisos y límites de actuación deben considerarse conjuntamente.
La pregunta de producción es:
¿Podríamos demostrar quién accedió a qué, con qué permisos y por qué?
Por qué los agentes elevan el nivel de exigencia
Las cinco condiciones se aplican a cualquier sistema de IA en producción.
Pero es en los agentes donde se ponen a prueba con mayor intensidad.
Cuando un asistente genera un resumen a partir de un documento desactualizado, normalmente una persona puede detectarlo y corregirlo.
Cuando un agente actualiza un registro, enruta una solicitud o activa un flujo de trabajo basándose en ese mismo documento, el error ya se ha convertido en una acción.
Los agentes también modifican el panorama de seguridad.
Un agente que procesa información procedente del exterior de la organización queda expuesto a contenido que puede no merecer el mismo nivel de confianza que los datos internos autorizados.
Si ese mismo agente puede acceder además a información sensible o funciones privilegiadas, una entrada no fiable podría influir en lo que hace.
Por eso importan los límites de confianza.
Cuando un agente necesita procesar información no fiable, su acceso a recursos sensibles y funciones privilegiadas debería limitarse en consecuencia.
Y cuando ambas capacidades sean realmente necesarias, la arquitectura puede requerir su separación en distintas zonas de confianza, en lugar de permitir que un único contexto herede autoridad sin restricciones.
Cuanta más capacidad de actuación tenga un sistema de IA, más cuidadosamente debe diseñarse su contexto.
Cómo encajan las cinco condiciones
Resulta más fácil aplicar las cinco condiciones si seguimos el recorrido que realiza la información hasta llegar al modelo:
Fuente → Permisos → Recuperación → Selección → Contexto → Modelo
En la fuente, las preguntas principales son si la información es fiable, está unificada y está suficientemente actualizada.
En la fase de permisos, el sistema debe determinar a qué puede acceder realmente el usuario o agente.
Durante la recuperación, tiene que encontrar información relevante sin atravesar esos límites.
En la selección, debe elegir qué información resulta realmente útil, en lugar de limitarse a escoger aquello que sea semánticamente parecido.
En el ensamblado del contexto, debe aportar suficiente significado de negocio sin añadir costes ni ruido innecesarios.
Cuando la información llega finalmente al modelo, este hereda las fortalezas y debilidades de todas las etapas anteriores.
Ese es el punto fundamental.
Una arquitectura de contexto débil no puede corregirse de forma fiable añadiendo un modelo más potente al final del proceso.
La fiabilidad del resultado queda determinada, en gran medida, antes de que el modelo empiece siquiera a razonar.
Las cinco condiciones se refuerzan entre sí
Puede resultar tentador convertir estas cinco condiciones en una simple lista de madurez.
Pero se perdería una parte esencial del planteamiento.
Las condiciones interactúan entre sí.
Podemos tener datos fiables que estén demasiado fragmentados como para ofrecer una visión completa.
Podemos integrar todos los sistemas perfectamente y, aun así, proporcionar información que lleva horas desactualizada.
Podemos ofrecer información actual y unificada sin los metadatos necesarios para interpretar qué significa.
Y podemos construir un contexto excelente mientras exponemos información que el usuario nunca debería haber podido consultar.
Por tanto, el contexto de producción debe satisfacer conjuntamente las cinco condiciones:
Confiable → Unificado → Actual → Con significado de negocio → Gobernado
La ingeniería concreta detrás de cada una dependerá del caso de uso.
Un asistente interno relativamente sencillo puede necesitar documentos aprobados, buenos metadatos, recuperación respetuosa con los permisos y sincronizaciones periódicas.
Un agente operativo que trabaje sobre varias aplicaciones empresariales puede requerir APIs en tiempo real, propagación de identidades, gestión de estado, flujos de eventos, permisos granulares, linaje, validación y una observabilidad mucho más amplia.
La carga arquitectónica debería ser proporcional a la autoridad que se concede a la IA.
Esto responde a un principio más amplio que utilizamos en ALGO:
Empezar por la autoridad que necesita el sistema y diseñar después el contexto, las integraciones y los controles necesarios para ejercerla de forma segura y fiable.
No prepare todos sus datos para la IA
Conviene dejar esto claro.
«Preparar los datos para la IA» puede convertirse fácilmente en un programa de transformación enorme y mal delimitado.
Normalmente ese no es el mejor punto de partida.
Una organización no necesita limpiar, integrar y enriquecer todos sus conjuntos de datos antes de poder construir una IA útil en producción.
Necesita que los datos requeridos para un resultado de negocio concreto estén suficientemente preparados para la autoridad que se concederá a ese sistema concreto.
Empiece por el flujo de trabajo.
¿Qué se le pide hacer a la IA?
¿Qué decisiones requiere?
¿Qué información necesita realmente?
¿Dónde se encuentra?
¿Qué fuentes son autorizadas?
¿Qué nivel de actualidad necesitan?
¿Qué relaciones o metadatos afectan a su interpretación?
¿Quién debería poder acceder a ellos?
¿Qué ocurre si la información falta, entra en conflicto o está desactualizada?
Así, la «preparación de datos» deja de ser una aspiración empresarial abstracta y se convierte en un problema de ingeniería que realmente puede resolverse.
