Mejores prácticas de aplicaciones de IA en 2026: del control de costos a la disrupción de la industria

La inteligencia artificial (IA) está evolucionando rápidamente y ya ha permeado todos los aspectos de nuestras vidas, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta las operaciones empresariales. Este artículo, basado en discusiones en X/Twitter, recopila algunas de las mejores prácticas para las aplicaciones de IA en 2026, que abarcan el control de costos, la selección de modelos, el impacto en la industria y la respuesta a los riesgos, con el objetivo de proporcionar orientación práctica a empresas e individuos.

1. Control de costos: el principio de eficiencia primero en la era de la comercialización de modelos

1.1 Selección de modelos: equilibrio entre rendimiento y costo

Con el crecimiento explosivo en el número de modelos de IA, el control de costos se vuelve crítico. El tweet de LanYunfeng64 mencionó Claude Sonnet 4.6 de Anthropic, que ofrece "inteligencia casi-Opus a una fracción del costo". Esto significa que al seleccionar un modelo, es necesario centrarse en la relación costo-beneficio, en lugar de buscar ciegamente el máximo rendimiento.

Mejores prácticas:

• Evaluar las necesidades: Definir claramente el escenario de aplicación y las funciones requeridas. No todas las tareas requieren el modelo más avanzado.
• Pruebas de referencia: Probar el rendimiento de diferentes modelos en escenarios reales y comparar los costos.
• Centrarse en la eficiencia: Buscar modelos que puedan reducir significativamente los costos con una ligera pérdida de rendimiento. Por ejemplo, Claude Sonnet 4.6 es un buen ejemplo.
• Modelos de código abierto: Considerar el uso de modelos de código abierto, como Qwen 3.5 de Alibaba. LanYunfeng64 mencionó que el precio del Token de Qwen 3.5 es solo 1/18 del de Gemini 3 Pro.

1.2 Optimización del hardware

La inferencia de modelos requiere potentes recursos informáticos. La optimización del hardware puede reducir significativamente los costos operativos.

Mejores prácticas:

• Elegir el hardware adecuado: Seleccionar la GPU o TPU adecuada según el tamaño del modelo y los requisitos de inferencia.
• Cuantificación y poda: Utilizar técnicas de cuantificación y poda de modelos para reducir el tamaño del modelo y la complejidad computacional.
• Optimizar el motor de inferencia: Utilizar motores de inferencia como TensorRT, OpenVINO, etc., para acelerar la inferencia del modelo.
• Optimización de servicios en la nube: Si utiliza servicios en la nube, ajuste la configuración de los recursos en función del uso real para evitar el desperdicio.

2. Selección y evaluación de modelos: consideraciones más allá de las métricas de rendimiento

2.1 Elección entre código abierto y código cerrado

Los modelos de código abierto suelen ser menos costosos, pero requieren más inversión en mano de obra para el mantenimiento y la personalización. Los modelos de código cerrado suelen ofrecer una mejor experiencia lista para usar, pero son más costosos.

Mejores prácticas:

• Modelos de código abierto: Adecuado para equipos con sólidas capacidades técnicas, que requieren desarrollo personalizado y mantenimiento a largo plazo.
• Modelos de código cerrado: Adecuado para equipos que necesitan una implementación rápida, tienen capacidades técnicas relativamente débiles y necesitan estabilidad y soporte comercial.

2.2 Métricas de evaluación: no solo la precisión

Al evaluar los modelos de IA, no solo debemos centrarnos en métricas tradicionales como la precisión. También debemos considerar la equidad, la robustez y la interpretabilidad del modelo.

Mejores prácticas:

• Evaluación de la equidad: Utilizar herramientas de evaluación de la equidad para detectar si el modelo tiene sesgos y tomar medidas para corregirlos. El tweet de RonDeSantis nos recuerda que la IA puede amplificar los sesgos humanos.
• Evaluación de la robustez: Probar el rendimiento del modelo frente al ruido, ejemplos adversarios, etc.
• Evaluación de la interpretabilidad: Utilizar herramientas de interpretabilidad para comprender el proceso de toma de decisiones del modelo y garantizar que su comportamiento sea el esperado.
• Comentarios de los usuarios: Recopilar comentarios de los usuarios para comprender el rendimiento del modelo en el uso real y realizar mejoras.

2.3 Integración de múltiples modelos: mejora del rendimiento general

Al integrar múltiples modelos, se puede mejorar el rendimiento general y la robustez.

Mejores prácticas:

• Fusión de modelos: Promediar o votar las salidas de múltiples modelos para mejorar la precisión general.
• Cascada de modelos: Encadenar múltiples modelos, con cada modelo responsable de una tarea diferente, formando un flujo completo.
• Sistemas expertos: Construir un sistema experto que seleccione el modelo adecuado para el procesamiento en función de diferentes entradas.

3. Agente de IA: remodelando los modelos de negocio

3.1 El auge del agente de IALanYunfeng64 señaló que los Agentes de IA están evolucionando desde simples chatbots hasta entidades con capacidad económica, capaces de realizar transacciones A2A (IA a IA).

