Zona de confort algorítmica

Es un concepto que hace referencia a la tendencia de los algoritmos de inteligencia artificial a operar dentro de un conjunto limitado de datos, patrones y parámetros predefinidos.

Implica que el sistema evita explorar o adaptarse más allá de las configuraciones o datos con los que ha sido entrenado.

En este ámbito, los modelos permanecen en entornos controlados, donde su desempeño es más predecible y optimizado según sus experiencias previas.

Salir de esta zona de confort algorítmica puede llevar a errores, incertidumbre o resultados imprecisos debido a la falta de exposición a datos no familiares o más complejos.

Es un desafío habitual en el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático, ya que los modelos necesitan equilibrio entre generalización y especialización.