La mayoría de las tareas que la gente quiere "automatizar con IA" no necesitan un modelo: necesitan una regla, un parser, o cuarenta líneas de Python. Esta guía de practitioner trae un árbol de decisión de 4 preguntas en orden para decidir cuándo automatizar SIN IA es más barato: si la tarea tiene reglas fijas, Python básico; si el input siempre tiene la misma estructura, un parser (pandas, regex, BeautifulSoup); si necesitas entender lenguaje natural ambiguo, ahí empieza a tener sentido un LLM; y si el volumen y la tolerancia a error justifican el costo. Incluye la comparativa real de costos defendibles: misma tarea de reglas fijas que corre 1 millón de veces al mes cuesta $0 con Python en AWS Lambda nivel gratuito vs ~$2,750 USD/mes llamando a GPT-4o por cada caso ($2.50/M input + $10/M output con 500 tokens entrada y 150 salida por unidad). Cierra con las 3 señales legítimas de que SÍ necesitas IA (input no estructurado, comprensión semántica, espacio de casos demasiado grande para enumerar con reglas) y el patrón ganador híbrido: reglas para lo predecible, IA solo donde hay ambigüedad real. PDF descargable de 7 páginas con referencias a AWS Lambda Pricing, OpenAI API Pricing y Wiz Lambda Cost Breakdown.