Los errores se propagan más rápido en las sombras. Cuando nadie está mirando, las distorsiones se acumulan silenciosamente—hasta que el daño ya está hecho.

Por eso, la supervisión humana en el entrenamiento de IA es tan importante. No se trata de ralentizar las cosas; se trata de detectar los problemas temprano, antes de que se metastaticen. Un ciclo de retroalimentación guiado por humanos mantiene los modelos con los pies en la tierra, asegurando que realmente se alineen con lo que los usuarios necesitan en el mundo real, no con algún ideal abstracto.

¿La diferencia? Modelos que permanecen confiables. Sistemas en los que puedes confiar, porque alguien estuvo prestando atención en todo momento.