Un análisis exhaustivo identifica cinco trampas recurrentes que provocan una tasa de fracaso del 85% en proyectos de ML: selección incorrecta del problema, problemas de calidad de los datos, brecha entre modelo y producto, desajuste entre entornos offline y online, y barreras no técnicas, con soluciones prácticas para los profesionales.