Por Qué La IA Debe Demostrar Su Valor Fuera Del Laboratorio

La calidad de la inteligencia artificial no se mide solo por sus modelos o resultados en pruebas, sino por su capacidad para resolver problemas reales y mejorar la vida en el uso diario, según Xabier García de Kortazar, gerente de Trebe. El artículo sostiene que una herramienta útil debe ser comprensible, accesible y fácil de integrar en rutinas de ciudadanos, empresas y profesionales. Se advierte que un buen desempeño en laboratorio puede fallar en entornos de trabajo si la interfaz es compleja o las respuestas no encajan con el contexto. También se subraya que la adopción requiere confianza: explicaciones sobre cómo genera recomendaciones, límites del sistema y consistencia. Además, se destaca la seguridad y transparencia.