Fallo de IA: 10 Causas Raíz y Ejemplos de la Vida Real
Ya sea un accidente de un coche autónomo, un algoritmo sesgado o una falla en un chatbot de servicio al cliente, los fallos en los sistemas de IA desplegados pueden tener consecuencias graves y plantear importantes cuestiones éticas y sociales.
Al identificar y abordar los problemas subyacentes, las empresas pueden mitigar los riesgos asociados con la IA y asegurar que se utilice de forma segura y ética de acuerdo con las mejores prácticas de IA responsable.
Descubre 10 razones comunes de las altas tasas de fracaso en proyectos de IA y explora ejemplos del mundo real.
Fallas organizativas y estratégicas
1. Objetivos comerciales poco claros
Implementar IA sin un problema comercial bien definido y objetivos comerciales claros no es suficiente para tener éxito. En lugar de comenzar desde la solución para un problema comercial indefinido, las empresas deben primero determinar y definir los problemas comerciales y luego decidir si las técnicas y herramientas de IA ayudarían a resolverlos.
Además, medir los costos y los beneficios potenciales de un proyecto de IA es un desafío porque:
- Desarrollar un proyecto de IA y construir/entrenar un modelo de IA es de naturaleza experimental y puede requerir un largo proceso de prueba y error.
- Los modelos de IA intentan resolver problemas comerciales probabilísticos, lo que significa que los resultados pueden no ser los mismos para cada caso de uso.
Un objetivo comercial bien definido puede proporcionar una idea clara de si la IA es la herramienta adecuada o si existen herramientas o métodos alternativos para resolver el problema en cuestión. Esto puede ahorrar a las empresas costos innecesarios.
2. Sistemas de IA de caja negra
La IA de caja negra se refiere a modelos cuyos procesos internos de toma de decisiones no son comprensibles para los humanos. Aunque los usuarios pueden observar las entradas y salidas de estos sistemas, el razonamiento detrás de las decisiones del modelo permanece oculto.
Por ejemplo, un sistema de IA de contratación puede clasificar a los candidatos a un empleo basándose en los currículums presentados, pero los factores y pesos exactos que influyen en esas clasificaciones no son visibles. Esta falta de transparencia puede contribuir a posibles fallos porque los sesgos en los datos de entrenamiento pueden pasar desapercibidos, los errores se vuelven difíciles de rastrear y corregir, y las organizaciones pueden tener dificultades para explicar o justificar las decisiones automatizadas.
Como resultado, los sistemas opacos pueden generar preocupaciones sobre la equidad, la responsabilidad y la confianza. Sin embargo, la IA de caja negra no es inherentemente un fracaso, ya que muchos de estos modelos, especialmente sistemas complejos como las redes neuronales profundas, pueden ser altamente precisos y efectivos.
El principal desafío es que cuando ocurren problemas, sus causas son difíciles de identificar, lo que convierte a la IA de caja negra en un riesgo de fiabilidad y gobernanza en lugar de un fracaso en sí mismo.
Por ejemplo, New Relic propone una solución a este desafío. La compañía anunció una solución de observabilidad que proporciona visibilidad completa en las aplicaciones construidas dentro de ChatGPT, ayudando a las empresas a monitorear y optimizar cómo aparecen y operan sus servicios dentro de las interfaces impulsadas por IA.
La solución permite a los equipos de ingeniería rastrear el rendimiento, el uso y la fiabilidad de las aplicaciones de ChatGPT, eliminando la naturaleza de "caja negra" de las experiencias de IA integradas.1
3. Falta de colaboración entre equipos
Tener un equipo de ciencia de datos trabajando de forma aislada en un proyecto de IA no es una receta para el éxito. Construir un proyecto de IA exitoso requiere colaboración entre científicos de datos, ingenieros de datos, profesionales de TI, diseñadores y profesionales de la línea de negocio. Crear un entorno técnico colaborativo ayudaría a las empresas a:
- Asegurar que el resultado del proyecto de IA se integre bien en su arquitectura tecnológica general
- Estandarizar el proceso de desarrollo de IA
- Compartir aprendizajes y experiencia, desarrollar mejores prácticas
- Desplegar soluciones de IA a escala
Existen conjuntos de prácticas conocidas como DataOps y MLOps para cerrar la brecha entre diferentes equipos y operacionalizar los sistemas de IA a escala. Además, establecer un Centro de Excelencia de IA federado (CoE) donde los científicos de datos de diferentes dominios comerciales puedan colaborar puede mejorar la colaboración.
