Guía práctica sobre errores comunes al construir apps con IA: objetivos poco claros, prompts débiles, falta de evaluaciones y fallos de UX, y cómo evitarlos.
Las apps de IA a menudo parecen fáciles al principio: conectas una API, escribes unos prompts y la demo se ve impresionante. Luego llegan usuarios reales con entradas desordenadas, objetivos poco claros y casos límite—y de repente la app se vuelve inconsistente, lenta o segura de sí misma pero equivocada.
Un “error de principiante” en IA no es cuestión de competencia. Es sobre construir con un componente nuevo: un modelo probabilístico, sensible al contexto y que a veces inventa respuestas plausibles. Muchos fracasos tempranos ocurren porque los equipos tratan ese componente como una llamada de librería normal: determinista, totalmente controlable y ya alineada con el negocio.
Esta guía está estructurada para reducir el riesgo con rapidez. Arregla primero los problemas de mayor impacto (elección del problema, líneas base, evaluación y UX para la confianza), y luego pasa a la optimización (coste, latencia, monitorización). Si solo tienes tiempo para unos cambios, prioriza los que eviten fallos silenciosos.
Piensa en tu app de IA como una cadena:
Cuando los proyectos fallan temprano, la rotura casi nunca es “el modelo es malo”. Es que uno de los eslabones está indefinido, no probado o desalineado con el uso real. Las secciones que siguen muestran los eslabones débiles más comunes—y soluciones prácticas que puedes aplicar sin reconstruirlo todo.
Un consejo práctico: si vas rápido, usa un entorno donde puedas iterar de forma segura y revertir instantáneamente. Plataformas como Koder.ai (una plataforma vibe-coding para construir apps web, backend y móviles vía chat) pueden ayudar aquí porque te permiten prototipar flujos rápidamente, mantener cambios pequeños y apoyarte en snapshots/reversiones cuando un experimento degrada la calidad.
Un modo común de fallo es empezar con “añadamos IA” y luego buscar dónde usarla. El resultado es una función impresionante en demo pero irrelevante (o molesta) en uso real.
Antes de elegir un modelo o diseñar prompts, escribe la tarea del usuario en lenguaje llano: qué intenta lograr, en qué contexto y qué lo hace difícil hoy.
Luego define criterios de éxito medibles. Ejemplos: “reducir el tiempo para redactar una respuesta de 12 minutos a 4”, “bajar errores de primera respuesta por debajo del 2%” o “aumentar la tasa de finalización de un formulario en 10%”. Si no puedes medirlo, no puedes saber si la IA ayudó.
Los principiantes suelen intentar crear un asistente todopoderoso. Para v1, escoge un único paso del flujo donde la IA aporte valor claro.
Los buenos v1 suelen:
Igualmente importante: lista explícitamente qué no estará en v1 (herramientas extra, múltiples fuentes de datos, automatización de casos límite). Esto mantiene el scope realista y acelera el aprendizaje.
No todas las salidas necesitan el mismo nivel de exactitud.
Traza esta línea pronto. Determina si necesitas salvaguardas estrictas, citas, aprobación humana o si basta con una “asistencia en borrador”.
Sorprendentemente muchos proyectos de IA empiezan con “añadamos un LLM” y nunca responden a la pregunta básica: ¿comparado con qué?
Si no documentas el flujo actual (o creas una versión sin IA), no puedes decir si el modelo ayuda, perjudica o solo desplaza trabajo. Los equipos acaban discutiendo opiniones en vez de medir resultados.
Empieza con lo más simple que pueda funcionar:
Esa línea base será tu vara para precisión, velocidad y satisfacción. También revela qué partes del problema son verdaderamente “difíciles por lenguaje” y cuáles solo carecen de estructura.
Elige unos pocos resultados medibles y compáralos para baseline y IA:
Si la tarea es determinista (formateo, validaciones, enrutamiento, cálculos), la IA puede necesitar solo una pequeña porción—como reescribir el tono—mientras las reglas hacen el resto. Una buena línea base lo deja claro y evita que tu “función IA” sea un parche caro.
Un patrón común de principiante es “ajusta el prompt hasta que funcione”: cambias una frase, obtienes una mejor respuesta una vez y asumes que está solucionado. El problema es que los prompts no estructurados suelen comportarse distinto entre usuarios, casos límite y actualizaciones de modelo. Lo que parecía una victoria puede convertirse en salidas impredecibles cuando datos reales llegan a tu app.
En vez de esperar que el modelo “lo entienda”, especifica la tarea claramente:
Esto transforma una petición vaga en algo que puedes probar y reproducir de forma fiable.
