Fine-Tuning · capa de Criterio
Conoce la jurisprudencia mundial y no conoce tu criterio de aprobación. Sabe contabilidad general y no sabe cómo clasifica tu empresa una partida. Habla perfecto y no habla como hablan ustedes.
Cada respuesta suena bien y hay que revisarla entera. Eso no es un asistente: es un becario elocuente al que nunca puedes dejar solo.
Información es lo que sabes.
Criterio es cómo decides con eso.
La primera se prepara y se le entrega al modelo. La segunda se entrena. Confundirlas es la razón por la que la mitad de los proyectos de fine-tuning resuelven un problema que no tenían.
La salida habitual es escribir un prompt más largo. Después uno más largo todavía. Después un documento de contexto que se pega en cada llamada, cuesta tokens en cada consulta, y el modelo sigue pudiendo ignorarlo cuando le convenga — porque una instrucción es una sugerencia con buena redacción.
El criterio profesional no cabe en un prompt. No es información: es la forma de decidir, y eso se aprende con ejemplos, no con órdenes.
Un prompt describe la regla. Un ejemplo la enseña.
El criterio no se explica.
Se entrena.
La misma consulta, dos modelos
Tres consultas de dominio. A la izquierda, un modelo que sabe de todo. A la derecha, uno entrenado con las decisiones de la casa. Fíjate en quién de los dos termina decidiendo.
Consulta
¿Aprobamos esta cláusula de indemnidad sin tope?
Las cláusulas de indemnidad sin límite son frecuentes en contratación comercial. Se recomienda evaluar el riesgo con el área jurídica y considerar negociar un tope proporcional al valor del contrato. En general, limitar la responsabilidad es una buena práctica.
Qué falta
No. Indemnidad sin tope exige comité, y este contrato no llega al umbral que lo justifica. Contrapropuesta estándar: tope al 100% del valor anual y exclusión de daño indirecto. Si la contraparte no la acepta, sube a comité con el formato 4.
Qué aplicó
Ejemplo ilustrativo, escrito para esta página. No es la transcripción de un cliente — no los hay todavía, y una que lo pareciera sería una cifra inventada con otro disfraz.
Cómo se hace
El 80% del resultado. De tus decisiones reales a ejemplos de entrenamiento que enseñan criterio, no vocabulario. Es el paso que casi nadie cobra por separado y el único que explica por qué dos proyectos idénticos terminan distinto.
Que el modelo responda en la forma que tu operación necesita: el formato, el nivel de detalle, y dónde se detiene en vez de rellenar.
Tu lenguaje, tus categorías, tus excepciones. Las excepciones son la parte cara y son la que decide si el modelo sirve.
Contra casos reales tuyos, no contra benchmarks públicos. Si no mejora de forma medible, no se despliega — y la métrica se acuerda antes de entrenar, no después de ver el resultado.
A producción, con criterio de reversión documentado. Volver atrás es una decisión escrita, no una improvisación de la madrugada en que hizo falta.
El criterio de tu empresa cambia. El modelo también, y el dataset es lo que permite que cambie sin volver a empezar.
Antes de cobrarte esto
Necesitan los datos en orden, o el conocimiento preparado sin tocar el modelo — más barato, reversible, y sin quedar atado a una versión del modelo.
El fine-tuning es la respuesta cuando el problema es de criterio, no de información. Distinguirlo es el primer entregable, y es gratis.
Descalificar la mitad de la propia demanda protege dos cosas: tu presupuesto y nuestro margen.
Lo que recibes
Tuyo, auditable, reutilizable con cualquier modelo futuro. Es el resultado de haber puesto por escrito cómo decide tu empresa, que es un ejercicio que casi ninguna ha hecho.
Desempeño antes y después, sobre tus casos y con la métrica acordada al principio. Incluye los casos donde el modelo especializado no ganó.
En producción, con criterio de reversión documentado: qué condición obliga a volver atrás, quién lo decide y cuánto tarda.
Los modelos se reemplazan cada pocos meses. El conjunto de tus decisiones bien estructuradas no caduca.
Micro-conversión
Cuatro preguntas sobre cómo falla hoy tu sistema. Cada respuesta dice lo que significa en el momento en que la eliges, y la lectura final es tuya — la puedes contrastar con nosotros o guardártela.
Cuatro preguntas
¿Fine-Tuning o V.E.T.?
La diferencia no es de presupuesto: es de diagnóstico. Cuatro preguntas sobre cómo falla hoy tu sistema, y qué revela cada respuesta.
La evaluación se define antes de entrenar: qué casos, qué métrica, qué umbral. Si el modelo especializado no supera al genérico en esos casos, no lo ponemos en producción.
Y lo sabes tú antes que nosotros, porque la métrica se acordó al principio y el informe la reporta tal como se firmó — no como convenga contarla después.
Un umbral que se define después de ver el resultado no es un umbral. Es una redacción.
Desde COP 12 M · empieza por un diagnóstico de viabilidad sin coste
Trabajamos con un máximo de 6 organizaciones a la vez. El diagnóstico de viabilidad no ocupa una de esas plazas — y si termina en «no lo hagas», te ahorró la conversación entera.
Sabe decidir como tu empresa decide. Sigue esperando a que alguien le pregunte, sigue corriendo en la infraestructura de otro, y sigue sin poder tocar un sistema tuyo.
Fine-Tuning · Desde COP 12 M · empieza por un diagnóstico de viabilidad sin coste
DiagnósticoQuiero el diagnóstico de viabilidadEste sitio funciona sin rastrearte. Las cookies técnicas —la sesión del asistente, tu preferencia de tema y la seguridad de la conexión— no necesitan tu permiso. El píxel de Meta, Google Analytics y la medición propia del sitio sí, y no se activan hasta que lo des.