4. Falta de talento
Debido a esta escasez de habilidades, crear un equipo talentoso de ciencia de datos puede ser costoso y consumir mucho tiempo. Sin un equipo con la formación adecuada y experiencia en el dominio comercial, las empresas no deben esperar lograr mucho con su iniciativa de IA.
Las empresas deben analizar los costos y beneficios de crear equipos de ciencia de datos internos. Dependiendo de sus objetivos comerciales y la escala de sus operaciones, la externalización puede ser inicialmente una alternativa más rentable para implementar aplicaciones de IA.
Fallas relacionadas con los datos
Los datos son el recurso clave de cada proyecto de IA. Las empresas deben desarrollar una estrategia de gobernanza de datos para garantizar la disponibilidad, calidad, integridad y seguridad de los datos que utilizarán en su proyecto. Trabajar con datos desactualizados, insuficientes o sesgados puede llevar a situaciones de basura entra, basura sale, al fracaso del proyecto y al desperdicio de recursos comerciales:
5. Sobreajuste: Memorizar en lugar de aprender
El sobreajuste ocurre cuando los modelos de IA se vuelven demasiado especializados en datos de entrenamiento y no logran generalizar a nuevas entradas. Este fallo de IA es común en modelos de aprendizaje profundo utilizados en detección de fraude financiero, donde la herramienta puede reconocer solo patrones de fraude pasados y perder tácticas emergentes.
El sobreajuste es una razón importante por la que los proyectos de IA fallan, ya que las tecnologías impulsadas por IA deben adaptarse a entornos dinámicos en lugar de depender de patrones históricos. La mala calidad de los datos y la falta de observabilidad de la IA a menudo exacerban este problema.
6. Negligencia de casos extremos: Pasar por alto escenarios raros
Los casos extremos, escenarios poco comunes pero críticos, a menudo llevan a los sistemas de IA a tomar decisiones incorrectas. En vehículos autónomos, un chatbot de IA diseñado para la navegación puede no procesar condiciones de conducción inusuales.
Ignorar los casos extremos en las iniciativas de IA puede resultar en pérdidas financieras, riesgos de seguridad y pérdida de confianza del cliente. Las organizaciones con modelos de lenguaje grande y aprendizaje profundo deben integrar datos de alta calidad para mejorar el manejo de casos extremos.
7. Dependencia de la correlación: Falsas suposiciones y resultados discriminatorios
Los proyectos de IA a menudo fallan debido a que los modelos confunden la correlación con la causalidad. Por ejemplo, un sistema de contratación impulsado por IA podría favorecer a los solicitantes de un código postal específico, no debido a habilidades sino debido a sesgos incrustados en los datos de entrenamiento. Esto puede resultar en resultados discriminatorios.
8. Sesgo de datos: Reforzar la desigualdad e implicaciones éticas
El sesgo de datos es un problema crítico en las iniciativas de IA, particularmente en modelos de aprendizaje automático utilizados para la toma de decisiones. Un ejemplo bien conocido son los modelos de IA en salud entrenados principalmente con datos de pacientes blancos, lo que lleva a diagnósticos inexactos para pacientes no blancos.
Tales sesgos incrustados en las tecnologías de IA pueden crear implicaciones éticas y desafíos legales. Las organizaciones deben centrarse en las mejores prácticas de ciencia de datos para evitar la mala calidad de los datos y mejorar la precisión en los proyectos de IA.
9. Subajuste: Modelos de IA que carecen de complejidad
El subajuste ocurre cuando los modelos de ML son demasiado simplistas, lo que lleva a un rendimiento deficiente. Un chatbot de IA mal diseñado, por ejemplo, puede tener dificultades para diferenciar entre la intención del usuario, lo que resulta en mentiras del chatbot y recomendaciones incorrectas.
Los proyectos de IA fallan cuando las organizaciones confían en modelos subentrenados sin refinar su capacidad para procesar patrones complejos. La importancia crítica de la observabilidad de la IA y la mejora continua del modelo no puede ser ignorada.
