Para entender realmente un producto de IA, primero hay que comprender estos 5 conceptos técnicos

Últimamente he probado muchas herramientas de IA. Algunas parecen tener funciones similares, pero al usarlas, la velocidad de respuesta, la precisión y la estabilidad son completamente diferentes. Algunos productos pueden leer cientos de páginas de documentos de una sola vez, otros olvidan lo que se dijo antes después de unas cuantas rondas de conversación; algunos responden con mucha precisión en las bases de conocimiento, otros, a pesar de haber subido documentos, el modelo sigue inventando cosas con total seriedad.

Al principio, también atribuía estos problemas simplemente a: ¿es que el modelo no es lo suficientemente potente? ¿O es que no encontré la forma correcta de usarlo?

Más tarde, al investigar la lógica detrás de los productos, descubrí que si un producto de IA es bueno o no, no depende solo del modelo que utilice. Token, ventana de contexto, RAG, prompts, fine-tuning, costo de inferencia... estas palabras que parecen muy técnicas, en realidad afectan directamente nuestra experiencia de uso.

He resumido 5 de los conceptos más importantes, explicándolos en palabras sencillas. No necesitas saber programar ni estudiar algoritmos complejos. Después de leerlo, entenderás por qué un producto de IA funciona bien o por qué falla.

1. Token y ventana de contexto

Al usar herramientas de IA, a menudo ves la palabra Token. Se puede entender simplemente como la unidad de medida que el modelo utiliza para procesar contenido.

El texto que ingresamos, los archivos que subimos y las respuestas generadas por el modelo, todo se divide en Tokens para su cálculo. Cuanto más ingreses y más larga sea la respuesta, más Tokens se consumirán y el costo de llamada también aumentará.

La ventana de contexto determina cuánto contenido puede procesar el modelo de una sola vez.

Por ejemplo, si le pides a la IA que analice un contrato de decenas de páginas, ¿puede incluir todo el archivo de una vez? Si conversas con la IA durante decenas de rondas, ¿recuerda lo que se dijo antes? Si le pides que lea varios documentos a la vez para hacer un análisis, ¿puede captar los puntos clave? Todo esto está relacionado con la ventana de contexto.

Sin embargo, la ventana de contexto no es necesariamente mejor cuanto más grande sea. Cuanto más contenido se le meta, más lenta será la velocidad de respuesta y mayor el costo. Si hay demasiados datos y están muy desordenados, el modelo puede no encontrar la información verdaderamente importante.

Por lo tanto, cuando veas a un producto de IA promocionando una ventana de contexto enorme, no solo debes fijarte en cuántas palabras puede contener, sino más importante, si puede encontrar con precisión los puntos clave entre una gran cantidad de contenido.

2. RAG

Mucha gente probablemente ha experimentado esto: los documentos ya están subidos a la base de conocimiento de la IA, pero al hacer una pregunta, el modelo responde incorrectamente, o incluso inventa un contenido que no existe en absoluto.

Aquí es donde entra RAG.

RAG se puede entender simplemente como: primero buscar la información, luego dejar que el modelo responda basándose en ella.

Cuando el usuario hace una pregunta, el sistema primero busca el contenido relevante en los documentos subidos o en la base de conocimiento, y luego entrega la pregunta junto con la información encontrada al modelo. Así, el modelo puede responder basándose en documentos internos de la empresa, las últimas reglas del producto y datos personales, sin depender completamente del conocimiento antiguo aprendido durante el entrenamiento.

Muchas herramientas actuales de atención al cliente con IA, bases de conocimiento empresarial y Q&A de documentos, se basan en esta lógica.

Pero implementar RAG no garantiza que la base de conocimiento sea precisa.

Si los documentos se cortan demasiado finos, se puede desarmar la información completa; si la búsqueda no encuentra el párrafo clave, el modelo no obtendrá la respuesta correcta; si se recupera demasiado contenido irrelevante de una vez, también puede desviar directamente al modelo.

Por lo tanto, si la base de conocimiento no responde con precisión, no necesariamente es culpa del modelo. Muchas veces, el problema puede estar en la organización de los datos, la segmentación de documentos y el proceso de recuperación.

Esta es también la razón por la que, usando el mismo modelo grande, diferentes productos de base de conocimiento de IA pueden tener resultados muy diferentes.

3. Ingeniería de prompts

Mucha gente entiende los prompts como algo como:

“Eres un experto senior con diez años de experiencia.”

Normalmente, cuando chateas con la IA tú mismo, escribir así no tiene problema. Pero los prompts que realmente se integran en los productos son más como un documento de requisitos dirigido al modelo.

