Piloto de IA vs producción: ¿qué cambia de verdad al escalar?

Lo necesario para responder a la decisión para la que se montó, y ni un día más. Acótalo en el tiempo y fija los criterios de salida antes de empezar. Si el acceso a datos o el gobierno están sin resolver, resuélvelos primero: suelen marcar el calendario más que el modelo.

Una línea base del proceso actual, un objetivo sobre el KPI de negocio (tiempo, coste, calidad o conversión), umbrales mínimos de calidad sobre un conjunto de pruebas etiquetado, un techo de coste por tarea y una revisión explícita de riesgos. Pactarlos con el responsable de negocio antes de construir nada.

El Reglamento excluye la investigación, las pruebas y el desarrollo previos a la comercialización o puesta en servicio, pero esa exclusión no cubre las pruebas en condiciones reales. Un piloto con usuarios y datos reales suele estar ya del lado regulado, y el RGPD se aplica siempre que haya datos personales. No es asesoramiento legal: confirma la situación de cada caso con tu equipo jurídico.

Rara vez porque falle el modelo. Lo habitual es que nadie definiera el camino: sin responsable, sin presupuesto de integración, sin acceso a datos, con el gobierno llegando tarde o con un caso de negocio que nunca se midió. Son decisiones de diseño del principio, no mala suerte del final.

Si se hizo sobre una pila desechable, en parte sí, y conviene planificarlo y presupuestarlo. La mejor opción es pilotar sobre la plataforma que vas a operar, para conservar el código, el conjunto de evaluación y los registros.