Evaluaciones en IA: Lo que todos dicen hacer y pocos hacen bien¶

Marcelo Acosta Cavalero

Si preguntamos en LinkedIn o Twitter* sobre evaluaciones (evals) en proyectos de IA, encontraremos cientos de posts hablando del tema. Todo el mundo parece ser experto en evals. Sin embargo, la realidad es bastante diferente: son pocas las empresas que realmente implementan evaluaciones sistemáticas en sus proyectos de IA, y menos aún las que lo hacen correctamente.

Pero antes de seguir, vamos a lo básico: ¿qué son realmente las evals?

Imaginen que tienen un empleado nuevo. No basta con contratarlo y asumir que todo va bien, necesitan evaluar su desempeño. Las evals son exactamente eso, pero para sistemas de IA. Son métodos sistemáticos para medir qué tan bien está funcionando tu modelo de IA en las tareas específicas para las que lo implementaste. Y no, no hablo de esa sensación de 'funciona bien' que todos tenemos cuando probamos un chatbot un par de veces.

Cuando hablamos de implementar evals, estamos hablando de números concretos, no de sensaciones. Por ejemplo, si implementaste un sistema de IA para clasificar correos de soporte, no basta con que 'parezca que funciona bien'. Necesitas saber exactamente qué porcentaje de correos está clasificando correctamente, cuántos está enviando al departamento equivocado, y cuánto tiempo está tardando en tomar estas decisiones. Y aquí viene lo interesante: muchas empresas descubren que su IA, que parecía funcionar perfectamente en las demos, tiene un rendimiento muy diferente cuando se enfrenta a datos reales del día a día.

El problema es que implementar evals no es tan simple como aplicar un test de múltiple opción. Requiere definir métricas específicas para tu caso de uso, crear conjuntos de datos de prueba representativos, y establecer umbrales de rendimiento aceptables. Y aquí es donde muchas empresas cometen su primer error: intentan medir todo, o peor aún, miden las cosas equivocadas.

Pensemos en un caso concreto: una empresa decide implementar un asistente de IA para su servicio al cliente. Los directivos están entusiasmados porque en las pruebas iniciales el sistema responde rápido y parece coherente. Pero sin evals adecuadas, no tienen forma de saber si está dando información correcta, si mantiene el tono de marca, o si está escalando correctamente los casos críticos a agentes humanos.

Un sistema robusto de evaluación debería medir aspectos como la precisión factual (¿las respuestas son correctas?), la adherencia a políticas (¿respeta los protocolos de seguridad?), y el impacto en métricas de negocio (¿realmente reduce el tiempo de resolución?).

Y aquí viene la parte que nadie quiere oír: esto requiere inversión de tiempo y recursos. No existe un atajo mágico ni una herramienta universal que haga todo el trabajo.

La estructura de un sistema de evaluación efectivo tiene tres niveles fundamentales. En la base tenemos las evaluaciones automatizadas: scripts que verifican aspectos básicos como tiempos de respuesta, formato de salidas y coherencia en las respuestas. Es la parte más fácil de implementar, pero también la más limitada.

La siguiente capa es más compleja: evaluaciones basadas en conjuntos de datos de prueba cuidadosamente seleccionados. Aquí es donde muchas empresas la pifian. No sirve de nada probar tu modelo con casos ideales o inventados, necesitas datos que reflejen la realidad caótica del mundo real, incluyendo esos casos extremos que te dan dolor de cabeza. Si tu IA va a procesar correos en español, necesita manejar desde el español más formal hasta el chileno con modismos y todo.

Y en la capa superior están las evaluaciones humanas expertas. Sí, aunque suene antiguo, necesitas personas que entiendan tu negocio revisando periódicamente las respuestas del sistema. No para cada interacción, obviamente, pero sí para mantener un control de calidad consistente.

Hablemos de números, porque al final del día eso es lo que más le interesa a cualquier directivo. Implementar un sistema de evaluación puede parecer costoso al principio; estamos hablando de dedicar tiempo de desarrollo, infraestructura y recursos humanos.

