Dentro del ciclo de vida de la IA, el fine-tuning es la pieza clave que adapta un modelo pre-entrenado a un dominio o tarea específica, logrando que ""hable el idioma"" del negocio. Este proceso ayuda a cerrar la brecha entre la teoría general del modelo y los resultados concretos que se necesitan en producción. Al ajustarlo, se logra que el modelo se adapte al lenguaje humano y a contextos particulares sin perder su estructura lógica subyacente. La calidad del resultado depende de una medición rigurosa de la precisión y la fidelidad a la evidencia.