La mayoría de los proyectos de ML mueren después de la prueba de concepto. No porque los modelos no funcionen, sino porque los costos de infraestructura se disparan. Las facturas de la nube consumen la mitad del presupuesto antes de que los resultados puedan llegar a producción. La infraestructura elástica no significa nada si la economía colapsa a escala.