Pero ¿sabes qué es más costoso? Descubrir que tu IA está cometiendo errores sistemáticos después de meses en producción.

Imaginemos un sistema de IA que gestiona devoluciones en un e-commerce. Sin evaluaciones adecuadas, podrías estar aprobando devoluciones innecesarias o, peor aún, rechazando casos legítimos. Cada error tiene un costo directo en dinero y en satisfacción del cliente. Un buen sistema de evaluación puede detectar estos problemas antes de que impacten tu balance.

La buena noticia es que no necesitas implementar todo de golpe. Puedes empezar con lo básico: definir métricas clave específicas para tu caso de uso, implementar evaluaciones automatizadas simples, y establecer un proceso de revisión humana periódica. A medida que el sistema madure, también lo harán tus evaluaciones.

Entonces, ¿por dónde empezar? El primer paso es más simple de lo que parece: documenta exactamente qué esperas que haga tu sistema de IA. No me refiero a generalidades como 'mejorar la atención al cliente', sino a objetivos concretos y medibles.

Por ejemplo: 'responder consultas de primer nivel en menos de 30 segundos con una precisión del 95%'.

Una vez definidos los objetivos, necesitas crear tu conjunto inicial de pruebas. Aquí va un consejo que vale oro: empieza con los casos que te han dado problemas en el pasado. Si tienes un histórico de tickets de soporte, busca aquellos que fueron escalados o que generaron quejas. Esos son exactamente el tipo de casos que tu sistema de evaluación debe detectar.

Lo siguiente es automatizar lo automatizable. No necesitas un sistema ultra sofisticado desde el día uno. Puedes comenzar con scripts simples que verifiquen cosas básicas: ¿el sistema responde dentro del tiempo límite? ¿Las respuestas tienen el formato correcto? ¿Se están registrando todas las interacciones?

La implementación técnica no tiene por qué ser un dolor de cabeza. Muchas empresas se paralizan buscando la solución perfecta, cuando lo importante es empezar con algo funcional y mejorar sobre la marcha. Un sistema básico de monitoreo continuo podría consistir en:

Un dashboard simple que muestre las métricas clave en tiempo real. No necesitas 200 gráficos - con 4 o 5 indicadores bien elegidos es suficiente para empezar. Por ejemplo, tasa de respuestas correctas, tiempo promedio de respuesta, tasa de escalamiento a humanos. Un sistema de alertas que avise cuando algo se sale de los parámetros normales. Si tu modelo normalmente tiene una precisión del 95% y de repente cae al 80%, necesitas saberlo inmediatamente, no cuando un cliente se queje. Un proceso de retroalimentación continua. Cada vez que el sistema comete un error, ese caso debe alimentar tu conjunto de pruebas. Es como entrenar un músculo, cada fallo es una oportunidad para fortalecer tus evaluaciones.

Lo crucial aquí es mantener registros detallados. Cuando algo falla, necesitas poder responder tres preguntas: ¿qué falló exactamente?, ¿por qué falló?, y ¿cómo evitamos que vuelva a fallar?

Para cerrar, volvamos a la realidad del mercado actual: mientras todos hablan de implementar IA, pocos están realmente midiendo su efectividad de manera sistemática. Esta es tu oportunidad de destacar. No es solo sobre tener la tecnología más avanzada, sino sobre saber exactamente qué tan bien funciona y poder demostrarlo con datos concretos.

Si estás pensando en implementar IA en tu empresa, o ya lo estás haciendo, las evaluaciones no pueden ser un 'extra opcional' o algo que harás 'cuando tengas tiempo'. Son tan fundamentales como tener un plan de negocio o un control de calidad. Sin ellas, estás básicamente piloteando un avión con los ojos vendados.

Y un último consejo práctico: empieza pequeño, pero empieza ya. Es mejor tener un sistema simple de evaluación funcionando hoy, que estar planeando el sistema perfecto que nunca se implementa. La IA es una maratón, no un sprint, y las evaluaciones son tu mapa de ruta para llegar a la meta.