Después de año y medio llenando tableros con agentes en producción, la pregunta que separa equipos que envían fiable de los que van a ciegas sigue siendo la misma: ¿cómo mides que el agente está funcionando?
El fine-tuning de un LLM propio compensa en tres casos: necesitas un estilo o voz muy específicos, un formato de salida rígido y estructurado, o quieres reducir coste y latencia con un modelo pequeño especializado. LoRA y QLoRA han bajado el coste de GPU, pero preparar datos y operar el modelo en producción siguen siendo caros. Para el resto, RAG y prompt engineering bastan.
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