La calidad de los resultados depende de la calidad y diversidad de los datos de entrenamiento, la arquitectura del modelo, los recursos computacionales y la aplicación específica para la que se utiliza. Los ajustes y las actualizaciones periódicas también pueden desempeñar un papel importante.