¿Cómo puede asegurarse de que sus soluciones de IA funcionen como espera?

La IA generativa (GenAI) está evolucionando rápidamente y ya no se limita a chatbots divertidos o a la generación de imágenes impresionantes. En 2025, la atención se centrará en transformar el revuelo mediático en torno a la IA en valor real. Empresas de todo el mundo buscan formas de integrar y aprovechar la GenAI en sus productos y procesos para ofrecer un mejor servicio a los usuarios, aumentar la eficiencia, mantenerse competitivas e impulsar el crecimiento. Y con las API y los modelos preentrenados de los principales proveedores, integrar la GenAI parece más fácil que nunca. Pero aquí está el problema: que la integración sea sencilla no significa que las soluciones de IA funcionen según lo previsto una vez implementadas.

Los modelos predictivos no son realmente nuevos: como humanos, llevamos años prediciendo cosas, empezando oficialmente con la estadística. Sin embargo, GenAI revolucionó la predicción por varias razones :

• No es necesario entrenar su propio modelo ni ser un científico de datos para crear soluciones de IA.
• La IA ahora es fácil de usar a través de interfaces de chat y fácil de integrar a través de API.
• Liberando muchas cosas que antes no era posible hacer o eran realmente difíciles de hacer.

Todo esto hace que la IA genómica sea increíblemente emocionante, pero también arriesgada . A diferencia del software tradicional —o incluso del aprendizaje automático clásico—, la IA genómica introduce un nuevo nivel de imprevisibilidad. No se implementa una lógica determinista; se utiliza un modelo entrenado con enormes cantidades de datos, con la esperanza de que responda según sea necesario. Entonces, ¿cómo sabemos si un sistema de IA está haciendo lo que pretendemos? ¿Cómo sabemos si está listo para funcionar? La respuesta está en las evaluaciones, un concepto que exploraremos en esta publicación.

• Por qué los sistemas Genai no se pueden probar de la misma manera que el software tradicional o incluso el aprendizaje automático clásico (ML)
• Por qué las calificaciones son esenciales para comprender la calidad de su sistema de IA y no opcionales (a menos que le gusten las sorpresas)
• Diferentes tipos de evaluaciones y técnicas para aplicarlas en la práctica

Ya sea que sea un gerente de producto, un ingeniero o cualquier persona que trabaje o esté interesado en IA, espero que esta publicación lo ayude a comprender cómo pensar críticamente sobre la calidad de los sistemas de IA (y por qué las evaluaciones son esenciales para lograr esa calidad).

 

La IA generativa no se puede probar como el software tradicional, ni siquiera como el aprendizaje automático clásico.

En el desarrollo de software tradicional , los sistemas siguen una lógica determinista: si ocurre X, entonces ocurrirá Y, siempre. A menos que algo falle en el sistema subyacente o se introduzca un error en el código… razón por la cual se añaden pruebas, monitorización y alertas. Las pruebas unitarias se utilizan para validar pequeños bloques de código, las pruebas de integración para asegurar que los componentes funcionen correctamente juntos y la monitorización para detectar si algo está fallando en producción. Probar software tradicional es como comprobar una calculadora. Introduces 2 + 2 y esperas 4. Claro y determinista, es verdadero o falso.

Sin embargo, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial introducen indeterminación y probabilidad. En lugar de definir explícitamente el comportamiento mediante reglas, entrenamos modelos para que aprendan patrones a partir de los datos. En IA, si ocurre X, el resultado ya no es un Y fijo, sino una predicción con cierto grado de probabilidad, basada en lo que el modelo aprendió durante el entrenamiento . Esto puede ser muy potente, pero también introduce incertidumbre: entradas idénticas pueden tener resultados diferentes con el tiempo, resultados plausibles pueden ser incorrectos y pueden surgir comportamientos inesperados en situaciones excepcionales.

Esto hace que los métodos de evaluación tradicionales sean inadecuados, e incluso a veces inviables. El ejemplo de la calculadora es similar a intentar evaluar el desempeño de un estudiante en un examen abierto. Para cada pregunta, y para las múltiples formas posibles de responderla, ¿es correcta la respuesta proporcionada? ¿Está por encima del nivel de conocimiento que el estudiante debería poseer? ¿Acaso el estudiante inventó todo, pero su respuesta resulta muy convincente? Al igual que las respuestas en un examen, los sistemas de IA pueden evaluarse, pero necesitan un método más general y flexible para adaptarse a diferentes entradas, contextos y casos de uso (o tipos de pruebas).

