Ingeniería de producto nativa de IA

La mayoría de las funcionalidades de IA fallan en el mismo punto. La demo funciona y después el modelo devuelve prosa donde la aplicación necesitaba un valor. Construimos funcionalidades que restringen al modelo en lugar de confiar en él: salida estructurada forzada y uso de herramientas, para que el resultado llegue como un objeto tipado en el que el resto del sistema puede apoyarse.

Las respuestas se fundamentan en el material del propio cliente mediante recuperación, no se dejan a la memoria del modelo. Donde el trabajo ocurre lejos de la red, la inferencia se ejecuta en el dispositivo. La entrada no confiable que llega a un modelo sigue siendo no confiable: una instrucción escondida en un documento no puede redirigir lo que hace la funcionalidad.

Cada prompt se evalúa contra un conjunto fijo de casos antes de publicar, y cada llamada se registra después. Un cambio en el comportamiento del modelo aparece entonces como un test que falla y no como un ticket de soporte, que es la diferencia entre una funcionalidad de IA que puedes lanzar y otra que puedes mantener.