Tricentis is providing early access to multiple artificial intelligence (AI) capabilities that it is gearing up to roll out later this year via a Tricentis Transform initiative, including an autonomous AI agent, dubbed Aida, that explores web and Windows desktop applications to surface defects, weaknesses and other pot…
Tricentis is providing early access to multiple artificial intelligence (AI) capabilities that it is gearing up to roll out later this year via a Tricentis Transform initiative, including an autonomous AI agent, dubbed Aida, that explores web and Windows desktop applications to surface defects, weaknesses and other pot…
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- Topic: Inteligencia Artificial — IA aplicada al negocio: casos, límites, costos y gobierno.
- Source: DevOps.com
- Published: 26/08/2026
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Por qué importa
La conversación sobre inteligencia artificial se volvió ruidosa, y eso hace más difícil ver lo importante. Lo importante casi nunca es el modelo: es qué proceso concreto queda más barato, más rápido o más confiable, y quién se hace responsable cuando la respuesta sale mal.
Lo que miro primero no es la capacidad del modelo sino el dato que lo alimenta. Casi todos los proyectos que vi fracasar no fracasaron por el algoritmo: fracasaron porque el dato estaba en tres sistemas con tres definiciones distintas y nadie quiso ser el que arreglara eso.
Lo que suele salir mal
El error que más veces vi repetirse es no medir nada antes de empezar. Se implementa, todo el mundo siente que mejoró, y cuando alguien pregunta cuánto, no hay respuesta. Sin línea base no hay forma de defender el presupuesto del año siguiente, y ahí es donde mueren buenos proyectos.
Qué mirar
- Quién revisa las salidas del modelo y con qué frecuencia — el punto donde la IA se vuelve auditable.
- El costo por consulta a volumen real, no el del piloto: es la variable que más sorpresas da.
- Dónde quedan los datos y bajo qué contrato, sobre todo si hay información de clientes de por medio.
Cómo leo esta entrada
Mi recomendación práctica es fijar desde el día uno qué se hace cuando el modelo se equivoca: quién revisa, con qué frecuencia, y en qué momento se apaga. Suena defensivo, pero es exactamente lo que permite ser agresivo después, porque el riesgo dejó de ser una incógnita.
La noticia original está publicada en otro idioma; acá se cita el extracto tal como lo entrega el medio y el comentario se escribe en español.
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