Además, evita otro error igualmente habitual:
Dar al modelo más contexto porque parece que más contexto siempre será más seguro.
Más información no equivale automáticamente a mejor información.
Los contextos más grandes pueden contener duplicidades, contradicciones, material obsoleto e información irrelevante. También pueden incrementar la latencia y el coste y dificultar que el modelo identifique lo que realmente importa.
De nuevo, el objetivo no es maximizar el contexto.
Es disponer de contexto suficiente, relevante y controlado.
La preparación de los datos no termina con el despliegue
Existe otra idea equivocada que conviene evitar.
La preparación de los datos no es algo que una organización consiga una sola vez antes del despliegue.
Debe mantenerse mientras el sistema de IA siga funcionando.
Los datos cambian.
Aparecen nuevas fuentes.
Los documentos se revisan.
Las reglas de negocio evolucionan.
Los permisos cambian.
Los patrones de uso también.
Un sistema que podía confiar en su contexto el día del lanzamiento puede estar razonando sobre un entorno de información bastante distinto seis meses después.
Por eso, la IA en producción necesita disciplinas continuas alrededor de la capa de datos.
Hay tres especialmente importantes.
Supervisar los cambios
Los cambios en las fuentes de datos, el comportamiento de la recuperación o los patrones de uso deberían detectarse antes de convertirse en fallos visibles para los usuarios.
Versionar aquello que importa
Los datos, código, configuraciones y modelos relevantes deberían versionarse lo suficiente como para saber qué utilizaba una determinada versión en producción y, cuando sea necesario, reproducir lo ocurrido.
Incorporar la experiencia de producción a la evaluación
Los usuarios reales revelan casos límite, situaciones ambiguas y lagunas de información que las pruebas previas al despliegue no siempre descubren.
Esos ejemplos de producción deberían incorporarse a las evaluaciones y mejoras posteriores.
El despliegue no es, por tanto, el momento en que termina la preparación de los datos.
Es el momento en que la organización empieza a mantenerla en condiciones operativas reales.
Una puerta práctica de preparación de datos para producción
Antes de depender de datos organizativos dentro de un sistema de IA en producción, querríamos tener respuestas claras a diez preguntas:
- Fuentes autorizadas. ¿Está claro qué fuente debe considerarse autorizada para cada tipo de información?
- Calidad. ¿Se han comprobado la exactitud, integridad, consistencia y duplicación innecesaria de los datos?
- Linaje. ¿Puede trazarse la información importante hasta su origen?
- Cobertura. ¿Puede el sistema acceder a toda la información conectada que resulta materialmente necesaria para la tarea?
- Actualidad. ¿Están los datos suficientemente actualizados para cada decisión que debe respaldar el sistema?
- Significado. ¿Dispone el sistema de los metadatos, relaciones de negocio y reglas necesarios para interpretar correctamente la información?
- Disciplina de contexto. ¿Recibe el sistema lo que necesita sin introducir costes, latencia o ruido innecesarios?
- Permisos. ¿Se aplican las reglas de acceso dentro de la recuperación y de la integración, y no únicamente en la interfaz?
- Límites de confianza. ¿Se evita que información no fiable influya silenciosamente en el acceso a datos sensibles o en acciones privilegiadas?
- Evidencia y operación. ¿Podemos reconstruir qué información se utilizó, detectar cuándo cambia e identificar quién es responsable de mantener su fiabilidad?
Si varias respuestas siguen sin estar claras, eso no significa necesariamente que debamos abandonar el caso de uso.
Normalmente significa que conviene realizar cierto trabajo específico de ingeniería de datos o ejecutar un piloto bien acotado antes de pasar a producción.
La distinción es importante.
Un prototipo puede funcionar con datos imperfectos porque el equipo controla la demostración.
Producción no puede depender de esa protección.
La conclusión
La IA en producción no se vuelve fiable porque el modelo sea impresionante.
Se vuelve fiable cuando la información en la que se apoya merece esa confianza.
Eso significa disponer de información lo bastante fiable para utilizarla, lo bastante conectada para representar la situación, lo bastante actual para la decisión, lo bastante rica en significado de negocio y lo suficientemente gobernada para utilizarse de forma adecuada.
En asistentes de IA relativamente sencillos, las debilidades en estas áreas pueden generar respuestas deficientes.
En agentes capaces de actuar, esas mismas debilidades pueden traducirse en consecuencias operativas.
Por eso, la preparación de los datos no debería tratarse como algo que ocurre antes de que empiece el «verdadero trabajo de IA».
Forma parte del propio sistema de IA.
En ALGO abordamos la IA en producción como un problema de ingeniería integrado.
La inteligencia artificial y el machine learning conviven con ingeniería de software, datos, cloud, DevOps, ciberseguridad, UX, QA, integración, monitorización y soporte operativo. Nuestro trabajo abarca arquitectura, desarrollo, integración, pruebas, despliegue y operación, en lugar de tratar el modelo como un componente aislado.
Porque un modelo solo puede razonar sobre el mundo que hacemos visible para él.
Si ese mundo está fragmentado, desactualizado, es ambiguo o carece de control, mejorar el razonamiento no es suficiente.
El trabajo consiste en diseñar mejor el contexto.
¿Quiere hablar sobre la base de datos y contexto de su sistema de IA?
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