Los proyectos de IA fallan en producción por razones aburridas: datos malos, sin monitorización, sin responsable y prompts que pretenden ser arquitectura.
Sin bucle de eval
Los equipos entregan demos sin un conjunto de pruebas con preguntas reales de usuarios. La precisión se desvía. Soporte aprende a desconfiar del bot.
Integración como ocurrencia tardía
CRM, ticketing, auth y facturación quedan fuera del prototipo. Producción necesita webhooks, reintentos e idempotencia — no un ejemplo con curl.
Sorpresas de coste y latencia
Sin caché, enrutamiento y selección de modelo, las facturas se disparan a escala. Diseñamos controles de coste desde el principio.
Qué funciona en su lugar
Empezar en estrecho, medir cada semana, mantener humanos en el bucle y tratar la IA como aceleración para ingenieros que ya entregan. Así construimos agentes y RAG que sobreviven al contacto con clientes.