Para casos difíciles, añade un par de buenos ejemplos (“cuando el usuario pregunta X, responde como Y”) y al menos un contraejemplo (“no hacer Z”). Los contraejemplos son especialmente útiles para reducir respuestas seguras pero equivocadas, como inventar números o citar documentos inexistentes.
Trata los prompts como activos: guarda en control de versiones, ponles nombres y lleva un pequeño changelog (qué cambió, por qué, impacto esperado). Cuando la calidad cambie, podrás revertir y dejar de discutir de memoria “el prompt que usamos la semana pasada”.
Un error frecuente es pedir a un LLM hechos específicos de la empresa que simplemente no tiene: reglas actuales de precios, políticas internas, la hoja de ruta del producto o cómo tu equipo de soporte maneja casos límite. El modelo puede responder con seguridad de todos modos—y así se envía orientación incorrecta.
Piensa en un LLM como excelente en patrones de lenguaje, resumir, reescribir y razonar sobre contexto proporcionado. No es una base de datos viva de tu organización. Aunque haya visto empresas similares en su entrenamiento, no sabrá tu realidad actual.
Un modelo útil:
Si la respuesta debe coincidir con tu verdad interna, debes proveer esa verdad.
Si añades RAG (generación aumentada con recuperación), trátalo como un sistema de “mostrar el trabajo”. Recupera pasajes específicos de fuentes aprobadas y exige que el asistente los cite. Si no puedes citar, no lo presentes como un hecho.
Esto también cambia cómo promptas: en vez de “¿Cuál es nuestra política de reembolso?”, pregunta “Usando el extracto de política adjunto, explica la política de reembolso y cita las líneas relevantes.”
Construye un comportamiento explícito para la incertidumbre: “Si no puedes encontrar la respuesta en las fuentes provistas, di que no lo sabes y sugiere próximos pasos.” Buenos fallbacks incluyen derivar a soporte humano, un enlace de búsqueda o una pregunta aclaratoria corta. Esto protege a los usuarios y a tu equipo de limpiar errores contundentes después.
RAG puede hacer que una app de IA parezca más inteligente rápidamente: enchufas tus documentos, recuperas algunos “fragmentos relevantes” y dejas que el modelo responda. La trampa de principiantes es asumir que la recuperación significa automáticamente precisión.
La mayoría de fallos de RAG no son de “el modelo alucina de la nada”: es el sistema el que le da contexto equivocado.
Problemas comunes: mala fragmentación (dividir texto a mitad de idea, perder definiciones), recuperación irrelevante (los mejores resultados coinciden en palabras clave pero no en significado) y docs desactualizados (el sistema sigue citando la política del trimestre pasado). Cuando el contexto recuperado es débil, el modelo igual produce una respuesta segura—pero anclada al ruido.
Trata la recuperación como búsqueda: necesita controles de calidad. Patrones prácticos:
Si tu app se usa para tomar decisiones, los usuarios deben verificar. Haz que las citas sean un requisito de producto: cada afirmación factual debe apuntar a un extracto de la fuente, título del documento y fecha de última actualización. Muestra las fuentes en la UI y facilita abrir la sección referenciada.
Dos pruebas rápidas detectan mucho:
Si el sistema no recupera y cita de forma fiable, RAG solo añade complejidad—no confianza.
Muchos equipos principiantes lanzan una función de IA tras unas pocas demos “se ve bien para mí”. El resultado es predecible: los primeros usuarios chocan con casos límite, fallos de formato o respuestas seguras pero incorrectas—y no hay forma de medir qué tan grave es o si está mejorando.
Si no defines un pequeño conjunto de pruebas y unas métricas, cada tweak de prompt o actualización de modelo es una apuesta. Puedes arreglar un escenario y romper cinco más en silencio.
No necesitas miles de ejemplos. Empieza con 30–100 casos reales-ish que reflejen lo que los usuarios preguntan, incluyendo:
Almacena el comportamiento “bueno” esperado (respuesta + formato requerido + qué hacer cuando hay incertidumbre).
Comienza con tres comprobaciones que mapeen a la experiencia de usuario:
Añade una puerta de lanzamiento básica: ningún cambio de prompt/modelo/config va a producción si no pasa el mismo conjunto de evaluación. Incluso un script ligero en CI evita bucles de “arreglamos esto… y rompimos aquello”.
Si necesitas un punto de partida, crea una checklist simple y mantenla junto al proceso de despliegue (ver /blog/llm-evaluation-basics).
Mucho del desarrollo inicial de IA luce bien en demo: un prompt limpio, un ejemplo perfecto, una salida ideal. El problema es que los usuarios no se comportan como guiones de demo. Si solo pruebas rutas felices, lanzarás algo que se rompe al primer input real.
