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Bloque temático
Errores estratégicos, organizativos, de datos, arquitectura, evaluación, seguridad, operación y adopción que reducen el valor o aumentan el riesgo de una implantación de inteligencia artificial.
Generic-benchmark-only evaluation
Decisión basada en pruebas públicas sin datos ni tareas representativas del uso real.
Ver definición completa →Unrealistic expectations
Objetivos de precisión, autonomía, coste o plazo incompatibles con las condiciones reales.
Ver definición completa →Low adoption
Uso real insuficiente para convertir la capacidad técnica en valor operativo.
Ver definición completa →Lack of evaluation
Ausencia de pruebas representativas y criterios de aceptación antes y después del despliegue.
Ver definición completa →Lack of governance
Ausencia de reglas, responsables, controles y decisiones sobre el ciclo de vida de la IA.
Ver definición completa →Lack of human oversight
Diseño que no define cuándo una persona revisa, corrige, aprueba o detiene el sistema.
Ver definición completa →Insufficient training
Usuarios que reciben la herramienta sin aprender límites, controles y formas correctas de uso.
Ver definición completa →Train-test leakage
Contaminación de la evaluación con información utilizada durante el desarrollo.
Ver definición completa →Misaligned incentives
Métricas o recompensas que favorecen uso aparente, velocidad o volumen sobre calidad y seguridad.
Ver definición completa →Vanity metrics
Métricas de uso o actividad que no demuestran calidad, adopción, riesgo ni resultado de negocio.
Ver definición completa →Stakeholders not involved
Diseño realizado sin usuarios, responsables del proceso, seguridad, legal o tecnología.
Ver definición completa →Ignored prompt injection
Integración que trata contenido externo como confiable y permite alterar instrucciones o acciones.
Ver definición completa →Missing data lineage
Imposibilidad de conocer origen, transformaciones, responsables y usos de los datos.
Ver definición completa →Underestimated maintenance
Presupuesto y equipo insuficientes para evaluar, actualizar, integrar y operar el sistema.
Ver definición completa →Oversized model
Uso de un modelo más grande, caro o lento de lo necesario para la tarea.
Ver definición completa →Ambiguous business objective
Objetivo expresado de forma genérica, sin resultado medible ni decisión asociada.
Ver definición completa →Overprivileged agents
Agentes con acceso a más datos, herramientas o acciones de las necesarias.
Ver definición completa →Pilot purgatory
Piloto que se prolonga sin decisión clara de escalar, rediseñar o cerrar.
Ver definición completa →Proof of concept without production
Prueba técnica que no resuelve integración, seguridad, operación ni adopción productiva.
Ver definición completa →Missing AI use policy
Organización sin reglas sobre usos permitidos, datos, revisión, registro y escalado.
Ver definición completa →Novelty-driven prioritization
Selección del caso de uso por moda tecnológica en lugar de valor, viabilidad y riesgo.
Ver definición completa →Solution looking for a problem
Elección de una solución de IA antes de comprobar que exista una necesidad real.
Ver definición completa →Undefined data owner
Ausencia de responsabilidad sobre calidad, acceso, significado y conservación de datos.
Ver definición completa →Happy-path-only testing
Evaluación que omite errores, entradas ambiguas, ataques, excepciones y usuarios reales.
Ver definición completa →Diffused accountability
Distribución de funciones que impide identificar quién decide y responde por el resultado.
Ver definición completa →Undefined system owner
Ausencia de una persona responsable del comportamiento y mantenimiento del sistema.
Ver definición completa →Undefined data retention
Falta de plazos y reglas para conservar o eliminar datos y registros del sistema.
Ver definición completa →Secrets exposed to model
Claves, credenciales o tokens incorporados a contexto, logs o herramientas sin protección.
Ver definición completa →Popularity-based model selection
Elección del modelo por notoriedad y no por pruebas, coste, riesgo y requisitos.
Ver definición completa →Unreviewed historical bias
Reproducción de decisiones históricas sin evaluar si contienen discriminación o prácticas obsoletas.
Ver definición completa →Unmanaged shadow AI
Uso de herramientas de IA fuera de inventario, controles y soporte corporativo.
Ver definición completa →Solution overengineering
Arquitectura innecesariamente compleja que aumenta dependencias, coste y dificultad operativa.
Ver definición completa →Vendor lock-in
Dependencia técnica o contractual que dificulta cambiar de proveedor o arquitectura.
Ver definición completa →Diagnóstico de procesos
Software interno a medida
Automatización de tareas repetitivas
Integración de sistemas y APIs
IA aplicada solo cuando aporta valor
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