En el aprendizaje automático (ML) tradicional, las evaluaciones son una parte fundamental del ciclo de vida del proyecto . Entrenar un modelo para una tarea específica, como la aprobación de préstamos o la detección de enfermedades, siempre incluye una evaluación mediante métricas como la precisión, la exhaustividad, el RMSE y el MAE. Esto permite medir el rendimiento del modelo, comparar diferentes opciones y determinar si es lo suficientemente bueno para su implementación. En GenAI, la situación suele ser diferente: los equipos utilizan modelos que ya han sido entrenados y han superado evaluaciones internas de propósito general realizadas por el proveedor y con parámetros de referencia generales. Estos modelos son muy eficaces en tareas generales, como responder preguntas o redactar correos electrónicos, lo que conlleva el riesgo de depender excesivamente de ellos para nuestro caso de uso específico. Sin embargo, es importante preguntarse: "¿ Este modelo es lo suficientemente bueno para mi caso de uso? ". Aquí es donde entra en juego la evaluación : determinar si las predicciones o las generaciones son adecuadas para el caso de uso, el contexto, las entradas y los usuarios específicos.

Hay otra diferencia importante entre ML y GenAI: la variedad y complejidad de los resultados del modelo. Ya no devolvemos categorías y probabilidades (como la probabilidad de que un cliente devuelva un préstamo), ni números (como el precio esperado de una casa en función de sus características). Los sistemas GenAI pueden devolver muchos tipos de salida, con diferentes duraciones, tonos, contenidos y formatos. Asimismo, estos modelos ya no requieren entradas altamente estructuradas y específicas, sino que suelen aceptar casi cualquier tipo de entrada: texto, imágenes o incluso audio o vídeo. Por eso la evaluación se vuelve mucho más difícil.

Por qué las evaluaciones son necesarias, no opcionales (a menos que prefieras sorpresas desagradables)

Los procesos de evaluación te ayudan a determinar si tu sistema de IA funciona como deseas , si está listo para su uso y, de ser así, si continúa rindiendo según lo previsto. A continuación, se presenta un análisis de la importancia de los procesos de evaluación:

• Evaluación de calidad: Las evaluaciones proporcionan una forma estructurada de comprender la calidad de sus predicciones o resultados de IA y cómo se integrarán en el sistema general y el caso de uso. ¿Son precisas las respuestas? ¿Útil? ¿Cohesivo? ¿Relacionado?
• Cuantificar errores: Las calificaciones ayudan a determinar el porcentaje, los tipos y la magnitud de los errores. ¿Con qué frecuencia ocurren errores? ¿Qué tipos de errores ocurren con mayor frecuencia (por ejemplo, falsos positivos, alucinaciones, errores de formato)?
• Mitigación de riesgos: Le ayuda a detectar y prevenir comportamientos dañinos o sesgados antes de que lleguen a los usuarios, protegiendo así a su empresa de riesgos de reputación, problemas éticos y posibles problemas regulatorios.

La IA generativa, con relaciones de entrada-salida libres y generación de texto largo, hace que las evaluaciones sean más relevantes y complejas. Cuando las cosas van mal, pueden ir muy mal. Todos hemos visto los titulares sobre chatbots que ofrecen consejos peligrosos, modelos que generan contenido sesgado y herramientas de IA que alucinan con datos falsos.

 

“ La inteligencia artificial nunca será perfecta, pero al usar las calificaciones puedes reducir el riesgo de pasar vergüenza, lo que podría costarte dinero, credibilidad o un momento viral en Twitter. ”

 

¿Cómo se define una estrategia de evaluación de IA?

Entonces, ¿cómo determinamos nuestras calificaciones de IA? No existe un método de evaluación que se adapte a todos. Las evaluaciones dependen del caso de uso específico y deben alinearse con los objetivos específicos de su aplicación de IA. Por ejemplo, si estás creando un motor de búsqueda, es posible que te interese la relevancia de los resultados. Si se trata de un chatbot, es posible que le interese la utilidad y la seguridad. Si es información clasificada, probablemente le importará la exactitud y la precisión. Para los sistemas que implican múltiples pasos (como un sistema de IA que realiza una búsqueda, prioriza los resultados y luego genera una respuesta), a menudo es necesario evaluar cada paso. La idea aquí es medir si cada paso ayuda a lograr la métrica de éxito general (y a partir de esto, comprender dónde centrar las iteraciones y las mejoras).

Las áreas de evaluación comunes incluyen:

• Corrección y alucinaciones: ¿Son los resultados realistas y precisos? ¿El sistema genera información incorrecta o alucinaciones?
• Pertinencia: ¿El contenido es consistente con la consulta del usuario o el contexto proporcionado?
• seguridad, sesgo y toxicidad
• Formato: ¿La salida está en el formato esperado (por ejemplo, JSON, llamada de función válida)?
• Seguridad, sesgo y toxicidad: ¿El sistema genera contenido dañino, sesgado o tóxico?

