Tu algoritmo de lealtad está siendo entrenado con datos equivocados — y lo estás haciendo tú
Un sistema de IA aprende de cada decisión que tomas — o que dejas de tomar. Si no corriges lo que el sistema no debió hacer, lo hará de nuevo, a escala.
Feedback lanza una alerta de queja. El equipo la revisa y concluye: esto no merecía escalar, fue un comentario menor. Nadie lo corrige. El algoritmo aprende que ese tipo de comentario sí debe subir, y lo repetirá.
El ruido crece. La confianza en el sistema baja. Y el culpable no es la herramienta — es el silencio del equipo frente a ella.
La solución no es técnica: es que quien opera el restaurante pueda decirle al sistema "esto no debió mandarse" o "esto sí valía, aunque la calificación fuera media". Criterio de hospitalidad convertido en dato.
Las herramientas de IA no se implementan — se educan. Y quien las educa no es el proveedor. Es el equipo que conoce a sus clientes. El valor no está en el algoritmo: está en el juicio que lo afina.