No hay un modelo de IA mejor para todo. El que redacta mejor un correo no tiene por qué ser el más rápido clasificando mil documentos al día. Elegir bien puede reducir el coste a la décima parte sin perder calidad.
Los cinco criterios que usamos
- Calidad en tu tarea. Medida con tus propios casos, no con rankings genéricos.
- Coste por operación. Lo que cuesta procesar un documento o una conversación.
- Velocidad. Importa mucho en atención al cliente y poco en procesos nocturnos.
- Privacidad y región. Dónde se ejecuta y con qué contrato.
- Disponibilidad. Si está en tu nube y con qué límites de uso.
Modelos grandes y modelos pequeños
Los modelos más potentes, como GPT o Claude en sus versiones superiores, brillan razonando, redactando o resolviendo casos ambiguos. Para extraer campos, clasificar o resumir textos cortos, un modelo pequeño suele bastar y cuesta muchísimo menos. Lo habitual es combinar: uno pequeño para el grueso y uno grande para lo difícil.
Modelos abiertos
Llama, Mistral y otros modelos abiertos se pueden ejecutar en tu propia infraestructura. Tienen sentido cuando los datos no pueden salir de tus servidores o cuando el volumen es tan alto que compensa tener la máquina en propiedad.
Cómo lo evaluamos
Preparamos un banco de pruebas con 50 a 200 casos reales de tu empresa y la respuesta correcta de cada uno. Pasamos varios modelos por él y comparamos aciertos, coste y tiempo. La decisión se toma con datos y se repite cada vez que sale un modelo nuevo.
Que cambiar de modelo sea fácil
Los modelos mejoran cada pocos meses. Por eso construimos con una pasarela de modelos: cambiar de proveedor es cambiar una configuración, no rehacer el proyecto. Lo explicamos en nuestra página de tecnología.
