En el ámbito del aprendizaje por demostración para robots, la selección de ejemplos de entrenamiento es un factor crítico para obtener políticas robustas. Investigaciones recientes han evaluado una metodología que segmenta las trayectorias en fases temporales y aplica métricas de curación específicas a cada fase, con la hipótesis de que esto mejoraría el filtrado de demostraciones defectuosas. Sin embargo, los resultados experimentales muestran que este enfoque por fases no solo no supera a las métricas globales, sino que en muchos casos resulta peor, diluyendo las señales de defecto al agregar puntuaciones poco informativas de fases sin problemas. Este hallazgo tiene implicaciones directas para la industria del desarrollo de ia para empresas y la creación de agentes IA, donde la calidad de los datos de entrenamiento define el éxito de los modelos. La curación de datos no es un proceso trivial; requiere entender qué métrica captura mejor el defecto específico en lugar de intentar descomponer la tarea en fases arbitrarias. Desde la perspectiva de Q2BSTUDIO, empresa especializada en software a medida, este conocimiento se integra en soluciones de inteligencia artificial que optimizan pipelines de datos complejos. En proyectos que involucran aplicaciones a medida, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, o servicios inteligencia de negocio con power bi, la correcta selección de métricas de calidad es transversal. La lección principal es que, al construir sistemas de aprendizaje automático, conviene identificar una métrica global que sea informativa del defecto en lugar de fragmentar el análisis por fases, evitando así la dilución de señales clave. Q2BSTUDIO aplica estos principios en sus desarrollos de agentes IA y automatización, ofreciendo consultoría que evita errores metodológicos comunes y maximiza el rendimiento de los modelos entrenados.