Hay que dejar claro: qué papel juega el modelo ahora, qué tarea debe completar, a qué contenido debe referirse, en qué formato debe generar la salida, qué preguntas no puede responder, etc.

Por ejemplo, si le pides a la IA que genere un informe semanal, simplemente diciendo “ayúdame a escribir el informe semanal”, la estructura, la extensión y los puntos clave del resultado pueden variar cada vez.

Si en cambio se especifica de antemano que debe incluir los avances de esta semana, los planes para la próxima semana y los problemas de riesgo, y además se detalla el número de palabras, el tono y el formato, el resultado será mucho más estable.

Los problemas que encontramos a menudo, como respuestas demasiado extensas, puntos clave poco claros y formato desordenado, muchas veces no requieren cambiar a un modelo más potente. Solo hay que dejar claros los requisitos, y el efecto puede cambiar notablemente.

Los prompts no se escriben una vez y ya está. Una vez integrados en el producto, hay que probarlos y ajustarlos continuamente en función de la retroalimentación de los usuarios, para que la salida del modelo se acerque gradualmente al efecto deseado por el producto.

4. ¿Cómo elegir entre RAG, fine-tuning y preentrenamiento?

Al investigar productos de IA, a menudo se ven tres términos: RAG, fine-tuning y preentrenamiento.

Todos parecen hacer que el modelo sea más potente, pero en realidad resuelven problemas diferentes.

Cuando al modelo le falta información actualizada o necesita leer datos internos de la empresa, generalmente se usa RAG primero. Por ejemplo, si los documentos del producto se actualizan con frecuencia, basta con actualizar la base de conocimiento, no es necesario reentrenar el modelo.

Si el modelo ya conoce el contenido relevante, pero la forma de generar la salida es inestable, o necesita mantener a largo plazo una terminología, flujo de tareas y hábitos de escritura específicos de la industria, entonces se puede considerar el fine-tuning.

El preentrenamiento es equivalente a entrenar un modelo base desde cero, lo que requiere enormes cantidades de datos, potencia de cálculo, un equipo de algoritmos y costos de mantenimiento a largo plazo. La gran mayoría de los productos de aplicación no necesitan hacerlo por sí mismos.

Por lo tanto, si un producto de IA no funciona bien, no significa que deba hacerse fine-tuning, y mucho menos que sea necesario entrenar un modelo propio.

Primero hay que determinar si el problema es falta de información, no entender la tarea, o si el modelo en sí no es lo suficientemente capaz. Si se juzga mal la dirección, por más inversión que se haga, es posible que no se resuelva el problema real.

5. Rendimiento y costo

Muchos productos de IA se ven increíbles en las demostraciones: con solo ingresar una frase, en segundos generan informes, imágenes, código o soluciones completas.

Pero que un demo funcione no significa que el producto pueda funcionar a largo plazo.

Una vez lanzado oficialmente, con el aumento de usuarios, conversaciones más largas y más datos subidos, la velocidad de respuesta del modelo y los costos de llamada cambiarán.

En ese momento, hay que considerar al menos varios problemas:

¿Cuánto tiempo hay que esperar por cada solicitud? ¿En horas punta, con muchos usuarios usando el servicio al mismo tiempo, habrá colas? ¿Cuál es el costo de generar cada contenido? ¿Cuánto gastará aproximadamente un usuario al mes? Cuando el número de usuarios crezca, ¿los ingresos podrán cubrir los costos del modelo y del servidor?

Esta es también la razón por la que algunos productos de IA ofrecen muchos créditos gratuitos al principio, pero pronto limitan la cantidad de usos, restringen el contexto o lanzan planes de membresía más caros.

No siempre es solo para cobrar.

Cada generación, cada conversación larga y cada análisis de documentos de un producto de IA tiene un costo real. Cuanto más potente sea el modelo y más contenido procese, mayor será el costo.

Algunas funciones técnicamente se pueden hacer, pero si todos los usuarios pueden usarlas sin límites, el negocio simplemente no es viable.

Para terminar, el propósito de este artículo es muy sencillo.

Espero que la próxima vez que veas palabras como contexto, RAG, fine-tuning y costo de inferencia, no solo pienses que son complicadas, sino que puedas entender aproximadamente qué problema están resolviendo.

Y cuando pruebes un producto de IA en el futuro, puedas tener una capa adicional de juicio:

¿Es realmente bueno, o solo tiene un demo bonito?
¿El problema está en el modelo, o en la base de conocimiento y los prompts?
La función parece potente, pero ¿el costo realmente se sostiene?

No es necesario que sepas programar ni que te conviertas en un experto técnico.

Pero entender un poco más, al menos te ayudará a no dejarte llevar por los parámetros y la publicidad, y a evitar caer en trampas innecesarias.

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