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El aprendizaje profundo apila muchas capas de unidades matemáticas simples, de modo que cada capa aprende una representación un poco más abstracta que la de abajo. La profundidad es lo que le permite a un modelo ir de píxeles a bordes, a formas y a ‘gato’ sin que nadie defina qué es un borde. Todo modelo grande de lenguaje y todo generador de imágenes en uso hoy es aprendizaje profundo. ...
En el aprendizaje supervisado cada ejemplo de entrenamiento es un par: una entrada y su etiqueta. El modelo predice, compara contra la etiqueta y se corrige. Es el esquema más común y más confiable, y su principal limitación es que las etiquetas son caras de producir. En la práctica: 10,000 correos etiquetados cada uno como spam o no-spam, usados para entrenar un filtro.
La automatización de flujos de trabajo es la prima determinista de los agentes: tú especificas los pasos y el modelo se encarga de las partes que requieren criterio. Cubre la gran mayoría de los casos de uso de negocio y es más confiable y más barata que un agente decidiendo por su cuenta. Usa un agente cuando el camino de verdad varía; si no, usa un flujo de trabajo. En la práctica: Llega un correo → extraer campos → clasificar → enrutar → redactar respuesta → esperar aprobación. ...
La autonomía va desde sugerir, a actuar con aprobación, a actuar e informar, a actuar en silencio. Es la decisión de diseño más importante en un producto con agentes, porque define quién responde cuando algo sale mal. La definición de sistema de IA del EU AI Act gira explícitamente en torno a operar con distintos niveles de autonomía. En la práctica: Redactar la respuesta (baja) frente a enviar la respuesta (alta) — el mismo modelo, un riesgo muy distinto. ...
Las bases de datos vectoriales indexan vectores de alta dimensión para que ’encontrar los elementos más similares’ corra en milisegundos sobre millones de registros. Son la capa de almacenamiento debajo de la mayoría de los sistemas RAG. Si necesitas una dedicada o te alcanza con una extensión vectorial sobre tu base actual depende por completo de la escala. En la práctica: Guardar cada párrafo de tu documentación como un vector para que un bot de soporte pueda recuperar los tres correctos. ...
Los benchmarks hacen que los modelos sean comparables sobre el papel. Sus debilidades son estructurales: con el tiempo se filtran a los datos de entrenamiento, se optimiza para ellos como si fueran la meta y rara vez se parecen a tu carga de trabajo. Léelos como una señal gruesa y después corre tus propias evals. En la práctica: Un modelo que encabeza un benchmark de programación y aun así falla en tu base de código. ...
El bucle agéntico es la estructura de control que convierte a un modelo sin estado en algo que saca el trabajo adelante. Cada vuelta alimenta la siguiente decisión con el resultado de la acción anterior, de modo que el agente puede recuperarse de las fallas. Los bucles necesitan condiciones de parada explícitas, o el agente reintentará alegremente para siempre y te lo cobrará. En la práctica: Buscar → leer el resultado → darse cuenta de que está mal → refinar la consulta → intentar de nuevo. ...
La búsqueda híbrida ejecuta juntas la recuperación léxica y la semántica y fusiona los rankings. Las palabras clave clavan las coincidencias exactas — códigos de producto, nombres, cadenas de error — mientras que los vectores manejan la paráfrasis. En RAG en producción, esa combinación le gana de forma confiable a cualquiera de las dos por separado. En la práctica: ‘Error E-4471 reembolso’ necesita el código exacto y el concepto de reembolso. ...
La búsqueda vectorial convierte la consulta en un embedding y devuelve los vectores almacenados más cercanos, así que ‘cómo recupero mi dinero’ encuentra una política de reembolsos que nunca usa esas palabras. Es el motor de recuperación detrás de RAG. También es más débil que la búsqueda por palabras clave con identificadores exactos, y por eso existe la búsqueda híbrida. En la práctica: Una consulta sin vocabulario en común igual saca a la superficie el documento correcto. ...
Cuando muchas solicitudes comparten un prefijo largo y estable — un prompt del sistema, un documento, un conjunto de ejemplos —, la caché le permite al proveedor evitar recalcularlo. El ahorro es grande y casi gratis: pon el contenido estable primero y el contenido variable al final. En la práctica: Un manual de 20,000 tokens que se cachea una vez y luego se consulta mil veces a bajo costo.