La empresa argentina de IT Ingenia difundió seis principios para entrenar sistemas de inteligencia artificial (IA) de forma efectiva, con énfasis en la calidad de los datos, la definición previa de objetivos y la intervención humana para validar resultados. El enfoque parte de una premisa: la IA no opera como una “solución mágica” y su desempeño se ve condicionado por la información que recibe y por decisiones de diseño y uso.
Tomás D’Aureli, AI Engineer en Ingenia, planteó que el rendimiento de estos modelos depende de entenderlos como “sistemas vivos” que requieren una estrategia de entrenamiento sostenida en el tiempo. En esa lógica, el primer principio es entrenar con propósito. La guía sostiene que no alcanza con “darle información” a un agente con la expectativa de que “decida por sí solo”. Antes de iniciar el entrenamiento, resulta clave definir para qué se usarán esos datos, ya que, sin ese análisis, la tecnología tiende a replicar limitaciones preexistentes.
El segundo eje propone priorizar la coherencia por sobre el volumen. La calidad de los datos no se define por la cantidad: cuando el material está desorganizado o utiliza nombres distintos para conceptos similares, el sistema pierde referencias y puede terminar entregando respuestas inventadas o incorrectas. La consistencia interna del repositorio de información aparece, así, como una condición básica para reducir errores.
El tercer principio apunta a mantener el contexto actualizado. La IA aprende del pasado, pero si ese pasado no se revisa, el modelo queda desalineado. La recomendación es que la información refleje la realidad actual del negocio, sus procesos y los hábitos de las personas, para evitar que el sistema opere con supuestos obsoletos.
La cuarta pauta profundiza la idea de continuidad: entender la IA como un “sistema vivo” implica revisiones constantes. Si bien las búsquedas en tiempo real pueden ayudar, no reemplazan la necesidad de sostener bases de datos cuidadas y vigentes. En términos operativos, el entrenamiento se concibe como un ciclo de mantenimiento y ajuste, más que como una instancia única.
El quinto principio alerta sobre el riesgo de la “confianza ciega”. Avanzar por urgencia sin evaluar la pertinencia de los datos puede producir respuestas que “suenan correctas”, pero que no ayudan o incluso conducen a errores críticos. El sexto punto completa el esquema con la implementación de Human in the Loop, un enfoque que incorpora validación humana para detectar inconsistencias y confirmar resultados.
“El verdadero desafío de la IA no está en la tecnología en sí, sino en las decisiones que se toman alrededor de ella”, concluye D’Aureli.
