De elegir modelos a diseñar sistemas: la era del AI Harness
El 28 de octubre GitHub anunció la disponibilidad general de Copilot Fusion. En vez de escoger un modelo para cada tarea, eliges Fusion y el sistema decide qué modelos y patrones de ejecución utilizar. La documentación de GitHub describe opciones como resolver con un modelo, escalar una respuesta para que otro la revise o generar una respuesta y pedir a otro modelo que la critique.
El modelo sigue importando, pero cambia la pregunta. Durante estos últimos años hemos comparado nombres y versiones: ¿cuál razona mejor?, ¿cuál escribe mejor código?, ¿cuál tiene más contexto? Ahora aparece otra pregunta, más arquitectónica: ¿qué sistema decide cómo usar modelos, datos y herramientas para completar el trabajo?
En un artículo anterior sobre qué es un harness y dónde vive, expliqué por qué dos herramientas con el mismo modelo pueden comportarse de forma distinta. Aquí quiero dar un paso más: ¿qué cambia cuando el propio sistema empieza a elegir y combinar modelos?