Las enormes «catedrales» de hardware que analizamos recientemente —esos imponentes monumentos al cómputo— se están llenando ahora con arquitecturas de software cada vez más complejas. Sin embargo, a medida que escalamos, notamos un cambio: la red neuronal se utiliza a menudo como un «solvente universal» para disolver problemas de ingeniería que, en realidad, requieren mejores estándares de datos y una lógica más limpia.
En Ambiente Ingegneria, desarrollamos soluciones integradas de Machine Learning, desde asistentes basados en RAG hasta reconocimiento de imágenes. Sin embargo, nuestra experiencia en desarrollo web con Python y PostgreSQL nos ha enseñado que un enfoque centrado en lo neuronal puede conducir al «Neural Bloat»: un estado en el que arrojamos más parámetros a un problema en lugar de refinar la ingeniería subyacente.
Considere el panorama actual:
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