Hay una pregunta que creo que ningún producto de IA puede evitar:
Si el producto incurre en un alto coste de inferencia cada vez que un usuario completa una tarea, ¿de verdad crecerán los beneficios al mismo ritmo que el número de usuarios?
Esto es especialmente importante en el caso de los agentes de IA, ya que una tarea puede implicar varias llamadas al modelo, ejecuciones de herramientas y reintentos tras fallos.
Por eso, un buen producto de IA no solo debe responder con precisión, sino también saber cuándo usar un modelo potente y cuándo basta con uno más sencillo, qué pasos merece la pena almacenar en caché y ante qué errores conviene detenerse a tiempo.
La capacidad del modelo determina lo que puede hacer.
El control de costes determina si el negocio puede ser sostenible.
#AI #AIInfra #AIAgents
Si el producto incurre en un alto coste de inferencia cada vez que un usuario completa una tarea, ¿de verdad crecerán los beneficios al mismo ritmo que el número de usuarios?
Esto es especialmente importante en el caso de los agentes de IA, ya que una tarea puede implicar varias llamadas al modelo, ejecuciones de herramientas y reintentos tras fallos.
Por eso, un buen producto de IA no solo debe responder con precisión, sino también saber cuándo usar un modelo potente y cuándo basta con uno más sencillo, qué pasos merece la pena almacenar en caché y ante qué errores conviene detenerse a tiempo.
La capacidad del modelo determina lo que puede hacer.
El control de costes determina si el negocio puede ser sostenible.
#AI #AIInfra #AIAgents