Resumen
- Rendir bien en una tarea no implica comprensión general ni transferencia segura a otro contexto.
- Se necesitan pruebas de deriva, reglas de rechazo y entrega humana fuera del rango validado.
La IA estrecha se diseña para una clase limitada de predicciones o acciones. La especialización aporta valor y riesgo: el usuario puede atribuirle un contexto nunca probado. La implantación debe publicar entradas válidas, fallos conocidos y responsable de excepciones. La vigilancia debe detectar cambios en datos o conducta. La evidencia útil no es una afirmación más amplia de inteligencia, sino un registro de cómo rechaza, escala y se recupera en el borde de su competencia.