Los escenarios parecidos a producción incluyen datos desordenados, interrupciones y tiempos impredecibles. Tu conjunto de pruebas debe reflejar el uso real: preguntas reales, documentos reales y restricciones reales (límites de tokens, ventanas de contexto, fallos de red).
Los casos límite son donde aparecen las alucinaciones y problemas de fiabilidad. Asegúrate de probar:
No basta con que una petición funcione. Prueba alta concurrencia, reintentos y respuestas lentas. Mide la latencia p95 y confirma que la UX sigue siendo sensata cuando las respuestas tardan más de lo esperado.
Los modelos pueden tener timeouts, la recuperación puede no devolver nada y las APIs pueden limitar tasas. Decide qué hace tu app en cada caso: mostrar un estado “no puedo responder”, recurrir a un enfoque más simple, pedir aclaración o poner el trabajo en cola. Si no diseñas los estados de fallo, los usuarios interpretarán el silencio como “la IA está equivocada” en vez de “hubo un problema del sistema”.
Muchas apps de IA fallan no porque el modelo sea “malo”, sino porque la interfaz finge que la salida es siempre correcta. Cuando la UI oculta incertidumbre y limitaciones, los usuarios o bien confían de más (y salen perjudicados) o dejan de confiar por completo.
Diseña la experiencia para que comprobar sea fácil y rápido. Patrones útiles:
Si tu app no puede proporcionar fuentes, dilo con claridad y orienta la UX hacia salidas más seguras (por ejemplo, borradores, sugerencias u opciones), no afirmaciones autoritativas.
Cuando la entrada está incompleta, no des una respuesta segura. Añade un paso que haga una o dos preguntas aclaratorias (“¿Qué región?”, “¿Qué periodo?” , “¿Qué tono?”). Esto reduce alucinaciones y hace que el usuario sienta que el sistema colabora con él.
La confianza mejora cuando los usuarios pueden predecir qué pasará y recuperarse de errores:
El objetivo no es ralentizar a los usuarios—es hacer que la corrección sea el camino más rápido.
Muchos proyectos de principiantes fallan no porque el modelo sea “malo”, sino porque nadie decidió qué no debe pasar. Si tu app puede producir consejos dañinos, revelar datos privados o fabricar afirmaciones sensibles, no tienes solo un problema de calidad—tienes un problema de confianza y responsabilidad.
Empieza escribiendo una política sencilla de “negar o escalar” en lenguaje claro. ¿Qué debe rechazar la app (instrucciones para autolesiones, actividad ilegal, directivas médicas o legales, acoso)? ¿Qué debe disparar una revisión humana (cambios de cuenta, recomendaciones de alto impacto, cualquier cosa que involucre a un menor)? Esta política debe aplicarse en el producto, no quedar en manos del azar.
Asume que los usuarios pegarán datos personales en tu app—nombres, emails, facturas, detalles de salud.
Minimiza lo que recoges y evita almacenar inputs crudos salvo que sea estrictamente necesario. Redacta o tokeniza campos sensibles antes de registrarlos o enviarlos a downstream. Pide consentimiento claro cuando los datos se guarden, usen para entrenamiento o compartan con terceros.
Querrás logs para depurar, pero los logs pueden ser una fuga. Define límites de retención, restringe quién puede ver conversaciones y separa entornos (dev vs prod). Para apps de mayor riesgo, añade pistas de auditoría y flujos de revisión para probar quién accedió a qué y por qué.
La seguridad, privacidad y cumplimiento no son papeleo—son requisitos de producto.
Una sorpresa común para principiantes: la demo parece instantánea y barata, luego el uso real la vuelve lenta y cara. Suele ocurrir porque uso de tokens, reintentos y “simplemente cambia a un modelo más grande” se dejan sin control.
Los mayores impulsores suelen ser previsibles:
Fija presupuestos explícitos temprano, incluso para prototipos:
Diseña prompts y recuperación para no enviar texto innecesario: resume turnos de conversación antiguos y adjunta solo los fragmentos más relevantes en vez de archivos completos.
No optimices “coste por petición”. Optimiza coste por tarea exitosa (por ejemplo, “incidencia resuelta”, “borrador aceptado”, “pregunta respondida con cita”). Una petición más barata que falla dos veces es más cara que una un poco más cara que funciona a la primera.
Si planeas niveles de precio, esboza límites temprano (ver /pricing) para que rendimiento y unit economics no sean un pensamiento tardío.
Muchos principiantes hacen lo “responsable” y recogen logs—y nunca los miran. La app se degrada, los usuarios buscan atajos y el equipo sigue adivinando qué falla.
