Los modelos de inteligencia artificial hacen millones de cálculos con números aproximados, y pequeños errores se acumulan. Cuando el entrenamiento se vuelve inestable, el sistema puede aprender mal o tirar recursos. Para quien usa estas herramientas en el trabajo o en casa, significa que la confiabilidad depende de detalles que casi nadie ve. Los errores invisibles también se pagan con plata y tiempo.