Uno de los errores más graves (y más frecuentes) en IA es entrenar modelos con datos desbalanceados, irrelevantes o de baja calidad. Si alimentas al algoritmo con insumos malos, el resultado será malo.
Errores típicos:
- No revisar duplicados ni inconsistencias.
- Mezclar variables irrelevantes con las importantes.
- Entrenar con datos que no reflejan el mundo real.
Cómo evitarlo:
- Limpia y analiza los datos antes de entrenar.
- Asegúrate de tener una muestra representativa.
- Usa técnicas como normalización, selección de características o detección de outliers.
Recuerda: Un modelo no es mejor que sus datos.
No dividir correctamente los datos: entrenamiento ≠ validación
Muchos principiantes (¡y algunos no tan principiantes!) cometen este error: usan los mismos datos para entrenar y validar el modelo. El resultado: sobreajuste.
¿Qué es el sobreajuste?
Es cuando el modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento y no generaliza bien en nuevos datos.
Cómo prevenirlo:
- Divide tus datos en 3 grupos: entrenamiento, validación y prueba.
- Usa técnicas como validación cruzada (cross-validation).
- Evalúa con métricas distintas en cada fase.
Un modelo robusto es el que rinde bien con datos nuevos, no solo con los que ya vio.
Depender ciegamente de la precisión como única métrica
Otro error muy común: centrarse solo en el accuracy (precisión) como medida de éxito del modelo. En muchos casos, esta métrica puede ser engañosa.
Ejemplo clásico:
Un modelo que predice si un paciente tiene una enfermedad rara. Si el 99% de los pacientes están sanos, un modelo que siempre predice “sano” tendrá 99% de precisión… ¡pero es inútil!
Solución:
- Usa métricas complementarias como recall, precision, F1-score y AUC-ROC.
- Elige la métrica adecuada según el problema (detección de fraude ≠ clasificación de imágenes).
Lo que no se mide bien, no se mejora.
No modularizar el código ni documentar procesos
Programar con IA no es solo entrenar modelos, también es mantener código limpio, reproducible y entendible. Muchos proyectos fallan porque no hay claridad en el flujo de trabajo.
Errores comunes:
- Todo el código está en un solo archivo o notebook.
- No hay nombres descriptivos ni comentarios.
- Se pierden versiones y no se pueden replicar experimentos.
Buenas prácticas:
- Separa funciones por módulos (preprocesamiento, modelo, evaluación).
- Usa control de versiones (Git).
- Documenta cada paso, incluso los “fallidos”.
Un proyecto de IA serio debe poder ser entendido y reproducido por cualquier miembro del equipo.
Programar con IA es más que entrenar modelos
Los errores que parecen “pequeños” al inicio pueden tener un gran impacto en el futuro del proyecto. Evitarlos desde el principio te ahorrará tiempo, frustraciones y te ayudará a construir sistemas más robustos, éticos y escalables.
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