Durante las últimas dos décadas, la deuda técnica significó una arquitectura obsoleta, código desordenado y documentación mal mantenida. Esa definición ya no es suficiente en la era de la IA, donde los modos de falla son más sutiles y, a menudo, no lineales. Los sistemas de IA están introduciendo nuevas capas de deuda técnica que viven a través de indicaciones, modelos y dependencias de datos, lo que hace que estas capas sean menos visibles, más difíciles de medir y, a menudo, más peligrosas que la deuda tradicional.
Una crisis oculta a plena vista
Las complejidades de los sistemas de IA y sus fallas asociadas están bien documentadas. Un estudio del MIT de 2025 encontró que El 95% de los proyectos de IA fracasan para alcanzar la producción o entregar valor. Un estudio similar realizado por S&P Global Market Intelligence encontró que El 42% de las empresas descartaron múltiples iniciativas de IA en 2025, un fuerte aumento con respecto al 17% del año anterior. Se citan varias razones para estas fallas, pero la mayoría apunta a sistemas mal diseñados e implementados que son complejos de administrar y tienen múltiples puntos de falla difíciles de monitorear, lo que lleva a una rápida acumulación de deuda de IA.
La deuda técnica tradicional estaba localizada en el código base y los errores generalmente eran fácilmente reproducibles. En consecuencia, los errores podrían identificarse fácilmente durante las pruebas y corregirse mediante la reestructuración del código base. Sin embargo, la deuda de la IA está mucho más distribuida y se manifiesta en indicaciones, modelos, canales de datos y toda la infraestructura asociada. También es más intermitente: debido a la naturaleza probabilística de la IA, los sistemas no siempre responden de la misma manera, lo que genera fallas intermitentes. Esto hace que sea mucho más difícil identificar los riesgos durante las pruebas y también crea la necesidad de un monitoreo más continuo, incluso después de la implementación, para evitar una desviación gradual y un empeoramiento del rendimiento.
Las nuevas formas de deuda de la IA
La deuda de IA normalmente se manifiesta en cuatro nuevas formas, cada una de las cuales conlleva su propio conjunto de riesgos.
Deuda inmediata es el más visible de ellos. Una versión moderna del ‘código espagueti’, que puede incluir ajustes de mensajes no documentados, mensajes de «solución rápida» acumulados que conducen a inconsistencias, control de versiones descuidado de los mensajes y «relleno de mensajes» (la acumulación de datos o contexto extraños directamente en mensajes de IA). Todo esto se combina para hacer de los mensajes una forma de código sin escribir ni probar, sin ningún control de versiones, lo que genera mayor fragilidad y vulnerabilidades.
Modelo de deuda de dependencia es otra forma cada vez más común de deuda de IA. La mayoría de las empresas dependen ahora de una combinación de modelos externos desarrollados por proveedores líderes de modelos básicos; Las aplicaciones y los agentes se crean sobre las llamadas API a estos modelos. En consecuencia, la lógica de la aplicación ahora depende de modelos externos al sistema central y que no pueden controlarse claramente. A medida que los modelos se actualizan, el rendimiento varía y se pierde reproducibilidad: las indicaciones ajustadas para un modelo pueden fallar o funcionar mal cuando se cambia a otro modelo, ya sea una actualización del mismo proveedor o de otro.
La mayoría de las implementaciones de IA empresarial actuales utilizan generación aumentada de recuperación (RAG), que extrae contexto adicional de los repositorios de datos empresariales. Deuda de recuperación es una consecuencia de que estos repositorios tengan datos desordenados, documentos duplicados e información desactualizada. Esto hace que la IA devuelva respuestas técnicamente correctas que están desactualizadas y ya no son relevantes, lo que provoca fallas posteriores. A diferencia de las alucinaciones, éstas son más difíciles de detectar porque eran correctas, tal vez incluso hasta hace poco, y por lo tanto parecen correctas para cualquier evaluador.
Deuda de evaluación refleja la falta de estandarización en las pruebas y el monitoreo de modelos y aplicaciones de IA. Si bien existen puntos de referencia de IA, tienden a centrarse en pruebas limitadas y reflejan resultados de un momento dado. La mayoría de las empresas carecen de estándares de prueba consistentes, conjuntos de datos reales y monitoreo de implementaciones en tiempo real; Todavía no existe un equivalente de integración continua/entrega continua (CI/CD) para indicaciones. Como consecuencia, los CIO y CTO no tienen una visibilidad clara del rendimiento del modelo y no pueden rastrear las mejoras o el empeoramiento de los modelos.
