Comparativas que terminan en una prueba
No buscamos un ganador universal. Comparamos arquitecturas y enfoques según calidad, coste, riesgo, latencia y operación.
RAG vs fine-tuning
Cómo elegir entre aportar conocimiento en tiempo de consulta o cambiar comportamiento del modelo.
Agente vs workflow
Cuándo necesitas decisiones dinámicas y cuándo una secuencia explícita es más segura.
Copilot vs agente
Control humano continuo frente a autonomía acotada.
Búsqueda vectorial vs palabras clave
Significado semántico frente a coincidencia exacta.
Búsqueda híbrida vs sólo vectorial
Por qué combinar señales suele mejorar recuperación documental.
Prompting vs fine-tuning
Cuándo arreglar instrucciones y cuándo entrenar comportamiento.
Batch vs tiempo real
Coste y throughput frente a latencia interactiva.
Modelo grande vs modelo pequeño
Calidad máxima frente a coste, latencia y control.
Open weights vs API gestionada
Control operativo frente a simplicidad de plataforma.
JSON estructurado vs texto libre
Automatización fiable frente a flexibilidad narrativa.
Few-shot vs zero-shot
Ejemplos en contexto frente a instrucción directa.
OCR vs modelo de visión
Reconocer caracteres frente a interpretar la imagen.
Automatización vs agente
Reglas previsibles frente a adaptación.
Citas vs confianza del modelo
Evidencia verificable frente a sensación de seguridad.
Latencia vs calidad
Cómo diseñar un SLA en vez de elegir ciegamente el modelo más capaz.
Contexto largo vs RAG
Meter mucho contexto frente a recuperar sólo lo relevante.
Reranker vs top-k directo
Segunda selección precisa frente a pipeline mínimo.
Revisión humana vs autonomía total
Dónde poner checkpoints según coste de error.
Procesamiento en servidor vs navegador
Capacidad centralizada frente a privacidad y coste local.
Streaming vs respuesta completa
Percepción de velocidad frente a validación antes de mostrar.
SQL vs base vectorial
Consulta estructurada frente a similitud semántica.
Eval humano vs LLM as judge
Criterio experto frente a escala automatizada.
Precision vs recall
Qué error te cuesta más: falsa alarma o caso perdido.
Caché vs resumen de contexto
Reutilizar entrada idéntica frente a comprimir historial.
IA local vs nube
Privacidad/control frente a capacidad/operación.
Un modelo vs model routing
Simplicidad frente a optimización por tarea.
Reglas vs IA
Determinismo frente a tolerancia a variación.
Fine-tuning vs RAG para conocimiento
No entrenes hechos que cambian si puedes recuperarlos.
Prompt chaining vs prompt único
Descomponer y verificar frente a una sola llamada.
Modelo multimodal vs pipeline especializado
Un modelo general frente a componentes OCR/ASR/visión dedicados.
Profundiza la decisión
Esta comparativa no debería terminar en “A es mejor que B”. ParaComparativas que terminan en una prueba, documenta el workload, el coste del error, el volumen, la frescura del dato y quién mantiene el sistema. Cambia una de esas variables y la recomendación puede cambiar.
| Decisión | Qué mirar | Señal buena | Señal de riesgo |
|---|---|---|---|
| Requisito duro | ¿Qué condición elimina una opción? | Está escrito antes de probar | Cambias la regla tras ver el resultado |
| Calidad | ¿Cómo se medirá en casos reales? | Golden set común | Impresiones o demos distintas |
| Coste | ¿Qué incluye el coste total? | Modelo + operación + revisión | Sólo precio unitario |
| Operación | ¿Quién observa y corrige? | SLO, fallback y dueño | Nadie mantiene el ganador |
Prueba mínima
- Selecciona 20–50 casos reales.
- Ejecuta ambas opciones con la misma entrada y la misma rúbrica.
- Registra calidad, tiempo, coste, latencia y excepciones.
- Revisa los casos donde discrepan; ahí está la información útil.
- Escribe qué dato haría cambiar la decisión.
Decide por criterio. La comparación gana valor cuando se conecta a evidencia y a un caso propio.