La inteligencia artificial generativa vive un momento de adopción masiva, pero también de tropiezos. El potencial económico es enorme —entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales en productividad, según McKinsey—, pero la realidad es que muchas iniciativas de IA nunca llegan a ver la luz. El último estudio de S&P Global Market Intelligence deja un dato inquietante: el 42 % de las empresas ha abandonado este año la mayoría de sus proyectos de IA, frente al 17 % del año anterior.
Y los que sobreviven tampoco lo tienen fácil: el 46 % de los modelos no supera la fase piloto, según Gartner. ¿Qué está fallando?
Para Galtea, empresa española especializada en validación de IA generativa, la respuesta es clara: falta un proceso riguroso de certificación, pruebas y evaluación previa que garantice que los modelos son seguros, fiables y cumplen la regulación antes de llegar al mercado. La compañía —spin-off del Barcelona Supercomputing Center— acaba de publicar las claves para que las organizaciones puedan “industrializar” sus modelos sin riesgos innecesarios.
La validación ya no es opcional: es requisito previo
“El primer paso para garantizar el éxito es reducir el margen entre la realidad, las expectativas y los resultados”, afirma Jorge Palomar, CEO de Galtea. “Hay que preguntarse qué pasos son necesarios para asegurar que un sistema de IA es seguro y preciso antes de desplegarlo”.
La idea central es clara: la validación debe ser previa al despliegue, no un parche posterior cuando el daño ya esté hecho.
1) Pruebas de seguridad y fiabilidad: el corazón de la certificación
Aunque la IA ya se usa en áreas críticas —atención al cliente, finanzas, automatización, contenidos—, pocas empresas cuentan con procesos robustos de validación.
Las pruebas deben evaluar:
- Robustez ante entradas inesperadas
- Predicibilidad del sistema
- Comportamiento en situaciones adversas
- Resiliencia frente a ataques (jailbreaking, extracción de datos, inyecciones de prompt)
- Cumplimiento de políticas internas y normativa europea
Sin un marco de pruebas riguroso, un modelo puede comportarse de forma inesperada al enfrentarse a usuarios reales, lo que deriva en errores, sesgos o incluso problemas legales.
2) Datos sintéticos y usuarios simulados: la nueva forma de “ensayar a escala”
Nadie lanza un avión sin cientos de simulaciones. Con la IA debería ocurrir lo mismo.
Galtea defiende el uso de datos sintéticos y usuarios simulados, técnicas que permiten:
- Probar el modelo en escenarios realistas antes del lanzamiento.
- Reproducir interacciones complejas con miles de usuarios virtuales.
- Evaluar cómo responde la IA ante comportamientos inesperados o maliciosos.
- Detectar desviaciones, incoherencias o fugas de información.
Por ejemplo, si una empresa quiere automatizar su call center con IA generativa, necesita saber cómo reaccionará ante clientes enfadados, solicitudes ambiguas o acentos distintos, y si ofrece respuestas coherentes y seguras.
“Se trata de reproducir escenarios reales a escala para obtener información rigurosa y gestionar riesgos antes de lanzar el sistema”, explica Palomar.
3) Detección temprana de errores: evitar problemas en producción
Según Galtea, muchas empresas descubren los errores solo cuando el sistema ya está desplegado. A menudo porque las pruebas iniciales solo cubren casos simples o ideales.
La detección temprana permite:
- Identificar inconsistencias o sesgos.
- Afilar las instrucciones o prompts del sistema.
- Corregir errores sistemáticos en todas las fases del modelo: datos, diseño, entrenamiento, despliegue.
- Preparar la infraestructura para soportar el modelo a escala real.
Un modelo que falla mucho en pruebas fallará aún más en producción, donde los usuarios son imprevisibles.
4) Pruebas de rendimiento a escala: ¿está la IA preparada para el mundo real?
No basta con que un modelo funcione bien en un laboratorio: debe hacerlo bajo presión, con:
- Miles o millones de peticiones diarias.
- Picos de carga inesperados.
- Latencias variables.
- Conectividad imperfecta.
- Contextos cambiantes.
El rendimiento real afecta directamente a:
- La satisfacción del usuario
- La seguridad
- El coste operativo
- El ROI del proyecto
Para Galtea, la prueba a escala es imprescindible antes del lanzamiento, especialmente para sistemas que generan contenido o interactúan con clientes.
5) Proveedores especializados: el factor diferencial
Una de las conclusiones del MIT citada por Galtea es especialmente reveladora:
- Los proyectos de IA tienen un 67 % más de probabilidad de éxito cuando la empresa confía en un proveedor especializado.
- Las compañías que utilizan la tecnología de Galtea han logrado:
- 80 % de aceleración en los procesos de validación,
- 25 % de mejora en el rendimiento de sus modelos.
En un contexto de regulación acelerada y riesgos reputacionales altos, validar “a mano” o depender íntegramente del propio equipo de datos ya no es suficiente.
Por qué la certificación será obligatoria en el futuro (y casi necesaria ya)
Con la llegada del AI Act europeo, la validación de modelos —especialmente de “alto riesgo”— será obligatoria en muchos sectores:
- Banca y finanzas
- Salud
- Recursos humanos
- Educación
- Servicios públicos
- Seguridad y vigilancia
- Transporte
- Modelos generativos usados para producir contenido a escala
AMOS, seguros, telecos, energía… todos enfrentan el mismo desafío: demostrar que sus modelos no dañan a los usuarios, no amplifican sesgos, no exponen datos, no actúan de forma impredecible y cumplen la regulación.
Las empresas que se adelanten con procesos de certificación tendrán ventaja, porque podrán lanzar modelos más rápido, con menos riesgo y con mayor confianza de clientes y reguladores.
Conclusión: validar antes de lanzar ya no es negociable
A la vista de las cifras, el mensaje es inequívoco: la IA no falla por falta de potencial, sino por falta de validación y gobierno.
- Más del 40 % de las iniciativas se abandonan.
- Casi la mitad no supera la fase piloto.
- El mercado exige seguridad, precisión y cumplimiento.
La solución, según Galtea, pasa por certificar los modelos antes de sacarlos al mercado, con:
- pruebas de seguridad,
- datos sintéticos,
- usuarios simulados,
- validación a escala,
- y proveedores especializados.
Porque la pregunta ya no es si la IA puede aportar valor, sino si las organizaciones son capaces de desplegarla de forma segura, fiable y conforme a la regulación. Y esa respuesta depende, más que nunca, de la validación previa.
Preguntas frecuentes sobre certificación y seguridad de modelos de IA
¿Por qué tantos proyectos de IA se quedan en fase piloto?
Por falta de validación realista: los modelos funcionan bien en laboratorio, pero fallan en producción. También influyen la falta de datos de calidad, de procesos de gobierno y de infraestructura escalable.
¿Qué es un “usuario simulado” y por qué es clave?
Es un agente que reproduce el comportamiento de un usuario real (cliente, empleado, atacante) para probar el modelo a gran escala antes del lanzamiento. Permite detectar errores y riesgos que no aparecerían en pruebas simples.
¿Cómo puede una empresa saber si su modelo es seguro?
Mediante pruebas rigurosas de robustez, evaluaciones de seguridad, detección de sesgos, validación de cumplimiento regulatorio y certificaciones independientes. Galtea y otros proveedores especializados ofrecen estas metodologías.
¿Qué beneficios aporta recurrir a un proveedor especializado?
Según datos citados por Galtea, la probabilidad de éxito aumenta un 67 %, la validación se acelera 80 % y se mejora el rendimiento del modelo un 25 %.