Todo esto se suma a las formas tradicionales de deuda técnica, que aún se manifiestan en las herramientas y sistemas con los que las aplicaciones y agentes de IA interactúan, leen o escriben. Un rápido aumento en la adopción de código generado por IA (a menudo implementado sin pruebas inadecuadas) está agravando aún más las inconsistencias y la mala capacidad de mantenimiento de las bases de código tradicionales.
Las nuevas formas de deuda de IA se combinan con estas formas anteriores de deuda técnica para agravarse rápidamente y crear riesgos a gran escala que pueden causar fallas catastróficas en implementaciones empresariales enteras. Resolver estos riesgos se vuelve aún más desafiante debido a la naturaleza distribuida de la propiedad de la IA: la mayoría de los sistemas abarcan equipos de ingeniería, productos, datos y negocios, lo que genera una responsabilidad poco clara cuando se identifica un error.
Como resultado, estos riesgos se manifiestan en forma de costos de computación en aumento, imprecisiones en los resultados de la IA y excepciones cada vez mayores que deben ser manejadas por humanos, lo que lleva a que los proyectos a menudo se estanquen y fracasen debido a historias poco claras sobre el retorno de la inversión y a la falta de confianza de los usuarios.
Cómo las empresas pueden prevenir la deuda de IA
La deuda de la IA no se resolverá con modelos «mejores»: las tasas de fracaso siguen siendo altas a pesar de que los modelos ya tienen una alta precisión. La solución a la deuda de IA requiere un mejor diseño, integración, controles y cambios en la cultura organizacional del sistema.
En primer lugar, las indicaciones deben tratarse como código. Esto implica un cuidadoso control de versiones, documentación y pruebas rigurosas antes y después de la implementación para todas las configuraciones posibles. Las mejores prácticas del mundo tradicional de la codificación, como el uso de bloques de mensajes más pequeños en lugar de grandes paredes llenas de mensajes, o la reducción del uso de parámetros codificados, también pueden ayudar a mitigar la deuda de la IA.
En segundo lugar, la evaluación debe integrarse en toda la infraestructura de IA. Es necesario establecer canales de evaluación continua que reflejen una amplia variedad de métricas que midan tanto métricas técnicas como alineadas con el negocio. Además, los sistemas de observabilidad de IA deben integrarse para monitorear la calidad de los resultados, las tasas de falla, la desviación del modelo y la desviación de los datos.
En tercer lugar, la explicabilidad debería incluirse de forma predeterminada en todos los resultados de la IA para compensar la reproducibilidad limitada. El linaje de datos, los modelos utilizados y los pasos seguidos deben ser claramente rastreables para permitir la auditabilidad de los resultados y la corrección en caso de errores sistémicos.
Esto requiere programas explícitos de reducción de la deuda de IA y presupuestos asociados, similares a oleadas anteriores de inversión en seguridad o en modernización de la nube. Estos deben ser impulsados a nivel de CXO por líderes clave para evitar costosos retrabajos posteriores.
Conclusión: una puntada en el tiempo
Las implementaciones de IA empresarial no son sólo código estático; son sistemas vivos que interactúan con toda la pila empresarial. Como resultado, el desafío decisivo en una empresa de agencia no será construir o implementar sistemas inteligentes, sino mantener estos sistemas para garantizar una confiabilidad continua durante la operación en el mundo real.
Las empresas que buscan identificar y mitigar proactivamente la deuda de IA desde la propia fase de diseño son las que tienen más probabilidades de construir plataformas de IA sostenibles que brinden aumentos significativos de la productividad a largo plazo en toda la organización.
Vikram es director de Cota Capital, donde invierte en empresas de tecnología empresarial y de tecnología profunda en etapa inicial.
¡Bienvenido a la comunidad VentureBeat!
Nuestro programa de publicaciones invitadas es donde los expertos técnicos comparten conocimientos y brindan análisis profundos neutrales y no adquiridos sobre inteligencia artificial, infraestructura de datos, ciberseguridad y otras tecnologías de vanguardia que dan forma al futuro de las empresas.
Leer más de nuestro programa de publicaciones de invitados y consulte nuestro pautas ¡Si estás interesado en contribuir con un artículo propio!
Suscríbete y recibe las historias más importantes del día.
Al suscribirte aceptas nuestros términos y condiciones y política de privacidad.
