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Probado antes de salir
Pruebas y evaluación de agentes de IA
Armamos el banco de pruebas de tus agentes y copilotos: casos reales y difíciles con la respuesta correcta esperada, que corren antes de cada cambio. Y en producción, monitoreo de lo que responden, cuánto cuestan y cuándo empiezan a fallar. Probado antes de salir, medido después.
El problema
Lo que hoy se atora
- Nadie sabe si el cambio rompió algoSe ajustó una instrucción del agente y nadie puede decir qué otras respuestas cambiaron.
- La calidad se mide por quejasLos errores del agente se descubren cuando un cliente reclama o alguien revisa al azar.
- Cambiar de modelo da miedoSale una versión nueva o más barata y no hay forma de saber si conviene sin arriesgar la operación.
Cómo lo hacemos
Cuatro pasos, cada uno con algo que puedes revisar.
- Definimos qué es una buena respuestaCon tu equipo escribimos los criterios: exactitud, tono, límites y qué debe escalar.
- Armamos el banco de pruebasCasos reales, difíciles y maliciosos, cada uno con su resultado esperado.
- Evaluamos antes de cada cambioSi una prueba importante falla, el cambio no sale a producción.
- Monitoreamos en producciónCalidad, costo, escalamientos y desviaciones, con alertas a tiempo.
Qué te llevas
Entregables, no promesas.
Todo queda en tu nube y a tu nombre.
- Criterios de calidad escritos para cada agente o copiloto
- Banco de pruebas con casos reales, difíciles e intentos de abuso
- Evaluación automática que corre antes de cada cambio, con su reporte
- Comparación entre modelos: calidad y costo lado a lado
- Monitor en producción con calidad, costo y escalamientos
- Proceso de revisión humana de muestras y de casos marcados
Por qué probar un agente de IA es distinto
Un programa tradicional da siempre la misma salida para la misma entrada. Un agente de IA no: la misma pregunta puede producir respuestas distintas, y un cambio pequeño en sus instrucciones puede mejorar un caso y empeorar otros diez. Por eso no basta con probarlo una vez en la demo, ni con que alguien del equipo le haga diez preguntas antes de liberarlo. Hace falta un método que se repita igual cada vez y que deje constancia del resultado.
La evaluación de IA consiste en tener un conjunto de casos con su resultado esperado y medir, de forma repetible, qué tanto se acerca el agente. Algunos criterios se revisan con reglas fijas, como si el monto es correcto o si escaló cuando debía. Otros, como el tono o la claridad, se revisan con un modelo evaluador calibrado contra el criterio de tu gente, y una persona revisa muestras.
El banco de pruebas: el activo que más vale
El banco de pruebas es la memoria de todo lo que el agente debe hacer bien. Se arma con conversaciones reales, con los casos que más se complican, con preguntas fuera de tema e intentos de que el agente diga lo que no debe. Cada error que aparece en producción se convierte en una prueba nueva, para que no se repita.
Con ese banco, cambiar de modelo deja de ser una apuesta. Se corre la misma evaluación con el modelo actual y con el nuevo, y se ve lado a lado cuál responde mejor y cuánto cuesta cada uno. La decisión se toma con números.
Después de salir: monitoreo continuo
En producción, cada ejecución queda registrada. El monitor muestra calidad, costo, casos escalados y señales de que algo cambió, como más escalamientos de lo normal o respuestas más largas. Una persona revisa muestras con regularidad y aprueba los cambios antes de liberarlos.
Los proveedores de modelos también cambian sus versiones, a veces sin aviso. Con el monitor y el banco de pruebas, esos cambios se detectan pronto: la evaluación se vuelve a ejecutar, se compara contra la anterior y, si algo empeoró, se corrige antes de que lo note un cliente. Así la calidad deja de depender de la suerte y se convierte en un número que se revisa como cualquier otro indicador de la operación.
Preguntas frecuentes
Pruebas y evaluación de IA: lo que nos preguntan.
¿Sirve para agentes que no construyeron ustedes?
Sí. Evaluamos agentes y copilotos hechos por tu equipo o por otro proveedor. Solo necesitamos acceso para enviarle casos y leer sus respuestas.
¿Cuántos casos debe tener un banco de pruebas?
Los suficientes para cubrir lo que el agente hace y lo que nunca debe hacer. Empezamos con los casos más frecuentes y los más riesgosos, y crece con cada error que aparece en producción.
¿Quién decide qué es una respuesta correcta?
Tu equipo. Nosotros ayudamos a escribir los criterios y a convertirlos en pruebas, pero la definición de lo correcto es de quien conoce la operación.
¿Cómo ayuda a bajar el costo?
Permite probar modelos más baratos o instrucciones más cortas sin arriesgar la calidad. Si la evaluación demuestra que dan el mismo resultado, se cambia.
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- Sabes cuánto cuesta antes de empezar
- Probado antes de salir a producción
- Una persona aprueba lo que importa