Question 1

¿Cuánto se puede optimizar un copilot de dispatch en producción sin cambiar el modelo?

Accepted Answer

Reducciones típicas de 40–60% en coste de tokens por happy path, los mejores casos alcanzan ~60%. El mismo modelo, el mismo producto. La varianza de latencia colapsa al mismo tiempo — las trazas tail que solían disparar 10–15 segundos dejan de aparecer.

Question 2

¿A qué industrias aplica?

Accepted Answer

Dispatch, flota, field-service, hormigón, logística y SaaS de operaciones industriales. Cualquier producto donde el copilot IA lleva al usuario a través de un workflow operacional estructurado — pedidos, dispatches, tickets, rotas, rutas.

Question 3

¿Cuál es la causa principal del desperdicio?

Accepted Answer

El LLM casi siempre está haciendo trabajo que el código alrededor debería tener — emisión de UI, ordenación de pasos, re-pregunta de datos. Cada una de esas decisiones cuesta tokens dos veces: una para instruir, otra para reintentar. Quitarlas es estructural, no prompt-engineering.

Question 4

¿Pueden hacer esto sin acceso a nuestro código fuente?

Accepted Answer

No. Necesitamos la capa de orquestación: system prompt, definiciones de tools, y una muestra representativa de trazas de producción. Read-only para la auditoría; write llega después si acordamos el change-set.

Question 5

¿Cuál es la versión más pequeña de este engagement?

Accepted Answer

Una auditoría de dos a cuatro semanas con una lista priorizada y un proof-of-concept funcional sobre un punto. Si te gusta el resultado, hacemos la implementación. Si no, te quedas la lista.

Copilots IA para dispatch — coste, fiabilidad y entrega a producción