Optimización

Qué incluye

• Bajar coste por caso: modelo más barato donde llega, menos pasos, cachés.
• Subir fiabilidad donde más duele según los datos de producción.
• Reducir la intervención humana ampliando lo que el agente resuelve solo con confianza.
• Cerrar el bucle: cada fallo de producción entra al eval y mejora la siguiente versión.

Cuándo la necesitas

• El proceso funciona pero el coste por caso es demasiado alto para escalar.
• Un agente resuelve, pero escala a humano más de lo que debería.
• Quieres soltar al humano del loop y necesitas ganar fiabilidad primero.

Cómo se mide

• Coste por caso a lo largo del tiempo (tendencia a la baja).
• Tasa de resolución sin intervención humana (tendencia al alza).
• Fiabilidad por proceso medida contra el eval.

Errores comunes

• Optimizar por corazonada sin datos de observabilidad ni evals que respalden el cambio.
• Bajar coste a costa de fiabilidad sin medir el daño.
• Optimizar un proceso que debería apagarse porque no aporta retorno.

Preguntas frecuentes

¿Optimización es lo mismo que mantenimiento?

No. El mantenimiento mantiene la fiabilidad frente a cambios externos; la optimización mejora activamente el coste y el rendimiento de lo que ya va bien. Una defiende, la otra empuja hacia arriba.

¿Cuándo se optimiza un agente?

Cuando ya funciona y hay datos suficientes de producción para saber qué mejorar. Optimizar antes de tener fiabilidad y medición es pulir algo que quizá haya que rehacer.

Capacidades relacionadas