¿Qué caso de uso conviene elegir primero?
Debe ser una tarea frecuente, evaluable y con tolerancia al error claramente definida. Resumir documentos, clasificar solicitudes o asistir una búsqueda interna suele ser más controlable que delegar decisiones críticas sin supervisión.
¿Cómo evitar rehacer el sistema?
La capacidad de IA puede colocarse detrás de una API o servicio que reciba entradas definidas y devuelva resultados estructurados. Así, el producto conserva sus reglas y puede cambiar de modelo o proveedor con menor impacto.
- Separar reglas deterministas de generación
- Versionar instrucciones y formatos
- Validar entradas y salidas
- Registrar modelo, latencia, costo y resultado
- Diseñar degradación cuando el proveedor falla
¿Cómo se evalúa antes de liberar?
Se construye un conjunto de casos representativos con criterios de éxito y fallos inaceptables. Las evaluaciones deben repetirse al cambiar modelos, instrucciones, datos o herramientas conectadas.
¿Qué riesgos deben controlarse?
Deben revisarse privacidad, permisos sobre las fuentes, inyección de instrucciones, respuestas incorrectas, dependencia del proveedor y costos variables. Las acciones sensibles necesitan confirmación y controles fuera del modelo.