Dash Estudio digital de IA
EN Aceptamos proyectos · EAU 00:00
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06 Por dentro

Así está hecho Dash,
para quien quiera revisarlo.

Ocho agentes y un equipo senior hacen funcionar este estudio. Míralos trabajar y después revisa los seis puntos de control que cada agente pasa antes de llegar a un cliente.

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Toca un robot
Ficha del robot

Toca cualquier robot.

Mira qué hace, con qué funciona y quién revisa su trabajo.

Cómo está hecho Seis puntos de control

Cada agente que construimos pasa seis puntos de control.

Los pasan los robots de arriba y todos los agentes que entregamos. Toca un punto de control para ver qué ocurre en él.

01 / Base

Es aburrido a propósito.

  • Nube en regiones de Emiratos y el Golfo, cuando tus datos no pueden salir
  • Una sola base de datos para registros y búsquedas
  • Una traza de cada llamada al modelo, así podemos repetirla y no tenemos que adivinar
  • Un repositorio que es tuyo desde el primer día
Nube en la regiónPostgresDockerGitHub
02 / Contexto

Casi todos los problemas de "la IA se equivoca" son problemas de búsqueda.

  • Búsqueda por palabra clave y por significado a la vez, con un reordenamiento al final
  • Cada respuesta señala el pasaje de donde salió
  • Los documentos se dividen según su propia estructura, sin cortes genéricos
  • También funciona con documentos en árabe y en varios idiomas a la vez
Búsqueda híbridapgvectorRerankers
03 / Modelo

Elegimos el modelo para cada tarea, lo probamos con tus datos y podemos cambiarlo en un día.

  • Un modelo de frontera para razonar y uno pequeño y rápido para lo rutinario
  • Una sola interfaz para cualquier proveedor, así que cambiar de modelo es cuestión de configuración
  • Límites de costo y velocidad escritos en el código
  • Modelos abiertos dentro de la región cuando los datos no pueden salir
ClaudeGPTGeminiModelos abiertos
04 / Agente

El modelo propone. El flujo de trabajo decide.

  • Herramientas tipadas con el acceso mínimo que necesitan
  • Cada paso reintenta, tiene un tiempo límite y un respaldo seguro si algo falla
  • Los prompts se versionan y se revisan como código
  • Cada respuesta se verifica antes de que algo actúe a partir de ella
Claude CodeCodexMCPTypeScriptPython
05 / Pruebas

Cientos de casos de prueba corren en cada idioma y en cada versión.

  • Un conjunto de pruebas por producto, escrito antes de la función
  • Corre con cada cambio, y si el resultado baja, la versión no sale
  • Lo atacamos a propósito para buscar trucos y fugas, en cada idioma en que lo lanzas
  • Las reglas de privacidad se escriben como código y se prueban, porque pedirlo con amabilidad en un prompt no alcanza
Ejecutor de pruebasConjuntos de referenciaPruebas de ataqueCI
06 / Persona

Todo lo que no se puede deshacer espera a que una persona lo apruebe.

  • Un responsable con nombre de nuestro lado y otro del tuyo
  • El dinero, los registros y los mensajes esperan aprobación
  • Siempre es un director creativo quien elige la opción
  • Revisamos los números juntos cada semana
Bandeja de aprobacionesSlack, TeamsFigma
Los números En cada versión

Tú ves seis números en cada versión.

Caben en una página. Si un proveedor no puede mostrarte estos números de su IA, pregúntale por qué.

01Pruebas aprobadasen cada idioma en que lanzas

Es el número que decide si lanzamos.

02Pasadas a una personapor cada cien tareas

Que baje es buena señal, pero cero es sospechoso.

03Costo por tareaen fils

El código hace cumplir los presupuestos.

04Respuestas más lentasuna de cada veinte

Contamos la respuesta que la gente recuerda y dejamos el promedio de lado.

05Problemas detectadosantes de lanzar

Un número alto significa que las pruebas funcionan.

06Personas que lo usancada semana

Es el único número que le importa a la junta directiva.

Las líneas son ilustrativas. Tu informe trae tus propios números.

Nativo en IA Qué queremos decir

Todos lo dicen. Esta es nuestra prueba.

Son siete líneas, y si una deja de ser verdad, quitamos la palabra de este sitio.

  1. 01La usamos nosotros mismos, todos los días.
  2. 02Probamos antes de prometer.
  3. 03Los prompts son código.
  4. 04El modelo propone. El flujo de trabajo decide.
  5. 05El último botón lo presiona una persona.
  6. 06Cada idioma funciona desde la primera pantalla.
  7. 07Se puede cambiar el modelo sin cambiar el producto.
Reglas de la casa

Los robots siguen cuatro reglas.

Las personas deciden.

Los agentes hacen lo repetitivo y las personas ponen el criterio.

Todo queda registrado.

Si no está en el registro, no pasó.

Cada idioma funciona desde la primera pantalla.

Nunca se traduce al final.

Lo real le gana a lo perfecto.

Algo que funciona hoy le gana a un plan perfecto para el año que viene.

Siguiente NotasEscribimos lo que es posible a partir de proyectos reales.