Contexto de más
Se manda información que el modelo no necesita para responder.
IA VERDE
IA verde: más inteligencia.
Menos recursos.
Probamos distintos modelos y elegimos el que mejor resuelve cada tarea con el menor consumo posible.
Menos tokensPrompts y contexto optimizados.
Modelos eficientesEl modelo correcto para cada tarea.
Impacto positivoMenor huella. Más sostenibilidad.
Tecnología que escala,
sin escalar tus costos.Eficiencia para tu negocio. Y para el planeta.
sin escalar tus costos.Eficiencia para tu negocio. Y para el planeta.
Menos consumo de tokens ↓sin resignar calidad
Mejor retorno al escalar ↑el costo no sigue al uso
Menor huella de carbono menos cómputo, menos energía
Más innovación,
menos impacto.
menos impacto.
Qué es
IA verde: la eficiencia se diseña, no se corrige después
Llamamos IA verde a construir soluciones buscando el menor consumo de cómputo posible para un mismo resultado. No es una certificación ni un sello: es una forma de decidir la arquitectura. Menos tokens, el modelo justo para cada tarea y lógica tradicional donde la IA no agrega nada.
El efecto es doble. Baja el costo de operar la solución y baja la energía que consume, porque cada llamada evitada es cómputo que no se ejecuta.
Dónde se va el dinero
Por qué el costo de la IA se dispara al escalar
El gasto crece con cada llamada al modelo. Estas son las cuatro fugas que más encontramos cuando un proyecto pasa del piloto a producción.
Un solo modelo para todo
El mismo modelo caro resuelve tareas simples y complejas.
Sin caché ni memoria
La misma pregunta se paga cada vez que alguien la hace.
IA donde sobra
Una regla, una API o una automatización resolvían mejor y sin costo por uso.
Cómo lo aplicamos
Matar un mosquito con una bazuca sale caro
La misma tarea, resuelta de dos maneras. A la izquierda, el reflejo de mandar todo al modelo más grande. A la derecha, la herramienta justa para el trabajo.
Una consulta
Enfoque tradicional
Todo al modelo más grande
- Modelo grande
- Prompt largo
Enfoque IA verde
Primero la base, el modelo si hace falta
- Base de conocimiento
- Modelo chico
Una factura
Enfoque tradicional
Un modelo multimodal por página
- Modelo multimodal
- Página completa
Enfoque IA verde
OCR y reglas; el modelo, para lo raro
- OCR
- Reglas
- Modelo por excepción
Clasificar
Enfoque tradicional
Prompt largo para una etiqueta
- Modelo grande
- Contexto completo
Enfoque IA verde
Un clasificador ajustado a la tarea
- Modelo chico
- Categorías propias
Buscar en docs
Enfoque tradicional
El documento entero en cada consulta
- Contexto enorme
- Respuesta lenta
Enfoque IA verde
Sólo los fragmentos que importan
- RAG
- Respuesta con fuente
El método
Qué hacemos en cada proyecto
01
Medimos la línea de base
Consumo por tarea, latencia y calidad antes de tocar nada.
02
Separamos por tipo de tarea
No todas necesitan un modelo de lenguaje, y las que lo necesitan no necesitan el mismo.
03
Elegimos con pruebas
Comparamos modelos sobre tus casos reales, no sobre benchmarks generales.
04
Dejamos el consumo a la vista
Tableros de uso y costo para que la eficiencia se sostenga con el tiempo.
Lo que se lleva la empresa
- Una línea de base de consumo y calidad para comparar contra ella.
- La arquitectura documentada: qué resuelve cada componente y por qué.
- Tableros de uso y costo por tarea.
- Un margen para escalar sin que la factura crezca al mismo ritmo.
Antes de escribirnos
Preguntas frecuentes sobre IA verde
¿Qué es la IA verde?+
Es diseñar soluciones de inteligencia artificial buscando el menor consumo de cómputo posible para un mismo resultado. Menos tokens, modelos más chicos donde alcanzan y lógica tradicional donde la IA no aporta nada. Baja el costo y baja la energía que consume la solución.
¿Por qué se dispara el costo de la IA cuando un proyecto escala?+
Porque el gasto crece con cada llamada al modelo. Si todas las tareas se resuelven con el modelo más grande y el prompt más largo, multiplicar el uso multiplica la factura. La arquitectura que funcionó en el piloto es la que rompe el presupuesto en producción.
¿Usar un modelo más chico no empeora el resultado?+
Depende de la tarea. Clasificar un mensaje o extraer datos de un comprobante no necesitan el mismo modelo que redactar un informe. Medimos calidad y costo en cada caso y elegimos con datos, no por defecto.
¿Cómo se mide el ahorro?+
Antes de optimizar dejamos una línea de base: consumo por tarea, latencia y calidad. Después comparamos contra esa base, así el ahorro es verificable y no una afirmación de marketing.
¿Esto aplica a un proyecto que ya está andando?+
Sí. En soluciones existentes solemos encontrar prompts con contexto de más, llamadas que podrían resolverse con caché y tareas enteras que no necesitan un modelo de lenguaje.
¿Querés ver esto aplicado? Mirá los casos de éxito o cómo trabajamos la inteligencia artificial para empresas.
¿Cuánto te está costando tu IA hoy?
Revisamos tu solución, medimos el consumo por tarea y te decimos dónde se puede bajar sin resignar calidad.