10. Deriva de datos: La lucha de la IA para adaptarse al cambio
Las herramientas de IA asumen que los datos permanecen consistentes con el tiempo, pero los cambios del mundo real, como el cambio en el comportamiento del cliente en una plataforma de redes sociales, pueden llevar a la deriva de datos.
Los modelos de IA utilizados en pronósticos financieros o investigación legal deben actualizarse con frecuencia para mantener la precisión. Las organizaciones que invierten en tecnologías de IA deben priorizar la observabilidad de la IA para asegurar que los modelos permanezcan confiables a medida que surgen millones de nuevos puntos de datos.
Antes de embarcarse en un proyecto de IA, las empresas deben asegurarse de tener datos suficientes y relevantes de fuentes confiables que representen sus operaciones comerciales, tengan etiquetas correctas y sean adecuados para la herramienta de IA desplegada. De lo contrario, las herramientas de IA pueden producir resultados erróneos y ser peligrosas si se utilizan en la toma de decisiones.
Los expertos en recopilación de datos pueden ayudar a su negocio si no tiene datos de buena calidad disponibles de inmediato.
Además de la observabilidad, algunas organizaciones están adoptando sistemas de monitoreo agéntico que rastrean autónomamente el comportamiento del modelo en producción. Los sistemas de monitoreo agéntico rastrean continuamente las entradas, salidas y el comportamiento del agente en producción. Analizan las distribuciones de características, los patrones de respuesta y los rastros de ejecución para detectar problemas como la deriva de datos, la degradación del rendimiento o las acciones anormales del agente.
Cuando se detectan anomalías, las tuberías de monitoreo pueden desencadenar respuestas automatizadas, como alertas, verificaciones de evaluación, flujos de trabajo de reentrenamiento, acciones de reversión o notificaciones a los equipos responsables. Al identificar proactivamente cambios en los datos del mundo real y el comportamiento del agente, el monitoreo agéntico ayuda a mantener el rendimiento, la fiabilidad y la seguridad del sistema con el tiempo.
Añadir como fuente preferida¿Cuáles son algunos ejemplos de fracasos de proyectos de IA?
Demandas por infracción de derechos de autor
El rápido crecimiento de la IA generativa ha desencadenado más de 70 demandas por infracción de derechos de autor contra empresas de IA, principalmente de autores, artistas y organizaciones de medios, que afirman que sus obras protegidas por derechos de autor se utilizaron para entrenar sistemas de IA sin permiso.
Algunas decisiones judiciales sugirieron que entrenar modelos con datos obtenidos legalmente podría considerarse un uso justo, mientras que el uso de copias pirateadas o no autorizadas podría aún violar la ley de derechos de autor.
Por ejemplo, Bandcamp anunció una política que prohíbe la música y el audio generados total o mayormente por inteligencia artificial.
La plataforma afirma que su objetivo es preservar la creatividad humana y mantener una relación directa entre artistas y fans, enfatizando que la música es una expresión cultural y social en lugar de solo un producto digital.
Bajo las nuevas reglas, las pistas generadas por IA y el uso de herramientas de IA para imitar a otros artistas o estilos están prohibidos, y los usuarios pueden reportar violaciones sospechosas para su revisión. La política tiene como objetivo asegurar que los oyentes puedan confiar en que la música en Bandcamp es creada por personas reales y proteger a los músicos independientes de ser eclipsados por grandes volúmenes de contenido generado por IA.2
Incidentes que involucran a coches autónomos
Un análisis reciente del programa de robotaxis de Tesla encontró que los vehículos autónomos están involucrados en accidentes significativamente más a menudo que los conductores humanos.
Basado en los propios informes de seguridad de Tesla y datos regulatorios, la flota registró 14 accidentes en aproximadamente 800,000 millas de conducción, lo que equivale a aproximadamente un accidente cada 57,000 millas. En comparación, los conductores humanos típicamente experimentan un accidente menor aproximadamente cada 229,000 millas, lo que sugiere que los robotaxis de Tesla chocan alrededor de cuatro veces más frecuentemente y hasta ocho veces más a menudo al usar puntos de referencia de seguridad federales.3
Resúmenes de noticias engañosos de Apple Intelligence
La BBC presentó una queja contra Apple con respecto a inexactitudes en los resúmenes de noticias generados por IA de Apple, conocidos como "Apple Intelligence". Estos resúmenes, entregados como notificaciones de iPhone, atribuyeron erróneamente información falsa a la BBC.
