En ocasiones, durante la fase de conceptualización de sistemas de IA, se prima el uso de tecnologías/sistemas “de moda” frente otras opciones más consolidadas. Ésto, que sin duda tiene sus ventajas a la hora de obtener soluciones estado del arte, presenta inconvenientes relevantes en el despliegue de estos sistemas a producción. Por un lado, las tecnologías recientes suelen tener una fiabilidad menor que otras de un mayor TRL y por otro, el pool de gente con conocimiento de las mismas suele ser también menor lo que dificulta el acceso a personal con los conocimientos necesarios para mantener la solución. La buena practica propone primar la estandarización y el uso de tecnologías probadas aunque esto impacte negativamente en la precisción del sistema de IA (siempre y cuando los resultados obtenidos por el sistema de IA sean válidos para el negocio).