Métricas específicas para cada tarea. Por ejemplo, en las tareas de clasificación se utilizan métricas como la exactitud y la precisión; en las tareas de resumen, ROUGE o BLEU; y en las tareas de creación de código, la verificación de expresiones regulares y la ejecución sin errores.

¿Cómo se calculan realmente las evaluaciones?

Una vez que haya determinado lo que desea medir, el siguiente paso es diseñar sus casos de prueba. Este será un conjunto de ejemplos (cuanto más mejor, pero siempre equilibrando valor y costes) donde tienes:

• Ejemplo de entrada:Una introducción realista de su sistema una vez que entra en producción.
• Resultados esperados (Si corresponde): Hecho clave o ejemplo de resultados deseados.
• Método de evaluación: Mecanismo de registro para evaluar el resultado.
• Resultado o éxito/fracaso:Una métrica calculada que evalúa su caso de prueba.

Dependiendo de sus necesidades, tiempo y presupuesto, existen varias técnicas que puede utilizar como métodos de evaluación:

• Herramientas de registro estadístico como: BLEU, ROUGE y METEOR, o medida de similitud de coseno entre incrustaciones: útil para comparar el texto generado con la salida de referencia.
• Métricas tradicionales de aprendizaje automático como Precisión, recuperación y AUC: ideal para clasificación con datos etiquetados.
• Modelo de Lenguaje Grande como Juez (LLM como Juez) Utilice un modelo de lenguaje grande para evaluar el resultado (por ejemplo, “¿Es esta respuesta correcta y útil?“). Especialmente útil cuando no se dispone de datos no clasificados o cuando se evalúa un constructo abierto.

Los procesos de evaluación basados ​​en código utilizan expresiones estándar, reglas lógicas o implementaciones de casos de prueba para validar los formatos.

 

La línea de fondo

Pongamos todo junto con un ejemplo concreto. Imagina que estás construyendo un sistema de análisis de sentimientos para ayudar a tu equipo de atención al cliente a priorizar los correos electrónicos entrantes.

El objetivo es garantizar que los mensajes más urgentes o negativos obtengan respuestas más rápidas, lo que reduce la frustración, mejora la satisfacción y disminuye la pérdida de clientes. Este es un caso de uso relativamente simple, pero incluso en un sistema como este, con resultados limitados, la calidad importa: las malas predicciones podrían provocar que los correos electrónicos se prioricen aleatoriamente, lo que significa que su equipo está perdiendo tiempo con un sistema que cuesta dinero.

Entonces, ¿cómo sabe que su solución está funcionando tan bien como desea? Estás evaluando. A continuación se muestran algunos ejemplos de cosas que podrían ser relevantes para evaluar en este caso de uso específico:

• Validación de formato: ¿Los resultados de una llamada a un modelo de lenguaje grande (LLM) para predecir el sentimiento del correo electrónico se devuelven en el formato JSON esperado? Esto se puede evaluar mediante comprobaciones basadas en código: expresiones regulares, validación de esquema, etc.
• Precisión de la clasificación de sentimientos: ¿El sistema clasifica correctamente el sentimiento en una variedad de textos (cortos, largos y multilingües)? Esto se puede evaluar utilizando datos etiquetados mediante métricas de aprendizaje automático tradicionales (métricas ML) o, si las etiquetas no están disponibles, utilizando un modelo de lenguaje grande (LLM) como juez.

Una vez que la solución sea sencilla, también querrá incluir las métricas más relevantes para el impacto final de su solución :

• Eficacia de la priorización: ¿Los agentes de soporte realmente son dirigidos a los correos electrónicos más importantes? ¿La priorización se alinea con el impacto empresarial deseado?
• Impacto comercial final: Con el tiempo, ¿este sistema reduce los tiempos de respuesta, reduce la pérdida de clientes y mejora los índices de satisfacción?

Las evaluaciones son esenciales para garantizar que los sistemas de IA sean útiles, seguros, valiosos y estén listos para su uso. Por lo tanto, ya sea que trabajes con un clasificador simple o un chatbot de código abierto, tómate el tiempo para definir qué significa "suficientemente bueno" (la calidad mínima aceptable) y diseña evaluaciones en torno a ello para medir el rendimiento.

 

Referencias

[1] Tu producto de IA necesita evaluaciones , Hamel Husain

[2] Métricas de evaluación de LLM: La guía definitiva para la evaluación de LLM, Confident AI

[3] Evaluación de agentes de IA, deeplearning.ai + Arize