Clase Magistral de Arquitectura Jev: De Fácil a Modo Dios

1) Modo Fácil: qué es realmente Jev - Definición: un modelo de clasificación / decisión. Le das una entrada + una pregunta. Devuelve probabilidades (sí 96% / no 4%), no un ensayo. Necesitas dos componentes básicos: - Entradas. Lo que estás evaluando (un creativo publicitario, un currículum, un estado de página, texto de factura pegado). - Preguntas comprobables. Docenas si quieres. Disparalas en paralelo. Obtén respuestas instantáneas de sí/no (con confianza). - Por qué importa: ~20–200x más rápido y ~40–400x más barato que hacer que un LLM te escriba un párrafo para cada juicio. Caso de uso: Analizador de Anuncios de Meta. Para cada anuncio, Jev ejecuta un paquete de preguntas (¿el gancho menciona a la audiencia? ¿resultado cuantificado en la primera frase?) y convierte esas probabilidades en un panel de control sobre el que puedes actuar. 2) Modo Difícil: puntuación detallada en un montón de elementos Definición: deja de pedirle a un modelo un resumen general. Haz muchas preguntas precisas en cientos de elementos, luego agrupa los resultados. Reglas generales: - Escribe preguntas como criterios de contratación o control de calidad de anuncios, no impresiones generales. "¿El candidato ha lanzado y mantenido una aplicación TypeScript/React orientada al usuario?" - Pondera lo que importa. No todos los requisitos son iguales. - Clasifica en grupos claros (Lista Corta / Revisión / Rechazo) para que los humanos solo dediquen tiempo al grupo intermedio. Caso de uso: Un reclutador de IA que filtra cientos de solicitantes en milisegundos según tus requisitos imprescindibles. 3) Modo Dios: productos en tiempo real que antes no tenían sentido Definición: Jev como Sistema 1 (rápido, intuitivo) junto a LLMs como Sistema 2 (lento, razonamiento profundo). Velocidad + costo desbloquean productos que eran demasiado lentos o caros de construir. Para qué usar Jev: - Muchos datos que necesitan verificaciones detalladas → bucle de clasificación. - Debe reaccionar mientras el usuario aún está hablando o pegando → ejecuta Jev en cada palabra / actualización de estado. - Combínalos. LLM para razonamiento profundo. Jev para las decisiones rápidas dentro del bucle. Caso de uso: navegador controlado por voz (transcripción + estado de página → probabilidades de clic / desplazamiento) y pegado inteligente (el texto de factura se asigna a los campos de gastos correctos mientras pegas).