El uso de la inteligencia artificial (IA) en el análisis cuantitativo de datos presenta diversas deficiencias y desafíos que pueden impactar la eficacia y la fiabilidad de los resultados. A continuación, se presenta una lista de algunas de estas deficiencias:
1. **Falta de transparencia**: Muchos modelos de IA, especialmente los basados en redes neuronales profundas, son considerados "cajas negras", lo que dificulta la comprensión de cómo