No hay un intervalo único que sirva para todos los sistemas. Lo razonable es atar la revisión a eventos concretos: un reentrenamiento, un cambio en la fuente de datos, una variación sostenida en la distribución del error de reconstrucción o una caída de rendimiento localizada en un segmento. Revisar por calendario sin mirar el flujo suele llevar a ajustes innecesarios, y ajustar sin motivo documentado rompe la trazabilidad que después hace falta para explicar una decisión.
Antes de tocar cualquier valor conviene contar con la serie histórica del error de reconstrucción, la versión anterior del umbral y el registro de qué lotes se aceptaron o rechazaron con ese valor. Sin esa base, un ajuste se vuelve una opinión. También ayuda tener claro qué segmentos se van a vigilar por separado, porque un umbral global puede estar bien calibrado en promedio y ser demasiado laxo justo donde importa.
La variación legítima suele aparecer de forma gradual y afecta a varios grupos a la vez. La contaminación inyectada tiende a concentrarse: un lote, una franja temporal, un nodo. Por eso el seguimiento del espacio de embeddings de una red siamesa se lee mejor por bloques que en agregado. Un desplazamiento que solo se ve en un subconjunto pequeño y que no se explica por cambios conocidos en la operación es la señal que merece revisión.
No es recomendable. Si el umbral se calibra sobre los mismos datos que después se usan para evaluar, el resultado siempre va a parecer mejor de lo que es. Lo habitual es separar por bloques temporales: calibrar con un periodo y verificar con el siguiente. Esa separación también evita que una partición aleatoria reparta la contaminación entre las dos mitades y oculte el efecto.
La versión anterior del valor, la fecha del cambio, el motivo y el lote o la ventana que lo justificó. Ese registro es lo que permite reconstruir más adelante por qué un lote concreto fue aceptado o rechazado. El linaje de datos completa el cuadro: qué lote ingresó, cuándo y desde dónde. Sin esas dos piezas, cualquier investigación posterior empieza de cero.
Ningún umbral detecta todo. Un valor demasiado estricto genera falsos positivos sobre casos legítimos poco frecuentes; uno demasiado laxo deja pasar contaminación. El cuidado no elimina ese compromiso, lo mantiene visible y documentado. Tampoco reemplaza la revisión del origen de los datos: si el problema está en la fuente, ajustar el umbral solo mueve el síntoma.
Si el caso necesita revisión del linaje completo o de las reglas de agregación, el equipo técnico puede plantear la consulta desde la página de contacto. Los criterios de tratamiento de la información compartida están descritos en la política de privacidad.
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