Fine-Tuning frente a RAG
Un marco de decisión a partir de más de 20 despliegues empresariales — cuándo cada enfoque justifica su coste
Por
Tenten AI Research
ML Engineering
Publicado
1 de abril de 2026
Tiempo de lectura
19 min
Resumen
La elección entre el fine-tuning y la generación aumentada por recuperación es la decisión de arquitectura más debatida en el diseño de sistemas de IA empresarial. También es la que más a menudo se toma mal — los equipos eligen según lo que resulta técnicamente interesante, y no según lo que el problema realmente exige.
Este informe técnico presenta el marco de decisión que Tenten AI ha desarrollado a lo largo de más de 20 proyectos empresariales. El marco no es prescriptivo: hay casos en los que el fine-tuning es claramente la respuesta correcta, casos en los que RAG lo es, y casos en los que se necesitan ambos. El objetivo es dar a los equipos el vocabulario y los criterios para decidir de forma deliberada, y no por inercia.
La primera aclaración, y la más importante: el fine-tuning y RAG resuelven problemas distintos. El fine-tuning cambia lo que un modelo sabe hacer. RAG cambia qué información está disponible durante la inferencia. Confundir estos dos problemas es el origen de la mayoría de los errores de arquitectura en este terreno.
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