Las empresas no necesitan el mejor modelo de IA — necesitan el modelo correcto, seguro y dentro del presupuesto, para cada tarea y en cada momento. En esta sesión construimos en vivo una arquitectura de prueba de concepto sobre Azure donde Logic Apps Standard actúa como orquestador inteligente entre OpenAI/GPT-4o, Claude (Anthropic) y Gemini, usando Azure AI Content Safety como capa de governance antes y después de cada llamada al modelo.
Veremos cómo clasificar y rutear prompts según tipo de tarea, costo disponible y SLA; cómo detectar jailbreaks, PII y contenido dañino antes de que llegue al modelo; cómo loguear tokens, activar circuit breakers y enviar alertas de presupuesto con Azure Monitor; y cómo Azure AI Foundry encaja como sandbox de evaluación antes de promover un modelo a producción.
Todo demostrado como PoC funcional: flujo real, custom connectors, respuestas comparadas en vivo.