Nuestra regla de decisión técnica

No forzamos la IA en cada problema

Las reglas fijas usan software común. Una tarea aprendida y estrecha puede usar un modelo enfocado. El trabajo de lenguaje abierto puede usar un LLM. Elegimos después de definir precisión, privacidad, disponibilidad, velocidad, coste y mantenimiento.

Elige la herramienta después de definir el trabajo

Cuatro opciones, cada una con una razón clara

La solución más simple que cumple el requisito suele ser la más segura de operar. Un modelo se justifica con resultados medidos.

Reglas y código común

Pasos, cálculos, permisos y decisiones fijas que deben repetirse igual.

La opción más predecible y fácil de probar.

Búsqueda y recuperación

Encontrar la política, registro, documento o respuesta aprobada correcta.

Mantiene las respuestas unidas a fuentes conocidas.

Un modelo enfocado

Una tarea aprendida estrecha, como clasificar, extraer, ver o predecir.

Útil cuando los ejemplos medidos superan a las reglas fijas.

Un modelo de lenguaje general

Lenguaje abierto que necesita contexto amplio o razonamiento flexible.

Solo cuando la flexibilidad justifica su coste y variación.

Un ejemplo práctico

Procesar una factura no exige que un modelo lo haga todo

Un flujo fiable puede combinar decisiones pequeñas y comprobables.

Las reglas verifican campos y límites de aprobación.

La búsqueda recupera políticas y registros.

Un modelo enfocado clasifica formatos variados si las pruebas lo justifican.

Una persona revisa excepciones con poca confianza o sensibles.

La información sensible viaja menos

Cuando el trabajo se ejecuta dentro de tu empresa o en el dispositivo, hay menos registros privados que enviar a servicios externos.

Las funciones importantes pueden trabajar sin conexión

Las funciones locales pueden seguir trabajando en un almacén, en carretera o durante una caída de internet.

El trabajo frecuente puede costar menos

Usar hardware que ya controlas puede evitar pagos a un proveedor externo por cada solicitud, especialmente con mucho volumen.

Elegimos la configuración adecuada para cada trabajo

Parte del trabajo debe estar en un dispositivo, otra dentro de la empresa y otra en la nube. Explicamos las diferencias sin imponer una única respuesta.

Trae el requisito, no un modelo preferido

Separamos lógica fija, búsqueda, tareas aprendidas y razonamiento abierto y explicamos dónde debe funcionar cada parte.

Revisar las restricciones contact@olib.ai +1 (864) 865-4224