IA: la demo deslumbra, la producción exige

## El abismo entre la demo y la realidad

Todos hemos visto esas demostraciones impresionantes de IA: chatbots que responden con fluidez, sistemas que generan código impecable, modelos que entienden cualquier pregunta. Pero hay una verdad incómoda que pocos mencionan.

La ilusión de la demo

Una demo de IA está diseñada para brillar: - Casos de uso seleccionados: Se muestran los ejemplos donde el modelo funciona mejor - Entorno controlado: Sin ruido, sin usuarios impredecibles, sin edge cases - Latencia ignorada: El tiempo de respuesta no importa cuando el público aplaude - Costes ocultos: Nadie pregunta cuánto cuesta cada inferencia

La realidad de producción

Llevar un modelo de IA a producción implica enfrentarse a:

1. Escalabilidad - Miles o millones de peticiones simultáneas - Picos de tráfico impredecibles - Necesidad de balanceo de carga y redundancia

2. Latencia - Los usuarios esperan respuestas en milisegundos - Cada segundo de espera aumenta el abandono - Optimización constante entre calidad y velocidad

3. Costes operativos - GPUs caras funcionando 24/7 - Almacenamiento de modelos pesados - Ancho de banda para datos de entrada/salida - Personal especializado para mantenimiento

4. Fiabilidad - El modelo debe funcionar con cualquier input, no solo los bonitos - Gestión de errores y fallbacks - Monitorización continua de la calidad

El verdadero valor empresarial

La IA en producción no se mide por lo impresionante de la demo, sino por:

• Consistencia: ¿Funciona igual de bien el día 100 que el día 1?
• ROI: ¿Genera más valor del que cuesta?
• Mantenibilidad: ¿Podemos actualizarlo sin romper todo?
• Explicabilidad: ¿Podemos explicar por qué tomó esa decisión?

Conclusión

La próxima vez que veas una demo de IA, pregúntate: ¿funcionará esto a escala, con usuarios reales, 24 horas al día, durante años? La magia está en la ingeniería que hace posible esa transición.