¿Cómo Saber si una Solución de IA Está Funcionando? Las Métricas que Marcelo Futerman Sí Mide

 por Marcelo Futerman

Una de las preguntas más frecuentes que recibo cuando hablo de proyectos con inteligencia artificial es:

“¿Cómo sabés si está funcionando bien?”

Y mi respuesta siempre es la misma: depende de qué estés mirando.

Porque no alcanza con que el modelo funcione “más o menos”. Ni con que la demo sea impresionante. Una solución de IA que no entrega resultados reales y medibles, simplemente no sirve.

Hoy te comparto las métricas que yo, Marcelo Futerman, sí miro cuando quiero saber si un sistema inteligente está haciendo bien su trabajo.

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1. Precisión y recall: las bases del rendimiento técnico

• Precisión (precision): mide qué tan acertadas son las predicciones positivas del modelo.

• Recall: evalúa cuántos de los casos reales positivos fueron detectados correctamente.

¿Querés saber si una IA que detecta fraudes, identifica correos maliciosos o aprueba préstamos funciona? Estas dos métricas te lo dicen sin maquillaje.

Marcelo Futerman recomienda no mirar una sin la otra. Juntas, dan una visión más equilibrada del rendimiento.

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2. F1 Score: el balance necesario

Cuando precisión y recall tienen que balancearse, aparece una métrica clave: el F1 Score, que combina ambas. Ideal para contextos donde el error cuesta caro, como salud, finanzas o seguridad.

Marcelo no se casa con una métrica sola. Pero reconoce que el F1 score suele ser el faro más justo en los modelos críticos.

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3. ROI: ¿vale la inversión?

Una IA puede ser técnicamente brillante, pero si cuesta más de lo que ahorra o mejora… es un hobby caro.

El retorno sobre la inversión (ROI) es una métrica dura pero imprescindible. ¿Cuántas horas ahorra? ¿Cuánto reduce errores? ¿Cuánto tiempo acelera procesos?

Marcelo Futerman siempre lo dice:

“No hay algoritmo que justifique su existencia si no genera impacto tangible.”

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4. Satisfacción del usuario: lo que no se mide en código

En proyectos de atención al cliente, educación o marketing, la experiencia del usuario es clave. ¿La IA responde bien? ¿Es clara? ¿Ayuda o frustra?

Aquí entran en juego encuestas, NPS, tiempo de uso, feedback abierto, y Marcelo lo considera igual de valioso que una buena precisión.

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5. Impacto real: la métrica que más me importa

Podés tener buenas métricas técnicas y aún así, no mover la aguja del negocio o la experiencia humana. Por eso, para Marcelo Futerman, lo más importante es esto:

“¿Qué problema concreto está resolviendo esta IA? ¿Y a quién está beneficiando?”

Porque una IA sin propósito, aunque funcione bien… no funciona para nadie.