Dónde se rentabiliza antes la IA
Los mejores primeros proyectos son tareas frecuentes, lentas y bien conocidas: leer documentos, redactar respuestas, clasificar solicitudes o preparar comparativas. Tienen entradas claras, un buen resultado conocido y una persona que puede revisar el trabajo.
Empezamos por ahí porque el valor es fácil de medir y porque los controles que se crean para el primer flujo se reutilizan en los siguientes.
Elegir modelos sin quedar atado
Ningún modelo es el mejor en todo, y los precios y la calidad cambian a menudo. Diseñamos una capa de enrutamiento para que cada tarea use el modelo que mejor se ajuste a sus necesidades de calidad, velocidad y coste, y para poder sustituir a un proveedor sin reconstruir el flujo.
Cuando los datos deben permanecer dentro de su organización, la orquestación y, cuando es viable, los propios modelos pueden ejecutarse en una infraestructura bajo su control.
Mantener a las personas al mando
Cada flujo de IA tiene límites explícitos: qué puede leer, qué puede modificar y qué acciones requieren aprobación. Por encima de esos límites, el sistema prepara el trabajo y decide una persona.
Todas las ejecuciones quedan registradas con sus entradas, salidas, aprobaciones y costes, para que pueda revisar lo ocurrido y mejorar el proceso.
Medir calidad y coste
Antes del lanzamiento creamos un conjunto de pruebas con sus propios casos y puntuamos cada cambio con él. En producción medimos la calidad, el coste y la latencia por flujo, para que las decisiones sobre modelos y prompts se basen en evidencias y no en impresiones.