Mejores prácticas:

• Automatización de procesos: Utilizar Agentes de IA para automatizar tareas repetitivas, como servicio al cliente, análisis de datos, etc.
• Construcción de un ecosistema de IA: Crear un ecosistema de Agentes de IA donde los agentes puedan colaborar entre sí para completar tareas más complejas.
• Automaton de Sigil Wen: Aprender de la experiencia del Automaton de Sigil Wen, permitiendo que los agentes generen ganancias de forma autónoma, paguen los costos de computación, se mejoren y se repliquen a sí mismos.

3.2 Riesgos de los Agentes de IA

LanYunfeng64 expresó su preocupación por la posible sustitución de trabajos humanos por parte de los Agentes de IA. Debemos prestar atención a los siguientes riesgos:

• Riesgo de desempleo: Los Agentes de IA podrían reemplazar una gran cantidad de trabajos de baja cualificación, lo que provocaría un aumento de la tasa de desempleo.
• Riesgo ético: Las decisiones de los Agentes de IA pueden estar sesgadas o incluso violar la ética y la moral.
• Riesgo de seguridad: Los Agentes de IA pueden ser utilizados maliciosamente, causando incidentes de seguridad.

Mejores prácticas:

• Transición de habilidades: Ayudar a los empleados a aprender nuevas habilidades para adaptarse a las necesidades laborales de la era de la IA.
• Revisión ética: Realizar una revisión ética del proceso de toma de decisiones de los Agentes de IA para garantizar que su comportamiento cumpla con la ética y la moral.
• Protección de seguridad: Fortalecer la protección de seguridad de los Agentes de IA para evitar que sean utilizados maliciosamente.

4. Impacto industrial: Coexistencia de disrupción y oportunidades

4.1 Aplicaciones de la IA en diversas industrias

La IA está revolucionando diversas industrias. A continuación, se presentan algunos escenarios de aplicación específicos:

• Desarrollo de software: Las herramientas de programación de IA como Codex pueden mejorar la eficiencia del desarrollo.
• Finanzas: La IA se puede utilizar para la evaluación de riesgos, la detección de fraudes, el asesoramiento de inversión inteligente, etc.
• Medicina: La IA se puede utilizar para el diagnóstico de enfermedades, el desarrollo de fármacos, el tratamiento personalizado, etc.
• Educación: La IA se puede utilizar para el aprendizaje personalizado, la tutoría inteligente, la corrección de tareas, etc.
• Venta minorista: La IA se puede utilizar para la recomendación inteligente, la gestión de inventario, el servicio al cliente, etc.

4.2 Mercados emergentes: El auge de la IA en la India

LanYunfeng64 mencionó la Cumbre de IA de la India y las ventajas de SarvamAI en las aplicaciones localizadas en la India. Los mercados emergentes tienen un enorme potencial en las aplicaciones de la IA.

Mejores prácticas:

• Estrategia de localización: Desarrollar aplicaciones de IA localizadas dirigidas a las características de los diferentes mercados.
• Impulsado por datos: Utilizar datos locales para entrenar modelos de IA, mejorando la precisión y la aplicabilidad de los modelos.
• Cooperación y beneficio mutuo: Cooperar con empresas e instituciones locales para promover conjuntamente el desarrollo de aplicaciones de IA.

5. Perspectivas futuras: Desafíos y oportunidades de la AGI

5.1 La llegada de la AGI

Aunque la AGI (Inteligencia Artificial General) aún no ha llegado realmente, ya hemos visto el rendimiento de la IA superando a los humanos en ciertas áreas.

Desafíos:

• Seguridad de la AGI: Cómo garantizar que la AGI sea segura y controlable, evitando que represente una amenaza para los humanos.
• Ética de la AGI: Cómo definir las normas éticas de la AGI para garantizar que su comportamiento se ajuste a los valores humanos.
• Empleo de la AGI: La AGI puede reemplazar una gran cantidad de trabajos, ¿cómo abordar el problema del desempleo?

Oportunidades:

• Resolver problemas globales: La AGI se puede utilizar para resolver problemas globales como el cambio climático, el control de enfermedades y la pobreza.
• Impulsar el progreso tecnológico: La AGI puede acelerar la investigación científica y la innovación tecnológica, impulsando el progreso de la civilización humana.
• Crear nuevas industrias: La AGI puede crear nuevas industrias y oportunidades de empleo.

5.2 Coexistencia entre humanos e IA

La clave del futuro es cómo hacer que los humanos y la IA coexistan, logrando un beneficio mutuo.

Mejores prácticas:

• Colaboración humano-máquina: Utilizar la IA como asistente de los humanos para mejorar la eficiencia y la calidad del trabajo.
• Fomentar la capacidad de innovación: Fomentar la innovación y la creatividad, permitiendo que los humanos aprovechen sus ventajas en áreas donde la IA no puede competir.
• Aprendizaje permanente: Mantener una actitud de aprendizaje permanente, adaptándose continuamente a las nuevas necesidades de la era de la IA.

Resumen

El desarrollo de la IA ha traído consigo enormes oportunidades y desafíos. A través de un control de costos razonable, la selección de modelos, la gestión de riesgos y la planificación estratégica, podemos aprovechar al máximo el potencial de la IA para impulsar el desarrollo económico y el progreso social. Ante el futuro de la AGI (Inteligencia Artificial General), debemos mantener una mentalidad abierta, explorar activamente los modelos de coexistencia entre humanos e IA y crear juntos un futuro mejor.