Respuesta corta: Defina qué se considera "bueno" para su caso de uso y luego realice pruebas con indicaciones representativas y versionadas, así como con casos extremos. Combine métricas automatizadas con la puntuación de rúbricas humanas, junto con comprobaciones de seguridad adversarial e inyección de indicaciones. Si las limitaciones de costo o latencia se vuelven apremiantes, compare los modelos según el éxito de la tarea por libra gastada y los tiempos de respuesta p95/p99.
Conclusiones clave:
Responsabilidad : asignar propietarios claros, mantener registros de versiones y volver a ejecutar evaluaciones después de cualquier solicitud o cambio de modelo.
Transparencia : Escriba los criterios de éxito, las limitaciones y los costos de fracaso antes de comenzar a recopilar puntajes.
Auditabilidad : mantenga conjuntos de pruebas repetibles, conjuntos de datos etiquetados y métricas de latencia p95/p99 rastreadas.
Contestabilidad : utilice rúbricas de revisión humana y una ruta de apelaciones definida para los resultados disputados.
Resistencia al mal uso : inyección de mensajes del equipo rojo, temas delicados y negativa excesiva a proteger a los usuarios.
Si estás eligiendo un modelo para un producto, un proyecto de investigación o incluso una herramienta interna, no puedes simplemente decir "parece inteligente" y enviarlo (consulta la guía de evaluación de OpenAI y el RMF 1.0 de NIST AI ). Así es como terminas con un chatbot que explica con seguridad cómo calentar un tenedor en el microondas. 😬
Artículos que quizás te interese leer después de éste:
🔗 El futuro de la IA: tendencias que darán forma a la próxima década
Innovaciones clave, impacto en el empleo y ética a tener en cuenta en el futuro.
🔗 Modelos fundamentales en IA generativa explicados para principiantes
Aprenda qué son, cómo se entrenan y por qué son importantes.
🔗 Cómo afecta la IA al medio ambiente y al uso de energía
Explore las emisiones, la demanda de electricidad y las formas de reducir la huella.
🔗 Cómo funciona el aumento de escala con IA para obtener imágenes más nítidas hoy
Vea cómo los modelos agregan detalles, eliminan ruido y amplían de manera limpia.
1) Definir “bueno” (depende, y está bien) 🎯
Antes de realizar cualquier evaluación, define cómo se ve el éxito. De lo contrario, lo medirás todo y no aprenderás nada. Es como llevar una cinta métrica para juzgar un concurso de pasteles. Claro, obtendrás números, pero no te dirán mucho 😅
Aclarar:
-
Objetivo del usuario : resumen, búsqueda, redacción, razonamiento, extracción de datos.
-
El costo del fracaso : una recomendación cinematográfica equivocada es divertida; una instrucción médica equivocada… no es divertida (encuadre de riesgo: NIST AI RMF 1.0 ).
-
Entorno de ejecución : en el dispositivo, en la nube, detrás de un firewall, en un entorno regulado
-
Restricciones principales : latencia, coste por solicitud, privacidad, explicabilidad, soporte multilingüe, control de tono
Un modelo que es "el mejor" en un trabajo puede ser un desastre en otro. No es una contradicción, es la realidad. 🙂
2) ¿Cómo es un marco de evaluación de modelos de IA robusto?
Sí, esta es la parte que la gente se salta. Cogen un benchmark, lo ejecutan una vez y listo. Un marco de evaluación sólido tiene algunas características consistentes (ejemplos prácticos de herramientas: OpenAI Evals / Guía de OpenAI Evals ):
-
Repetible : puedes ejecutarlo nuevamente la próxima semana y confiar en las comparaciones
-
Representante : refleja sus usuarios y tareas reales (no solo trivialidades)
-
Multicapa : combina métricas automatizadas + revisión humana + pruebas adversas
-
Accionable : los resultados te indican qué corregir, no solo "la puntuación bajó".
-
Resistente a manipulaciones : evita la "enseñanza para la prueba" o fugas accidentales
-
Consciente de los costos : la evaluación en sí misma no debería arruinarlo (a menos que le guste el dolor)
Si tu evaluación no resiste a un compañero escéptico que diga: "De acuerdo, pero asigna esto a producción", entonces aún no está terminada. Esa es la prueba de vibra.
3) Cómo evaluar modelos de IA comenzando con segmentos de casos de uso 🍰
Aquí hay un truco que ahorra mucho tiempo: dividir el caso de uso en partes .
En lugar de “evaluar el modelo”, haga lo siguiente:
-
Comprensión de la intención (¿obtiene lo que quiere el usuario?)
-
Recuperación o uso del contexto (¿utiliza correctamente la información proporcionada?)
-
Razonamiento / tareas de varios pasos (¿se mantiene la coherencia a lo largo de los pasos?)
-
Formato y estructura (¿sigue instrucciones?)
-
Seguridad y alineación de políticas (¿evita contenido inseguro?; consulte NIST AI RMF 1.0 )
-
Tono y voz de marca (¿suena como quieres que suene?)
Esto hace que "Cómo evaluar modelos de IA" parezca menos un examen enorme y más una serie de cuestionarios específicos. Los cuestionarios son molestos, pero manejables. 😄
4) Conceptos básicos de la evaluación fuera de línea: conjuntos de pruebas, etiquetas y los detalles poco glamorosos que importan 📦
La evaluación fuera de línea es donde se realizan pruebas controladas antes de que los usuarios toquen algo (patrones de flujo de trabajo: OpenAI Evals ).
