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Del dato al modelo: el viaje invisible que sostiene el machine learning empresarial

El artículo recorre las etapas poco visibles que sostienen un proyecto de machine learning empresarial, desde la gobernanza de datos hasta el despliegue y el monitoreo. El autor explica cómo se traduce un objetivo de negocio en una pregunta predictiva concreta, cómo se eligen algoritmos y métricas según el contexto y por qué en sectores regulados explicar una decisión pesa más que ganar eficiencia. Advierte sobre el envejecimiento de los modelos y los riesgos de operar sin observabilidad en producción.