¿Continuación de lo anterior? https://t.co/x2sTHdFHlA Jev AI: 10 casos de uso asombrosos Julian Goldie SEO #AIResumen #Claude #Codex 10 automatizaciones de toma de decisiones con Jev AI 🔳 Características de Jev AI Jev AI es un modelo de IA especializado en toma de decisiones lanzado por TypeSafe AI, presentado como un modelo de tipo System 1 que, en lugar de generar texto, elige una respuesta entre las opciones dadas y devuelve su nivel de confianza. 🔳 Toma de decisiones rápida y de bajo costo En el video se explica que Jev AI es 20 a 200 veces más rápido y 40 a 400 veces más económico que los modelos de IA tradicionales, con respuestas que se generan en aproximadamente 0.1 segundos. Se destaca su capacidad para procesar grandes volúmenes de pequeñas decisiones rápidamente. 🔳 Tres tipos de formatos de decisión Ofrece tres formatos: Choice (elegir entre múltiples opciones), Score (evaluar según criterios establecidos) y Yes/No (determinar probabilísticamente si es sí o no), y puede procesar múltiples preguntas simultáneamente. 🔳 Automatización basada en confianza Al devolver una confianza junto con cada decisión, Jev AI permite construir sistemas donde las decisiones con confianza por encima de un umbral se automatizan, y aquellas por debajo se derivan a revisión humana. 🔳 Caso de uso 1: Clasificación automática de correos electrónicos Clasifica automáticamente los correos entrantes en categorías como responder, investigar más, esperar o revisión humana. En el ejemplo presentado, se procesaron 500 correos en segundos con un costo total de 3.5 centavos, y solo aproximadamente 12 correos con baja confianza requirieron revisión humana. 🔳 Caso de uso 2: Clasificación de palabras clave SEO Clasifica miles a decenas de miles de palabras clave en categorías como investigación de información, propósito comercial o intención de compra, y también se puede usar para asignarlas a páginas existentes o nuevas. Se presentó su uso para organizar automáticamente grandes volúmenes de palabras clave en hojas de cálculo. 🔳 Logros en clasificación de materiales de investigación Como ejemplo similar, se mencionó la clasificación de 18 artículos de investigación en 24 categorías, procesados en un total de 8 centavos y aproximadamente 0.25 segundos por artículo. 🔳 Caso de uso 3: Evaluación de leads Clasifica prospectos como fuertes, medianos o débiles, asignando niveles de confianza, y también evalúa si los mensajes creados son adecuados para cada objetivo. Se presentó un ejemplo donde 700 leads fueron procesados en 40 segundos con un costo de 9 centavos. 🔳 Caso de uso 4: Construcción automática de enlaces internos Permite que Jev AI decida los destinos adecuados para los enlaces internos en cada página web, automatizando así la estructura de enlaces internos. En un sitio web con 586 páginas, se colocaron 584 enlaces en 45.1 segundos con un costo de 21 centavos. 🔳 Decisión para no crear enlaces innecesarios En el ejemplo de enlaces internos, Jev AI determinó que 139 páginas no tenían destinos adecuados y no estableció ningún enlace. Se enfatiza que esto no es una automatización simple, sino una decisión consciente de no actuar. 🔳 Caso de uso 5: Evaluación para publicación de contenido Evalúa simultáneamente si un artículo responde a la intención de búsqueda, contiene afirmaciones sin fundamento o tiene enlaces internos adecuados. Si el resultado es verde, se publica automáticamente; si es amarillo, se envía a revisión humana; si es rojo, se devuelve al modelo generador. 🔳 Caso de uso 6: Asignación entre modelos de IA Funciona como un enrutador que selecciona entre modelos económicos y rápidos o modelos potentes y costosos según la solicitud. En el ejemplo con LangChain, se propuso seleccionar el modelo más económico posible dentro del rango viable. 🔳 Caso de uso 7: Reducción del contexto Evalúa si cada llamada a herramienta en el historial de agentes de IA a largo plazo sigue siendo relevante actualmente, reduciendo información innecesaria. En el ejemplo, se redujo el contexto desde aproximadamente 1 millón de tokens hasta 86,000 tokens en menos de un segundo. 🔳 Desafíos en la reducción del contexto Se mencionó una objeción: eliminar historial individualmente podría hacer que la IA pierda la razón detrás de decisiones pasadas o el flujo general. Técnicamente aún se discute si eliminar o reordenar el historial es la mejor estrategia. 🔳 Caso de uso 8: Monitoreo de sitios web competidores Monitorea cambios en sitios web competidores y evalúa si esos cambios son importantes para su empresa mediante una probabilidad Sí/No. Solo notifica los cambios que superan un umbral, reduciendo notificaciones innecesarias por pequeñas modificaciones. 🔳 Caso de uso 9: Operaciones en navegador Actualiza dinámicamente las opciones disponibles tras cada cambio en una página web, y Jev AI decide el siguiente clic u operación. La entrada de texto se delega a un pequeño modelo generador, mientras Jev AI se enfoca exclusivamente en la toma de decisiones. 🔳 Ejemplo de búsqueda de vuelos Se presentó un ejemplo donde se encontraron opciones de vuelo en aproximadamente 7 segundos con un costo inferior a 0.5 centavos. Se aclara que esto solo cubre la búsqueda y la identificación de opciones, no la reserva real. 🔳 Caso de uso 10: Asignación automática de tareas a agentes de IA Asigna automáticamente tareas como creación de contenido, investigación, corrección del sitio web o producción de videos entre agentes disponibles. Solo transfiere las tareas con baja confianza al canal humano, permitiendo una distribución masiva automatizada. 🔳 Separación entre generación textual y toma de decisiones Anteriormente, los grandes modelos lingüísticos manejaban tanto la generación textual como pequeñas decisiones. Al delegar las decisiones a modelos como Jev AI, los modelos costosos pueden centrarse exclusivamente en generación y procesamiento avanzado. ◙ Reducción del costo del procesamiento masivoLas 10 aplicaciones presentadas ya eran posibles con la IA tradicional, pero llamar a modelos grandes para cada decisión detallada aumenta los costos y el tiempo de procesamiento. Se considera que el gran cambio radica en que Jev AI puede reducir significativamente el costo de una gran cantidad de decisiones. 🔳 Métodos de uso actuales Aunque la tecnología es reciente y aún no se sabe si se consolidará a largo plazo, se recomienda automatizar tareas simples que se repiten diaria o semanalmente, como clasificación, evaluación y asignación. 🔳 Conclusión del video El valor de Jev AI no radica en su capacidad para escribir textos, sino en su habilidad para procesar grandes volúmenes de decisiones de forma rápida y económica, separando automáticamente las acciones que requieren confirmación humana según el nivel de confianza. Esta es la afirmación central del video: que Jev AI puede optimizar el enrutamiento, monitoreo y aprobación de agentes de IA.