3 errores que he visto matar proyectos de IA antes de llegar a producción:
1️⃣ Empezar sin baseline manual
→ Quieren automatizar un proceso que nunca midieron en manual
→ No saben qué accuracy es "buena" porque no tienen referencia
→ Resultado: proyecto en piloto eterno
2️⃣ Ignorar el coste por transacción hasta el final
→ Hacen 1000 pruebas en dev y funciona
→ Escalan a 100k usuarios y el coste se multiplica por 300
→ CFO cancela el proyecto en semana 2
3️⃣ Asumir que el modelo no va a cambiar
→ Construyen lógica rígida sobre GPT-4
→ OpenAI depreca el modelo o sube precio 40%
→ Toca reescribir todo
El patrón común: falta de pensamiento en producción desde día 1.
Spoiler: los que sobreviven son los que empiezan con Excel, miden todo y asumen que los modelos son commodity.
¿Cuál de estos 3 te ha pasado? (O confiesa si te han pasado los 3)