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Revisión pendiente desde 29 jul 20263 fuentes primarias

Políticas de routing

La calidad del router depende menos del YAML y más de tus reglas: privacidad, dificultad, coste, latencia y verificabilidad.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Políticas de routing».

  1. 1Entiende el criterio
  2. 2Haz una práctica pequeña
  3. 3Guarda una evidencia
Evidencia

Una nota breve con qué hiciste, qué salió bien, qué falló y qué revisarías después.

Clasifica antes de llamar

Terminal
task_policy:
  summarization:
    preferred: local-fast
    max_cost_usd: 0.01
  legal_or_private:
    preferred: local-private
    cloud_allowed: false
  final_editorial_review:
    preferred: frontier-review
    requires_trace: true
  code_patch:
    preferred: coding-agent
    requires_tests: true

Señales de routing

  • Sensibilidad de los datos: público, interno, personal o secreto.
  • Dificultad esperada: simple, media, razonamiento fuerte o multimodal.
  • Tolerancia a latencia: interactivo, batch o revisión nocturna.
  • Necesidad de cita, trazabilidad o revisión humana.

Empieza con pocas reglas. Un router con diez políticas claras suele funcionar mejor que uno con cien excepciones que nadie entiende.

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Quality scoring sin humo». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.

Mapa completo de AulafyConsulta cómo encaja esta lección sin salir de tu ruta.

Mapa completo de Aulafy

Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

Ver catálogo completo