Tu problema no es la IA, es que nadie confía en el dato

Cada vez que entro a una planta con un pedido de "queremos IA", la primera semana termina siendo la misma conversación: nadie sabe de dónde sale el número que ya están mirando.

Las tres preguntas

Las tres preguntas son simples, y son las que uso como filtro antes de aceptar cualquier proyecto de analítica avanzada.

1. ¿Quién genera este dato? Un sensor, un operario cargando en una planilla, un cálculo intermedio de otro sistema. Las tres cosas tienen confiabilidades muy distintas.
2. ¿Cada cuánto y con qué precisión? Un valor cada 5 segundos con ±0.1% y un valor por turno estimado a ojo no soportan las mismas decisiones.
3. ¿Qué pasa cuando falta? ¿Se interpola, se repite el último valor, se deja el hueco? La respuesta cambia por completo la interpretación de cualquier promedio.

Si las tres no tienen respuesta escrita, cualquier modelo encima va a amplificar el desorden, no a resolverlo.

La buena noticia

Ordenar esto no lleva un año. Instrumentación mínima, un modelo de contexto (línea, turno, orden, producto) y un histórico confiable suelen bastar para que el 80% de las decisiones mejoren sin una sola red neuronal.

El orden que uso es siempre el mismo:

• Inventario de señales con su origen real, no el que dice el plano.
• Modelo de contexto acordado con producción, no con IT.
• Histórico único, con retención definida y respaldo probado.
• Recién ahí: tableros, alertas y, si el caso lo justifica, modelos.

Ese cuarto paso es el único negociable. Los tres primeros no.