* Calidad y cantidad de datos: Una mayor precisión a menudo requiere más y mejores datos, que pueden ser costosos de adquirir, limpiar y procesar.
* Complejidad del modelo: Los modelos más precisos a menudo son más complejos, lo que requiere hardware más potente (y, por lo tanto, costoso) y algoritmos más sofisticados (y caros).
* Tiempo y experiencia de desarrollo: Construir y refinar modelos precisos requiere científicos e ingenieros de datos calificados, lo que lleva a altos costos laborales.
* Mantenimiento y actualizaciones: Mantener y actualizar modelos para mantenerlos precisos con el tiempo también incurre en costos continuos.
En resumen, mientras que un modelo * potencialmente * más preciso podría ser * más * costoso de desarrollar y mantener, no está garantizado. Un modelo más simple y menos costoso podría lograr una precisión suficiente para una tarea en particular, por lo que es la solución más rentable. El equilibrio óptimo entre precisión y costo depende completamente de la aplicación específica y sus requisitos.