Desde que empecé mi carrera como ingeniero en inteligencia artificial he visto una tendencia preocupante en muchas start-ups del sector. Venden soluciones de vanguardia para todo tipo de problemas, pero en realidad lo único que hacen es llamar a una clave de terceros en segundo plano. Eso no es innovación, y además genera sistemas que al menor cambio comienzan a alucinar o directamente no funcionan.

El problema no es el uso de APIs, las herramientas están para aprovecharse, sino la falta de rigor. Muchos responsables de producto esperan resultados milagrosos sin entender cómo funciona la tecnología por debajo. No existe AGI y pedir soluciones perfectas solo con una clave externa es poco realista. Si no se controla la temperatura del modelo, no se aplican semillas para mejorar la determinismo o no se validan las respuestas, los resultados serán inconsistentes.

Hace poco me asignaron un trabajo para procesar una serie de archivos y calibrar prompts para obtener salidas repetibles. Como buen ingeniero bajé la temperatura, añadí valores semilla y reforcé la lógica de preprocesado. En muchas empresas el pipeline RAG fallaba porque intentaban pasar PDFs completos al modelo sin extraer y fragmentar el contenido correctamente. No hacían chunking, no limpiaban el texto, y luego se preguntaban por qué el sistema no respondía como esperaban.

Mi consejo directo: no trabajes en cualquier start-up de inteligencia artificial hasta que demuestre que construye tecnología propia y confiable, no solo un wrapper alrededor de una API externa. Busca equipos que entiendan ingeniería de prompts, recuperación y extracción de datos, pruebas automatizadas y buenas prácticas en despliegue. Si un proyecto depende únicamente de otro proveedor y tiene expectativas irreales, la probabilidad de fracaso o de frustración profesional es alta.

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