Tratar el LLM como una dependencia externa
Una llamada a un LLM debe encapsularse como cualquier servicio externo: timeout, gestión de errores, control del volumen y comportamiento de contingencia.
La lógica de negocio no debe depender de un texto libre imposible de validar. Las salidas estructuradas reducen considerablemente la superficie de error.
El servicio de IA debe quedar detrás de una interfaz clara para que el resto del backend no esté acoplado directamente al SDK de un proveedor.
Validar las salidas antes de usarlas
Aunque un modelo devuelva JSON, el backend debe considerar esa salida como no fiable hasta haberla validado.
Los esquemas, restricciones, enumeraciones, longitudes máximas y campos obligatorios deben comprobarse exactamente igual que en cualquier petición externa.
Una salida no válida debe provocar un reintento controlado, una contingencia o una validación humana, nunca una persistencia silenciosa.
Minimizar los datos transmitidos
La capa backend debe seleccionar únicamente la información necesaria para el caso de uso y enmascarar los datos sensibles siempre que sea posible.
Este enfoque reduce a la vez el riesgo de seguridad, el coste de las llamadas y la complejidad de la gobernanza.
Los identificadores internos, tokens, secretos y campos ajenos a la tarea no deberían incluirse nunca por defecto en los prompts.
Gestionar timeouts, reintentos y circuit breakers
Un proveedor de IA puede ralentizarse, limitar las peticiones o dejar de estar disponible temporalmente. El backend debe usar timeouts cortos y estrategias de reintento acotadas.
Un circuit breaker evita que se acumulen hilos o peticiones cuando un servicio externo ya está fallando.
Los procesos no interactivos pueden trasladarse a una cola o a un worker asíncrono para proteger los tiempos de respuesta de las API principales.
Medir coste, latencia y calidad
Cada llamada importante a la IA debe producir métricas: modelo, duración, número aproximado de tokens, estado y tipo de tarea.
Estas métricas ayudan a detectar desviaciones de coste, regresiones de rendimiento y usos inesperados.
La calidad también debe supervisarse con casos de prueba representativos y no con impresiones puntuales.
