¡Chicos, que tengáis un fin de semana agradable! Hoy he quedado con un buen amigo para salir de camping, la división de tareas está muy clara: yo me encargo de preparar la comida, y él se ocupa de las herramientas de camping.

Antes de salir, me recordó especialmente que llevara unos cuantos paquetes de fideos instantáneos, para poder comer rápido si tengo hambre. Pero al llegar al lugar, me di cuenta de que la pequeña olla que llevó era demasiado mini, tardó casi cuarenta minutos en hervir el agua, ¡nos hizo reír mucho!

Pero hoy, además de compartir anécdotas del camping, quiero continuar con el tema que empezamos antes sobre aplicaciones educativas y herramientas de chat diarias, y hablarles de un campo más especializado: la investigación en criptomonedas. Aquí, los requisitos para la IA son mucho más altos que los que usamos normalmente.

Por ejemplo, Delphi Digital se dedica exclusivamente a la investigación de criptomonedas para instituciones, y han creado un asistente de IA llamado Delphi Oracle.

Sus clientes son principalmente instituciones, por lo que las respuestas deben ser profesionales y precisas, sin margen de error. Pero, por otro lado, la cantidad de consultas diarias no es pequeña. Si usaran los modelos más avanzados para procesar todas las preguntas, ¡el coste sería insostenible! La combinación de estos dos requisitos, realmente, es bastante difícil de equilibrar.

Pero la solución en la que colaboran con @miranetwork me parece muy ingeniosa, resuelve completamente este problema. Primero, está la «enrutación inteligente»: si solo buscas el precio de una criptomoneda, conecta directamente con la API del mercado, sin usar un modelo grande. Solo cuando la consulta requiere un análisis profundo, se activa todo el proceso de IA. Así, la respuesta es rápida y también se ahorra mucho dinero.

Luego, está la «memoria caché inteligente»: las preguntas frecuentes se almacenan con respuestas generadas por modelos de alta gama, para que cuando alguien vuelva a preguntar, simplemente se recuperen. Para las preguntas menos frecuentes, usan modelos con buena relación calidad-precio. Además, el sistema ajusta automáticamente según la popularidad de las consultas.

Lo que más me sorprendió fue su «selección ciega de modelos». Crearon un banco de preguntas sobre criptomonedas, y diferentes modelos respondían. Luego, expertos calificaban las respuestas sin saber qué modelo las había generado. Al final, descubrieron que algunos modelos pequeños en ciertos temas rendían casi igual que los grandes y costosos.

Después, usan un mecanismo similar a «seleccionar el de mejor relación calidad-precio»: para cada pregunta, eligen el modelo que cumple con los requisitos de calidad y que sea más barato. Así, lograron reducir los costes en un 90%, sin perder calidad.

Esto me hizo entender que en campos especializados, no siempre lo más caro es lo mejor en IA. Lo importante es encontrar la estrategia adecuada. Mira no solo ofrece una interfaz de modelos, sino que realmente trabaja junto con Delphi para personalizar toda la solución, desde enrutamiento y caché hasta selección de modelos, paso a paso optimizando todo.

Ya sea para aplicaciones educativas, herramientas de chat diarias o asistentes de investigación profesionales, los desarrolladores solo tienen que preguntarse: ¿puede resolver un problema real? — ya sea ahorrando tiempo, reduciendo costes o garantizando calidad.

Mira ha logrado todo esto, y además está dispuesto a colaborar con el equipo para diseñar soluciones personalizadas, sin aplicar una solución única para todos. No es de extrañar que tantos desarrolladores confíen en ella, ¡es realmente confiable!

Por último, un recordatorio: @BeldexCoin termina el día 31 de este mes, ¡apresúrense a hacer su movimiento!