Presis incorpora clasificación alojada en infraestructura propia a la plataforma de agentes de Boost.ai

boost.ai anunció el lanzamiento de Presis el 10 de noviembre de 2026: un modelo de lenguaje alojado en infraestructura propia para tomar decisiones de clasificación en conversaciones con agentes de IA. La empresa indicó que, según las pruebas internas, es al menos 2,5 veces más rápido que los modelos a los que sustituye; la diferencia se nota sobre todo en las horas de mayor demanda y en la IA de voz.

Presis determina qué parte de un agente de IA debe responder, si una pregunta está dentro del alcance, si es seguro mostrar una respuesta al usuario final y cómo se revisan las conversaciones completadas. En los despliegues de voz, estas comprobaciones de enrutamiento y protección deben terminar antes de que pueda comenzar una respuesta, por lo que la clasificación forma parte directa del proceso de respuesta. La empresa afirma que Presis ya toma esas decisiones en la plataforma y que su despliegue más amplio en toda la plataforma continuará durante las próximas semanas.

Rendimiento e infraestructura

Según las pruebas internas de la empresa, los costos de tokens se redujeron en promedio un 33 % y la precisión mejoró en las cinco funciones de clasificación, entre 0,5 y 7,9 puntos porcentuales, según la función.

El director de tecnología, Rasmus Hauch, afirmó que controlar «cada parte de la pila en la que se ejecuta» permite seguir mejorando el modelo especializado en clasificación. La documentación de la versión 14 indica que los modelos ajustados se ejecutan en clústeres de servidores dedicados, administrados internamente, con el objetivo de ofrecer tiempos de respuesta bajos y una gran capacidad.

Presis se ejecuta en AWS, en la misma región que ya presta servicio a cada instancia de cliente, por lo que la ubicación de procesamiento documentada no cambia. AWS ya es un subencargado del tratamiento aprobado, así que el modelo no incorpora nuevos subencargados ni requiere modificar el acuerdo de tratamiento de datos ni formalizar otro acuerdo.

La empresa afirma que este control integral evita que las decisiones de enrutamiento, alcance y protección se vean afectadas por interrupciones, tiempos de espera agotados y variaciones de capacidad de terceros.

La versión 14 separa la generación de la clasificación

La versión 14 divide el trabajo de los modelos de lenguaje de la plataforma entre generación y clasificación. GPT-5.1 es obligatorio para las funciones integradas de generación de texto y es la opción predeterminada para las nuevas acciones agénticas; Presis se encarga del componente de clasificación del orquestador de agentes, el aprendizaje con pocos ejemplos, la revisión de IA, el detector de consultas fuera de alcance y las barreras de seguridad del sistema. Los clientes deben configurar GPT-5.1 antes de actualizar; de lo contrario, la migración del sistema fallará.

Esta arquitectura reduce las opciones de proveedores de modelos para la clasificación integrada. Se eliminarán la compatibilidad con la opción externa de aportar un modelo propio y las opciones de configuración de proveedores para esas tareas, mientras que la opción BYO seguirá disponible para las acciones agénticas generativas, las acciones LLM y las barreras de seguridad.

Migración y transición de modelos

La empresa vincula la transición general con la retirada programada por Microsoft para abril de 2027 de GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.1-mini y GPT-4.1-nano en Azure. Las funciones para migrar y probar comenzaron a estar disponibles con la versión 12.8.3 en agosto de 2026, y estaba previsto que los cambios obligatorios de la versión 14 empezaran a llegar a producción a mediados de octubre de 2026.

Presis es el nuevo nombre de Boost Native Model. boost.ai afirma que el nombre noruego transmite precisión y puntualidad, y que el cambio no modificó el funcionamiento del modelo.

La empresa también está evaluando un enfoque similar, basado en modelos dedicados, para las funciones generativas. Para los clientes, la contrapartida inmediata es un mayor control de la plataforma y las mejoras de eficiencia comunicadas, junto con menos libertad para elegir proveedores en la clasificación integrada; cualquier ampliación a la generación sigue en fase de evaluación y no constituye un lanzamiento confirmado.