¿Estamos usando un modelo mucho mayor del que esta tarea necesita realmente?
Baseline: 1Enhanced: 12 controles
A quién se aplica
Se entra en cada sistema de IA. Llega hasta donde alcance la letra del sistema, e implántalo en tu modo.
Por qué existe
Ajusta el modelo a la tarea y deja de recurrir por defecto al mayor disponible, porque los modelos más grandes son los más caros de ejecutar, en dinero y en energía, y la mayoría de las tareas no los necesitan. El reflejo de usar el modelo más capaz para todo sale caro en todos los ejes: un modelo más pequeño que resuelve la tarea lo bastante bien es más barato por uso, más rápido, más fácil de operar y de menor impacto. Dimensionar bien es la decisión de sostenibilidad con más palanca en la IA, y no la toma el equipo de sostenibilidad, sino quien elige el modelo.
Qué hacer
Elige el modelo más pequeño que cumpla el requisito, no el más capaz disponible. Establece qué necesita de verdad la tarea y elige el modelo que lo cumple con margen, y no el mayor del estante. Un modelo grande haciendo el trabajo de uno pequeño es desperdicio —de dinero y de energía— disfrazado de prudencia.
Haz del dimensionado correcto parte de la decisión de selección de modelo. Incorpóralo a las decisiones de modelo aprobado y de aprovisionamiento de los dominios anteriores, para que la consecuencia ambiental y de coste del tamaño del modelo se sopese en el momento de elegir y no se audite después.
Controles
Baseline1 controles
Control 213
Selecciona por defecto, para cada uso, el modelo suficiente más pequeño.
BaselinePreventivotodos los rolespor sistema
Qué es
El modelo más capaz es una excepción justificada, no el punto de partida.
Cómo implantarlo · Reglas mínimas
Define primero qué es 'suficiente': 3–5 requisitos concretos de la tarea (p. ej. idioma, extensión de documentos, error aceptable en casos de muestra)
Por defecto: parte del modelo o plan de servicio más pequeño que ofrezca el proveedor para esa tarea
Prueba la opción pequeña con los mismos 10–20 casos reales antes de plantear uno mayor
Modelo mayor solo por excepción: una línea escrita que indique qué requisito no cumplió el pequeño
Revisa la elección en cada renovación o cuando el proveedor publique nuevos tamaños de modelo
Cómo arrancar
Para cada uso de IA ya inventariado, anota qué modelo o plan utiliza y si existe una opción más pequeña.
Evidencia
El modelo elegido por uso, su resultado en los casos de muestra y cualquier excepción escrita a favor de uno mayor.
Modo: ligero / estándar / completo
ligero
El responsable de la herramienta prueba la opción pequeña con algunos casos reales y lo anota en el inventario.
estándar
Cada equipo hace la comparación y la registra; sistemas revisa las excepciones.
completo
Los tamaños por defecto se fijan de forma centralizada por tipo de tarea; uno mayor exige excepción aprobada.
Enhanced1 controles
Control 214
Pondera el tamaño del modelo en la decisión de selección.
EnhancedPreventivotodos los rolespor sistema
Qué es
El coste y la consecuencia ambiental se tienen en cuenta en el momento de elegir el modelo.
Cómo implantarlo · Estructura mínima
Requisito de la tarea y umbral de aceptación que debe cumplir cualquier modelo
Candidatos comparados: como mínimo el modelo viable más pequeño y el propuesto
Por candidato: calidad medida en los casos de evaluación, coste por 1.000 peticiones, tiempo de respuesta
Indicador ambiental: cómputo o energía relativa por petición, según el proveedor o estimada por el tamaño del modelo
Decisión, con justificación escrita siempre que se elija un modelo mayor
Aprobador, fecha y disparadores de nueva selección (nuevos tamaños de modelo, gran cambio de volumen)
Cómo arrancar
Añade una sección 'tamaño, coste y energía del modelo' a la plantilla de decisión de modelos aprobados o de aprovisionamiento.
Evidencia
Registros de selección completados que muestran los tamaños comparados y la justificación cuando ganó un modelo mayor.
Modo: ligero / estándar / completo
ligero
Quien elige la herramienta rellena media página con los precios y tamaños publicados por el proveedor.
estándar
Lo completa el responsable del sistema y lo revisa quien aprueba la selección.
completo
Una función de plataforma mantiene comparativas por tamaño y revisa cada registro.
Evidencia
Los registros de selección de modelo que demuestran que se sopesó el tamaño; las justificaciones de los casos en que se eligió un modelo mayor.