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¿Cómo cambiar de proveedor de IA sin empezar de cero?
El chatbot responde mal, el proveedor no contesta o cada cambio tarda un mes. Antes de irse hay que recuperar lo que se pagó: las cuentas, el código, las instrucciones y los datos. Con eso en la mano, muchas veces el sistema se arregla en vez de rehacerse.
En resumen
- Antes de avisar que se termina el contrato hay que tener en la mano lo que se pagó: el código, las instrucciones del modelo, los documentos indexados, las conversaciones guardadas y el acceso a las cuentas.
- Lo que más se pierde no es el código: son las cuentas a nombre del proveedor —la del modelo, la de la nube, el número de WhatsApp— y los datos que solo existen dentro de su plataforma.
- Rescatar o rehacer se decide con un número: cuántas preguntas reales responde bien hoy y en cuál de los dos pasos falla, la búsqueda o la respuesta. Cuando falla la búsqueda, se reconstruye sin botar el resto.
- Si el sistema corre sobre una plataforma cerrada del proveedor, lo que se puede llevar son los datos y lo aprendido, no el sistema. Conviene saberlo antes de negociar la salida.
Qué pedir, en este orden
- Las cuentas. La del proveedor del modelo, la de la nube, el número de WhatsApp Business y el dominio. Si están a nombre del proveedor, el traspaso va primero: sin ellas no hay nada que mover.
- El código y cómo se despliega. El repositorio completo, con su historial, y la forma de ponerlo a correr: variables de entorno, infraestructura y pasos de despliegue. Un repositorio sin eso es un archivo, no un sistema.
- Las instrucciones del modelo. Los prompts del sistema, las plantillas y las reglas de negocio que viven en ellos. Suelen concentrar mucho conocimiento acumulado y casi nunca aparecen en el contrato.
- Los datos. Los documentos originales que se indexaron, cómo se fragmentaron y los registros de conversaciones. Las conversaciones son la mejor fuente de preguntas reales para medir lo que venga después.
- Lo que se midió. Si hubo un conjunto de preguntas de prueba con sus respuestas correctas, se pide. Si no lo hubo, ese es el primer dato del diagnóstico.
Cómo se decide
| Situación | Lo que suele convenir | Por qué |
|---|---|---|
| Responde sobre el producto o el cliente equivocado | Rescatar | Es un problema de búsqueda y de metadata: se corrige la ingesta y el filtrado sin tocar el resto. |
| Inventa cuando no sabe | Rescatar | Se corrige con instrucciones, una política de rechazo y midiendo la fundamentación de cada respuesta. |
| El costo por consulta se volvió insostenible | Rescatar | Suele bajar con caché, modelos más pequeños para las tareas simples y menos contexto por pregunta. |
| Cada cambio pequeño tarda semanas | Depende | Si es por falta de pruebas y despliegue automatizado, se agregan. Si es porque nadie entiende el código, rehacer puede salir más barato. |
| Corre sobre una plataforma cerrada del proveedor | Rehacer | No hay código que llevarse. Se rescatan los datos, las instrucciones y las conversaciones, que ahorran buena parte del trabajo. |
| Nadie sabe qué hace ni cómo se despliega | Rehacer | Sin documentación ni acceso, diagnosticar cuesta más que reconstruir sobre lo aprendido. |
Lo que conviene dejar escrito desde el inicio
Casi todos los problemas de salida se originan en la entrada. El contrato con el próximo proveedor debería decir sin ambigüedad que el código, las instrucciones del modelo, los datos procesados y el conjunto de evaluación son de la empresa, y que las cuentas del modelo, de la nube y de los canales se abren a nombre de la empresa desde el primer día.
También conviene pedir que la calidad se entregue con un número: un conjunto de preguntas reales, su resultado al entregar y el compromiso de volver a medirlo. Es lo que permite, si algún día hace falta, irse con algo más que una opinión. La lista completa está en doce preguntas para elegir proveedor de IA, y la forma de medir, en cómo medimos si un asistente responde bien.
Lo que hacemos
- Rescate de proyectos El sistema ya está en producción y responde mal. Lo medimos y determinamos qué corregir.
- Sistemas RAG Segmentación, reordenamiento y búsqueda híbrida, evaluados con recall@k y NDCG.
- Chatbots y asistentes con IA Con el conjunto de evaluación ejecutado antes de la salida a producción.
Preguntas frecuentes
¿Qué hay que pedirle al proveedor de IA antes de cambiarlo?
Las cuentas —del modelo, la nube, el número de WhatsApp y el dominio—, el repositorio completo con la forma de desplegarlo, las instrucciones del modelo, los documentos indexados, los registros de conversaciones y cualquier conjunto de preguntas de prueba que se haya usado. Si alguna cuenta está a nombre del proveedor, el traspaso va primero.
¿Se puede rescatar un chatbot que responde mal o hay que rehacerlo?
Muchas veces se rescata. Buena parte de los fallos están en cómo se prepara y se busca la información, no en el modelo, y esa parte se reconstruye sin botar el resto. Conviene rehacer cuando corre sobre una plataforma cerrada sin código propio, o cuando nadie puede explicar cómo funciona ni desplegarlo.
¿Cuánto tarda cambiar de proveedor de IA?
El traspaso de cuentas y código depende de la disposición del proveedor saliente: puede tomar días o semanas. Un diagnóstico que mide cuántas preguntas reales responde bien el sistema y en qué paso falla toma alrededor de una semana, y con ese resultado se estima si se rescata o se reconstruye.
¿El código del chatbot es de la empresa o del proveedor?
Depende del contrato, y conviene revisarlo con un abogado. Si el contrato no dice nada, la discusión se alarga justo cuando más urge. Para el siguiente proveedor, lo sano es dejar escrito desde el inicio que el código, las instrucciones del modelo y los datos son de la empresa, y abrir las cuentas a su nombre.
¿Qué pasa con el número de WhatsApp si se cambia de proveedor?
Si el número está registrado en la plataforma de WhatsApp Business a nombre de la empresa, se puede trasladar a otro proveedor; si quedó a nombre del proveedor saliente, primero hay que pedir el traspaso. Es lo primero que conviene revisar, porque es el canal por el que los clientes ya escriben.
Escrito por
Equipo de ingeniería de Quarl
Somos un equipo de ingeniería de IA en Medellín. Construimos y operamos sistemas que llegan a producción —automatizaciones, asistentes y agentes— y durante tres años operamos un asistente para dos millones de usuarios en diez países.
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