Entrenamiento & Aprendizaje Operativo
Sistema de mejora continua que no entrena pesos neuronales, sino que entrena la operación completa del sistema
Aprendizaje Sin Reentrenamiento de Modelos
A diferencia de los sistemas tradicionales de Machine Learning que requieren costosos ciclos de reentrenamiento de pesos neuronales, el Orquestador entrena la operación del sistema completo: rutas, reglas, plantillas, FAQs y estrategias de recuperación. Los modelos de lenguaje base permanecen inalterados, mientras el sistema aprende a usarlos de forma cada vez más eficiente.
Los 4 Pilares del Aprendizaje Operativo
Sistema de mejora continua sin reentrenamiento de modelos
Ingesta por Packs
Pipeline de procesamiento normativo
Curación Activa
Análisis automático de interacciones
Snapshots Opcionales
Fine-tuning especializado
Autopromoción
Validación A/B y telemetría
Explora cada pilar del sistema
Pasa el ratón sobre cualquier pilar para ver cómo funciona el aprendizaje operativo
El Beneficio Compuesto del Aprendizaje Operativo
Cada semana que el sistema opera, el coste marginal por consulta disminuye y la velocidad de respuesta aumenta de forma compuesta. Las consultas cotidianas se destilan progresivamente a FAQs y plantillas instantáneas, liberando los modelos grandes solo para casos verdaderamente complejos o atípicos.
Reducción de coste
Tras 3 meses de operación
Mejora de velocidad
P95 latencia en queries frecuentes
Mejora continua
Sin downtime ni despliegues