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Crea sistemas de IA con criterio

Entiende cómo encajan datos, modelos y herramientas. Practica con sistemas sencillos, pruebas y límites claros. Traducimos la jerga a ejemplos para que puedas diseñar un prototipo y explicar qué funciona y qué falta.

Preparando tu espacio de aprendizaje…

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1. Un sistema de IA es más que un prompt brillante

Un sistema útil combina entrada, validaciones, modelo, herramientas, datos, permisos, registro y personas. Dibuja qué hace cada pieza y qué información pasa de una a otra. Un prompt estupendo ayuda, pero no sustituye todo lo demás. Sería como tener una receta buenísima y llamar restaurante al papel.

Define el servicio: qué tarea resuelve, para quién y con qué calidad. Añade límites de tiempo, coste y consecuencias de error. Separa lo que debe hacer, como extraer un identificador, de cómo debe funcionar, como no procesar dos veces la misma solicitud. Cada requisito debería poder comprobarse.

Encarga al código las reglas exactas cuando sea posible: campos obligatorios, sumas o permisos. Usa el modelo para interpretar o generar contenido. Si propone una acción, otro componente debe verificar que está permitida. Una respuesta probable no es una autorización.

Diseña también las salidas cuando algo falla: falta evidencia, no responde el proveedor o los datos no encajan. Parar con una explicación y conservar el trabajo puede ser un buen resultado. Hoy dibujamos la arquitectura; no desplegamos servicios ni usamos credenciales.

Ejemplo

Clasificador de solicitudes: entrada → validación de identificador → clasificación → revisión de ambigüedad → borrador → aprobación. La base de estados evita duplicados; el modelo no decide por sí solo si un envío está autorizado.

Prueba tú

Especifica un sistema que clasifique solicitudes ficticias y prepare borradores. Asigna validación, interpretación, permisos, registro y revisión a componentes separados. Para cada uno define entrada, salida y fallo esperado. No incluyas envío automático.

Dibuja seis componentes y sus flujos de datos.
Escribe cinco requisitos verificables.
Recorre un caso completo, uno duplicado y uno sin evidencia.

Una posible solución

Un requisito válido es «cada event_id produce como máximo un borrador activo». Otro es «sin datos suficientes se emite estado revisar». La autorización se comprueba fuera del modelo. El diseño explica dónde queda registrado un fallo y quién puede resolverlo.

2. Contexto y tokens: qué cabe y qué merece entrar

Los tokens son unidades con las que un modelo procesa texto. No equivalen exactamente a palabras: la cantidad depende del contenido y de cómo se divida. La ventana de contexto tiene un límite y puede haber límites diferentes de entrada y salida. Para implementar, consulta el modelo concreto; no uses una cifra antigua como medida universal.

Más información no siempre ayuda. Mezclar versiones y documentos irrelevantes puede despistar. Selecciona lo pertinente y vigente, separa reglas estables de datos variables y conserva las fuentes. Un documento consultado aporta información; no asciende a jefe del sistema porque incluya órdenes escritas en mayúsculas.

Si resumes una conversación, protege decisiones, límites, pendientes y procedencia. Prueba casos donde una pequeña excepción cambie la respuesta. Resumir ahorra espacio, pero también puede borrar justo lo importante: hacer sitio no debe convertirse en perder el mapa.

Reparte un presupuesto orientativo y reserva espacio para la salida. No confundas contar palabras con medir tokens. En el ejercicio usamos unidades ficticias para practicar prioridades, sin llamadas a modelos ni consumo de API.

Ejemplo

Presupuesto didáctico: 1.000 unidades. Reglas 150, consulta 100, evidencia 500 y margen de respuesta 250. Un anexo de 700 unidades no cabe entero; se seleccionan fragmentos pertinentes, sin sustituirlos por datos inventados.

Prueba tú

Planifica un contexto de 1.000 unidades ficticias para responder con documentos. Reserva reglas, consulta, evidencia y salida. Explica qué retirarías si un anexo excede el presupuesto y cómo conservarías referencias y excepciones.

Reparte las 1.000 unidades y comprueba la suma.
Introduce dos versiones de un documento y decide cuál corresponde.
Describe una prueba que detecte pérdida de una excepción al resumir.

Una posible solución

La suma debe ser 1.000 y la selección debe responder al ámbito y vigencia, no solo al tamaño. Una prueba válida pregunta por el caso excepcional omitido; si el resumen responde con la regla general, la compactación necesita corrección.

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