Durante el último año, las organizaciones presionaron por una mayor adopción de la IA, a menudo equiparando un mayor uso con mejores resultados. A medida que se escalan los flujos de trabajo agénticos y aumenta la inversión en IA, surge una nueva pregunta: ¿estamos midiendo lo que realmente importa?

La minimización de tokens ha surgido como una tendencia contraria, pero ambos enfoques se centran en el consumo más que en el impacto. Aquí entra en juego el valuemaxxing, una mentalidad que cuestiona la forma en que los desarrolladores y los líderes conciben el éxito, la eficiencia y el ROI en materia de IA.

Únase a nosotros para descubrir qué otros aspectos se deben medir y cómo sacar más partido a la IA más allá del consumo.

Aprenderá:

• Por qué el uso de la IA por sí solo es un indicador poco fiable de éxito
• Las métricas que más importan a la hora de evaluar las inversiones y los resultados de la IA
• Por qué la orquestación de modelos es más importante que la selección de modelos a medida que la IA se convierte en infraestructura