Durante el año pasado, las organizaciones presionaron por una mayor adopción de la IA, a menudo equiparando un mayor uso con mejores resultados. A medida que los flujos de trabajo con agentes aumentan y el gasto en IA crece, surge una nueva pregunta: ¿estamos midiendo las cosas correctas?

La minimización de tokens surgió como una tendencia contraria, pero ambos enfoques se centran en el consumo más que en el impacto. Aquí entra valuemaxxing, una mentalidad que desafía cómo los desarrolladores y líderes piensan sobre el éxito, la eficiencia y el retorno de la inversión (ROI) de la IA.

Acompáñenos para explorar qué medir en su lugar y cómo generar más valor de la IA más allá del consumo.

Aprenderá:

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