IA que decide sin escribir: qué son los modelos de decisión
IA que decide sin escribir: qué son los modelos de decisión
En tres semanas, tres lanzamientos apuntaron en la misma dirección.
El 15 de septiembre, TypeSafe AI lanzó Jev. Tres días después, Convai Innovations publicó Laya, de código abierto. El 29 de septiembre, OpenAI presentó la Decisions API en el DevDay y, el 6 de octubre, abrió el acceso en beta para todos los desarrolladores.
Son tres empresas distintas, con modelos de negocio distintos, y los tres productos hacen lo mismo: deciden, sin escribir.
Redacción y opción múltiple
La forma más sencilla de entender la diferencia es pensar en un examen.
Un LLM responde un examen de desarrollo. Es el tipo de modelo que hay detrás de los asistentes de IA más conocidos. Escribe la respuesta palabra por palabra y puede escribir cualquier cosa: un correo, el resumen de un contrato, un análisis. Esa libertad es lo que lo hace tan útil. También es lo que lo hace más lento y más caro, porque cada palabra escrita lleva tiempo y tiene un coste. Incluso cuando la respuesta es una sola palabra, el camino hasta ella es el de quien redacta un texto.
Un modelo de decisión responde un examen de opción múltiple. Lee el texto, lee las alternativas y marca una. No escribe nada. En cambio, entrega algo que un LLM no ofrece de forma fiable: cuánto confía en cada alternativa. Algo como "88 % de probabilidad de que sea A, 10 % de que sea B, 2 % de que no sea ninguna de ellas".
Los tres trabajan con los mismos tipos de pregunta: elegir una opción de una lista, dar una puntuación en una escala o indicar si una afirmación es verdadera. Y los tres cobran, cuando cobran, solo por el texto que leen.
Por qué importa el porcentaje
Un LLM bien instruido también acierta la alternativa correcta la mayor parte de las veces. Lo que no dice, de una manera en la que se pueda confiar, es cuándo tiene dudas. Si le preguntas cuál es su nivel de certeza, escribe un número, y ese número es más texto generado, no una medida real.
Con un modelo de decisión, la certeza viene incluida con cada respuesta. Eso cambia lo que se puede automatizar: por encima de un determinado nivel de certeza, la IA actúa sola; por debajo, la decisión pasa a una persona. Y ese umbral puede ser más exigente allí donde equivocarse tiene mayor coste.
Buena parte de las decisiones del día a día de una empresa son de opción múltiple. ¿Qué tipo de solicitud es esta? ¿A qué equipo va? ¿Es urgente o puede esperar? Para ese tipo de preguntas, un modelo de decisión responde más rápido, cuesta menos y avisa cuando no está seguro.
Tres modelos, tres perfiles
Jev (TypeSafe AI). Fue el primero de los tres en llegar. Se ofrece como servicio en la nube y cobra 0,042 USD por millón de tokens leídos, menos de la mitad del precio de la Decisions API. Solo lee texto.
Decisions API (OpenAI). Es la entrada de OpenAI en esta categoría. Funciona con un único modelo, GPT-6 Luna, cobra 0,10 USD por millón de tokens leídos y es la única de las tres que también procesa imágenes. Todavía está en beta.
Laya (Convai Innovations). Es abierta, bajo licencia Apache 2.0: se ejecuta en la infraestructura de la propia empresa y no tiene coste por uso. Existe una versión que cubre más de cien idiomas, incluido el español. A cambio, fue concebida como base para ser ajustada a cada tarea: según sus propios autores, sin ese ajuste acierta poco más que al azar. Además, lee textos bastante más cortos que las otras dos. Es la alternativa que estamos evaluando para los casos en que ejecutar todo en casa marca la diferencia.
Nada de esto jubila al LLM
Los modelos de decisión no reemplazan al LLM. Reemplazan al LLM en los puntos en que se estaba usando para elegir. Cuando la respuesta tiene que estar redactada —una respuesta a un cliente, un resumen o un informe—, el LLM sigue siendo la herramienta adecuada.
Una imagen ayuda a entenderlo. En una recepción, alguien revisa cada sobre y dice a qué mesa va; en la mesa, otra persona lee el contenido y prepara la respuesta. El modelo de decisión es quien revisa el sobre. El LLM es quien trabaja en la mesa.
La innovación no siempre consiste en construir el mejor modelo. Muchas veces consiste en usar lo mejor de cada uno en el lugar correcto.
Lo que viene a continuación
En el proyecto con la administradora, pusimos a Jev y a la Decisions API lado a lado con el LLM que ya usábamos, en las mismas decisiones, el mismo día. En el próximo artículo, los números: velocidad, coste y precisión.
Si estás evaluando dónde encaja la IA en los procesos de tu empresa —y dónde no encaja—, nos encantaría conversar.
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