En el ámbito del machine learning aplicado a clasificación binaria desbalanceada, una práctica habitual es submuestrear la clase mayoritaria para obtener un conjunto de entrenamiento más equilibrado. Sin embargo, esta técnica introduce un sesgo en las predicciones del modelo, ya que la distribución aprendida no refleja la población real. Para corregir este sesgo, se suele recurrir a la calibración analítica, que ajusta las probabilidades según la tasa de submuestreo. No obstante, investigaciones recientes demuestran que en modelos basados en árboles, como random forest, esta calibración analítica genera efectos negativos: las estimaciones de prevalencia dependen tanto del número de predictores evaluados en cada división como de la tasa de muestreo elegida. Además, se ha observado que los árboles de decisión pueden presentar un sesgo hacia la clase minoritaria, contradiciendo la creencia generalizada de que siempre favorecen a la mayoritaria. Estos hallazgos indican que la calibración analítica no es adecuada para árboles entrenados con datos submuestreados, y que es preferible emplear métodos de calibración que aprendan el patrón de descalibración directamente del modelo original, como la calibración beta o Platt scaling. Para las empresas que desarrollan soluciones predictivas —por ejemplo, en detección de fraude o diagnóstico médico— es crucial implementar modelos bien calibrados que generen confianza en las decisiones automatizadas. En Q2BSTUDIO, como empresa de desarrollo de software y tecnología, ofrecemos inteligencia artificial para empresas que integra prácticas robustas de calibración, y también desarrollamos aplicaciones a medida para entornos productivos. Nuestros servicios incluyen además soluciones de ciberseguridad, servicios cloud AWS y Azure, inteligencia de negocio con Power BI, y agentes IA diseñados para procesos específicos. La clave está en combinar un enfoque técnico riguroso con la personalización que exige cada caso de uso, asegurando que los modelos no solo sean precisos, sino también fiables en sus predicciones probabilísticas.