La monitorización debe responder: ¿Qué intentaban hacer los usuarios, dónde falló y cómo lo arreglaron? Rastrea unos pocos eventos de alta señal:
Estas señales son más accionables que solo “tokens usados”.
Añade una forma fácil de marcar respuestas malas (pulgar abajo + razón opcional). Luego hazlo operativo:
Con el tiempo, tu conjunto de evaluación se convierte en el “sistema inmunológico” del producto.
Crea un proceso de triaje ligero para que los patrones no se pierdan:
La monitorización no es trabajo extra—es cómo dejas de enviar el mismo bug en formas nuevas.
Si construyes tu primera función de IA, no intentes “engañar” al modelo. Toma decisiones de producto e ingeniería obvias, testeables y repetibles.
Incluye cuatro cosas:
Empieza con el flujo más pequeño que pueda ser correcto.
Define acciones permitidas, exige salidas estructuradas cuando sea posible y añade “No lo sé / necesito más info” como resultado válido. Si usas RAG, mantén el sistema estrecho: pocas fuentes, filtrado estricto y citas claras.
Si construyes en Koder.ai, un patrón útil es empezar en Planning Mode (así tu flujo, fuentes de datos y reglas de negativa son explícitas), iterar con cambios pequeños y apoyarte en snapshots + rollback cuando un tweak de prompt o recuperación introduzca regresiones.
Antes de desplegar, verifica:
Cuando la calidad sea baja, arréglala en este orden:
Esto mantiene el progreso medible—y evita que “ajustes aleatorios de prompt” sean tu estrategia.
Si quieres lanzar más rápido sin reconstruir la pila cada vez, elige herramientas que apoyen iteración rápida y una transferencia limpia a producción. Por ejemplo, Koder.ai puede generar frontends en React, backends en Go y esquemas de PostgreSQL desde chat, y aun así dejarte exportar código fuente y desplegar con dominios personalizados—útil cuando tu función IA pasa de prototipo a algo de lo que dependen los usuarios.
Empieza escribiendo el job-to-be-done (tarea a realizar) en lenguaje sencillo y define el éxito con métricas medibles (por ejemplo, minutos ahorrados, tasa de errores, tasa de finalización). Luego elige un paso v1 estrecho dentro de un flujo existente y lista explícitamente qué no vas a construir todavía.
Si no puedes medir si algo está “mejor”, acabarás optimizando demos en lugar de resultados reales.
Una línea base es tu “control” sin IA (o con IA mínima) que te permite comparar precisión, velocidad y satisfacción del usuario.
Bases prácticas:
Sin esto no puedes demostrar ROI ni saber si la IA empeora el flujo.
Escribe los prompts como requisitos de producto:
Añade un par de ejemplos y al menos un contraejemplo para “no hacer esto”. Así el comportamiento es verificable y no depende de intuiciones.
Asume que el modelo no conoce tus políticas actuales, precios, hoja de ruta o historial de clientes.
Si la respuesta debe coincidir con la verdad interna, debes suministrarla mediante contexto aprobado (documentos, resultados de base de datos o pasajes recuperados) y exigir que el modelo lo cite. De lo contrario, fuerza un fallback seguro como “No lo sé según las fuentes proporcionadas—aquí tienes cómo verificar”.
La recuperación no garantiza relevancia. Fallos comunes: mala fragmentación (chunking), coincidencia por palabras clave en vez de por sentido, documentos obsoletos y demasiados fragmentos de baja calidad.
Mejora la confianza con:
Si no puedes citarlo, no lo muestres como hecho.
Comienza con un pequeño conjunto representativo de evaluación (30–100 casos) que incluya:
Sigue unas comprobaciones consistentes:
Los demos cubren las “rutas felices”, pero los usuarios reales traen:
Diseña estados de fallo explícitos (sin resultados de recuperación, timeouts, límites de tasa) para que la app degrade de forma elegante en vez de devolver absurdo o quedarse en silencio.
Haz que la verificación sea la opción por defecto para que los usuarios puedan comprobar rápido:
El objetivo es que el comportamiento más seguro también sea el camino más rápido para el usuario.
Decide desde el inicio qué no debe ocurrir y haz que se aplique en el producto:
Trátalo como requisitos de producto, no como “cumplimiento para después”.
Los mayores impulsores suelen ser la longitud del contexto, las llamadas a herramientas, las cadenas multi-paso y los reintentos.
Implementa límites en el código:
Optimiza el , no el coste por petición: los reintentos fallidos suelen ser lo más caro.
Ejecuta esta prueba antes de cada cambio de prompt/modelo/config para evitar regresiones silenciosas.
