El avance de los modelos de lenguaje ha abierto posibilidades fascinantes para analizar grafos con atributos textuales, donde cada nodo puede contener descripciones, reseñas o documentos. Sin embargo, el principal obstáculo para su adopción masiva reside en el costo computacional: invocar repetidamente a estos modelos para cada nodo de un grafo de mediano tamaño puede consumir días de procesamiento. La solución no está en evitar el uso de inteligencia artificial, sino en optimizar cuándo y cómo se consulta. Estrategias de consulta dispersa, combinadas con una optimización de doble nivel (bilevel), permiten seleccionar solo aquellos nodos donde la intervención del modelo realmente aporta valor, reduciendo drásticamente los recursos necesarios sin sacrificar precisión. Este enfoque resulta especialmente relevante en entornos empresariales donde se integran ia para empresas para potenciar sistemas de recomendación, clasificación de datos o detección de anomalías en redes. En Q2BSTUDIO desarrollamos aplicaciones a medida que incorporan este tipo de optimizaciones, permitiendo a las organizaciones aprovechar la potencia de los agentes IA sin incurrir en costes desproporcionados. La clave está en diseñar arquitecturas que evalúen previamente la ganancia esperada de cada consulta, algo que logramos combinando servicios cloud aws y azure para escalar dinámicamente, y aplicando principios de ciberseguridad para proteger los datos sensibles durante el proceso. Este tipo de soluciones de software a medida también se benefician de herramientas de servicios inteligencia de negocio como power bi, que visualizan los resultados extraídos de los grafos enriquecidos por los modelos de lenguaje. Así, la optimización bilevel no solo acelera los tiempos de ejecución, sino que abre la puerta a aplicaciones que antes eran inviables, como el análisis en tiempo real de redes sociales o la monitorización de infraestructuras críticas. La adopción de estas técnicas representa un paso firme hacia una inteligencia artificial más eficiente y pragmática, alineada con las necesidades reales del mercado.