En el ámbito del aprendizaje automático, muchos equipos enfrentan un reto común: modelos que, pese a tener alta precisión en las pruebas, no logran los resultados comerciales deseados al desplegarse. Un modelo, por ejemplo, alcanzó un 94% de precisión en validaciones, pero seis meses después, su motor de recomendaciones no impulsó los resultados de negocio esperados. El problema radica en