Cómo saber si funciona bien: evals, verificación y fuentes

Tiempo estimado: 12 minutos (sumando las guías enlazadas)

Qué aprenderás

• Evaluaciones (evals), casos de prueba y respuestas esperadas.
• Verificación humana, fuentes, calidad, relevancia y repetibilidad.
• La diferencia entre una demo atractiva y una solución confiable.

Explicación sencilla

Probar una solución de IA no es "preguntarle dos cosas y ver si convence". Es definir casos de prueba con respuestas esperadas, correrlos de forma repetible y medir: ¿acierta? ¿cita fuentes reales? ¿mantiene el formato? ¿cuesta lo previsto? Eso es una eval.

Reglas de oro:

1. Casos representativos: ejemplos reales de tu uso, incluyendo los difíciles.
2. Criterios escritos antes de probar (si los definís después, te autoengañás).
3. Verificación humana en muestras: alguien revisa calidad, no solo métricas.
4. Repetir ante cada cambio (modelo nuevo, prompt nuevo, datos nuevos): lo

que funcionaba puede romperse en silencio.

1. Separar demo de producción: una demo elige los mejores casos; producción

debe rendir en los peores también.

Guías de este capítulo (contenido principal, sin duplicar)

1. ¿Qué es un benchmark de IA? — qué miden y qué no.
2. Métricas y leaderboards — cómo leer tablas sin ser engañado.
3. Reproducibilidad y limitaciones — por qué repetir importa.
4. Cómo evaluar anuncios de modelos nuevos — escepticismo productivo.

Autoevaluación

1. ¿Por qué es necesario evaluar una solución de IA antes de llevarla a producción?
2. ¿Qué diferencia hay entre una demostración atractiva y evidencia de calidad?

Fuentes

Las de cada guía enlazada. Revisión de este capítulo: 2026-10-03.

Seguir aprendiendo

• Unidad 11: resumen visual y mapa del módulo.
• Más adelante: Módulo 23 (evaluaciones y calidad) y Módulo 24 (observabilidad).