Es el proceso que permite a un modelo de IA rendir al máximo en escenarios del mundo real, minimizando la fricción con el usuario. El impacto directo de una buena inferencia se observa en una drástica reducción de errores, mayor consistencia en las respuestas y un estricto respeto por los formatos y políticas predefinidos. Para que sea exitoso, es fundamental medir de forma continua la precisión de sus resultados, la cobertura de los temas que puede manejar y, sobre todo, la fidelidad de sus respuestas a la evidencia disponible, asegurando confiabilidad.