¿Qué errores son comunes al implementar IA en una empresa?
Los errores más comunes son empezar por la herramienta y no por el problema, no medir la situación inicial, usar datos desordenados, no definir qué información se puede ingresar, saltarse la capacitación, dejar sin dueño el proyecto y confiar en las respuestas sin revisión. También es frecuente subestimar el costo de mantener el sistema.
En concreto:
- Contexto: Mapear antes de implementar (NIST AI RMF, función Mapear).
- Datos: Información sensible expuesta por mal uso (OWASP, LLM02).
- Confabulación: Confiar en respuestas falsas (NIST AI 600-1).
- Gestión: Sistema de gestión con mejora continua (ISO/IEC 42001).
Casi todos estos errores se evitan con un piloto bien definido.
Fuente: Marco de gestión de riesgos de IA del NIST (AI RMF 1.0) (NIST); OWASP Top 10 para LLM y aplicaciones de IA generativa 2025 (OWASP); Perfil de IA generativa del NIST (NIST AI 600-1) (NIST); norma ISO/IEC 42001:2023 (ISO). Consultadas el 3 de octubre de 2026.
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