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No Todo Necesita un LLM: Boosting, Embeddings y Reglas Triunfan en Producción

En la conferencia UWDC 2026, los expertos debatieron cuándo es más efectivo resolver tareas con aprendizaje automático clásico en lugar de grandes modelos de lenguaje. Los participantes coincidieron en que en producción, las arquitecturas híbridas donde las reglas, el ML y los LLM trabajan juntos suelen ganar, mientras que los LLM puros quedan cortos debido a alucinaciones, costos y complejidad de validación.

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