Empieza con un flujo de trabajo útil y una definición verificable de lo que es un buen resultado. Una demo convincente es un buen comienzo. Para ponerla en producción también hacen falta pruebas realistas, acceso a los datos regulado, gestión de errores y un plan operativo.
Estas son las primeras preguntas que conviene plantearse
- ¿Quién utilizará la función y qué tarea o decisión debería mejorar?
- ¿Qué fuentes de datos están autorizadas y qué permisos debe respetar el sistema?
- ¿Qué casos de prueba permiten distinguir una respuesta útil de un error costoso?
- ¿Cuándo debería el sistema citar fuentes, rechazar una respuesta o involucrar a una persona?
- ¿Qué requisitos son importantes en cuanto al tiempo de respuesta, los costes operativos, la supervisión y el alojamiento?
Wavect ofrece asistencia en desarrollo de productos de IA, asistentes internos de IA, así como evaluación de IA y LLMOps. La arquitectura y el alojamiento se adaptan a las necesidades reales.
Evalúa la experiencia técnica
PromptID presenta un producto de evaluación basado en IA, la integración de modelos y su implementación en producción. Twinsoft AI muestra un prototipo existente antes de las conversaciones para un piloto empresarial. Los hitos publicados corresponden a estos casos y no son plazos de entrega generales.
Siguiente paso recomendado: Describe un flujo de trabajo, quiénes lo utilizan y cuál sería un resultado correcto. Usa un ejemplo no confidencial en lugar de datos privados.