Un caso notable involucró una notificación que afirmaba falsamente que Luigi Mangione, arrestado por el asesinato del CEO de UnitedHealthcare Brian Thompson, se había suicidado, una afirmación no reportada por la BBC.
Errores posteriores incluyeron una notificación que anunciaba incorrectamente que el jugador de dardos Luke Littler había ganado el Campeonato Mundial de Dardos PDC antes de que ocurriera el partido final.
En respuesta a estos problemas, Apple reconoció que sus funciones de IA aún estaban en beta y anunció planes para desactivar temporalmente los resúmenes de notificaciones para aplicaciones de noticias y entretenimiento. La compañía también declaró que se lanzaría una actualización de software para aclarar cuándo las notificaciones son generadas por IA, con el objetivo de prevenir la desinformación futura y mantener la integridad de la difusión de noticias.4
Fallo del chatbot de Air Canada
Air Canada enfrentó problemas legales después de que su chatbot de IA informara incorrectamente a un cliente sobre reembolsos de tarifas por duelo. El chatbot declaró erróneamente que podía solicitar un reembolso dentro de los 90 días posteriores a la reserva, pero la aerolínea lo negó más tarde, citando su política real.
El cliente presentó una queja y un tribunal dictaminó que Air Canada era responsable de toda la información en su sitio web, ordenando a la aerolínea honrar el reembolso.5
Respuestas sesgadas de Amazon Alexa
El asistente de voz de Amazon, Alexa, enfrentó críticas por proporcionar respuestas aparentemente sesgadas que favorecían a la Vicepresidenta Kamala Harris sobre el ex Presidente Donald Trump.
Cuando los usuarios le preguntaron a Alexa por qué deberían votar por Harris, el asistente destacó sus logros y compromiso con los ideales progresistas. Por el contrario, cuando se le preguntó lo mismo sobre Trump, Alexa se negó a proporcionar un respaldo, citando una política contra la promoción de figuras políticas específicas.
Amazon atribuyó esta discrepancia a un error derivado de una actualización de software reciente destinada a mejorar las capacidades de IA de Alexa. La compañía declaró que el problema fue corregido prontamente tras su descubrimiento y enfatizó que Alexa está diseñada para proporcionar información imparcial sin favorecer a ningún partido político o candidato.6
IBM Watson for Oncology
La asociación de IBM con la Universidad de Texas M.D. es un ejemplo bien conocido de un fracaso de proyecto de IA. Según StatNews, documentos internos de IBM muestran que Watson frecuentemente daba consejos erróneos sobre tratamientos contra el cáncer, como recetar medicamentos hemorrágicos para un paciente con sangrado severo.
Los datos de entrenamiento de Watson contenían un pequeño número de datos de pacientes de cáncer hipotéticos en lugar de datos de pacientes reales. Según un informe de la Administración del Sistema de la Universidad de Texas, el costo del proyecto fue de 62 millones de dólares para M.D. Anderson sin ningún logro.7
Herramienta de reclutamiento de IA de Amazon
La herramienta de reclutamiento de IA de Amazon que discriminaba contra las mujeres es otro ejemplo popular de fallo de IA. La herramienta fue entrenada en un conjunto de datos que contenía principalmente currículums de candidatos masculinos, e interpretó que las candidatas mujeres eran menos preferibles.8
Discriminación racial y sexual en herramientas de reconocimiento facial
Una investigación de The Guardian encontró que los sistemas de IA de Microsoft, Amazon y Google, utilizados por plataformas de redes sociales para recomendar contenido, exhiben un sesgo de género notable en su manejo de cuerpos masculinos y femeninos.
El estudio reveló que las imágenes de mujeres se etiquetaban más frecuentemente como "picantes" en comparación con fotos similares de hombres. En un caso, la IA de Microsoft clasificó imágenes de mamografías del Instituto Nacional del Cáncer de EE. UU. como potencialmente sexualmente explícitas.9
Otro ejemplo es que los investigadores de IA descubrieron que las tecnologías comerciales de reconocimiento facial, como las de IBM, Microsoft y Amazon, funcionaban mal en mujeres de piel oscura y bien en hombres de piel clara.10
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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