Construye o colecciona un conjunto de pruebas que sea realmente tuyo
Un buen conjunto de pruebas generalmente incluye:
-
Ejemplos de oro : resultados ideales que enviarías con orgullo
-
Casos extremos : indicaciones ambiguas, entradas desordenadas, formato inesperado
-
Sondas de modo de fallo : indicaciones que incitan a alucinaciones o respuestas inseguras (encuadre de prueba de riesgo: NIST AI RMF 1.0 )
-
Cobertura de diversidad : diferentes niveles de habilidades de los usuarios, dialectos, idiomas y dominios.
Si solo pruebas con indicaciones "limpias", el modelo se verá increíble. Luego, tus usuarios aparecen con errores tipográficos, frases a medias y clics furiosos. Bienvenidos a la realidad.
Opciones de etiquetado (también conocidas como niveles de rigurosidad)
Puedes etiquetar las salidas como:
-
Binario : pasa/reprueba (rápido, severo)
-
Ordinal : Puntuación de calidad de 1 a 5 (matizada, subjetiva)
-
Multiatributo : precisión, integridad, tono, uso de citas, etc. (mejor, más lento)
La multiplicidad de atributos es la clave para muchos equipos. Es como probar la comida y juzgar la salinidad por separado de la textura. De lo contrario, simplemente dices "bien" y te encoges de hombros.
5) Métricas que no mienten... y métricas que sí lo hacen 📊😅
Las métricas son valiosas… pero también pueden ser una bomba de brillo. Brillan por todas partes y son difíciles de limpiar.
Familias métricas comunes
-
Precisión/coincidencia exacta : ideal para extracción, clasificación y tareas estructuradas
-
F1 / precisión / recuperación : útil cuando perder algo es peor que el ruido adicional (definiciones: scikit-learn precisión/recuperación/puntuación F )
-
Superposición de estilos BLEU/ROUGE : adecuado para tareas de resumen, a menudo engañoso (métricas originales: BLEU y ROUGE )
-
Incorporación de similitud : útil para la coincidencia semántica, puede recompensar respuestas incorrectas pero similares
-
Tasa de éxito de la tarea : "¿El usuario obtuvo lo que necesitaba?", el estándar de oro cuando está bien definido
-
Cumplimiento de restricciones : sigue el formato, la longitud, la validez de JSON y la adherencia al esquema.
El punto clave
Si tu tarea es abierta (escribir, razonar, chatear), las métricas de un solo número pueden ser… inestables. No inútiles, solo inestables. Medir la creatividad con una regla es posible, pero te sentirás un poco tonto al hacerlo. (Y probablemente te saques un ojo)
Por lo tanto: use métricas, pero vincúlelas a la revisión humana y a los resultados de tareas reales (un ejemplo de discusión de evaluación basada en LLM + advertencias: G-Eval ).
6) La Tabla Comparativa: las mejores opciones de evaluación (con peculiaridades, porque la vida tiene peculiaridades) 🧾✨
Aquí tienes un menú práctico de enfoques de evaluación. Combínalos. La mayoría de los equipos lo hacen.
| Herramienta/Método | Audiencia | Precio | Por qué funciona |
|---|---|---|---|
| Conjunto de pruebas de indicaciones creado a mano | Producto + ing | $ | Muy específico, detecta regresiones rápidamente, pero debes mantenerlo para siempre 🙃 (herramienta de inicio: OpenAI Evals ) |
| Panel de puntuación de rúbrica humana | Equipos que pueden prescindir de revisores | $$ | Ideal por el tono, los matices, "¿aceptaría esto un ser humano?", un ligero caos según los críticos |
| LLM como juez (con rúbricas) | Bucles de iteración rápidos | $-$$ | Rápido y escalable, pero puede heredar sesgos y, a veces, califica vibraciones, no hechos (investigación + problemas de sesgo conocidos: G-Eval ) |
| Sprint de equipo rojo adversario | Seguridad + cumplimiento | $$ | Encuentra modos de falla picantes, especialmente inyección rápida: se siente como una prueba de estrés en el gimnasio (descripción general de amenazas: OWASP LLM01 Inyección rápida / OWASP Top 10 para aplicaciones LLM ) |
| Generación de pruebas sintéticas | Equipos con pocos datos | $ | Gran cobertura, pero las indicaciones sintéticas pueden ser demasiado ordenadas, demasiado educadas… los usuarios no son educados |
| Pruebas A/B con usuarios reales | Productos maduros | $$$ | La señal más clara, y también la más estresante emocionalmente, cuando las métricas oscilan (guía práctica clásica: Kohavi et al., “Experimentos controlados en la web” ) |
| Evaluación basada en la recuperación (verificaciones RAG) | Aplicaciones de búsqueda y control de calidad | $$ | Las medidas “utilizan el contexto correctamente” y reducen la inflación de la puntuación de alucinaciones (Resumen de la evaluación RAG: Evaluación de RAG: una encuesta ) |
| Monitoreo + detección de derivas | Sistemas de producción | $$-$$$ | Detecta la degradación con el tiempo: no es llamativo hasta el día en que te salva 😬 (descripción general de la deriva: Encuesta de deriva de conceptos (PMC) ) |
Ten en cuenta que los precios son bajos a propósito. Dependen de la escala, las herramientas y la cantidad de reuniones que generes accidentalmente.
7) Evaluación humana: el arma secreta que la gente subestima 👀🧑⚖️
Si solo realiza una evaluación automatizada, se perderá:
-
Desajuste de tono (“¿por qué es tan sarcástico?”)
-
Errores factuales sutiles que parecen fluidos
-
Implicaciones dañinas, estereotipos o expresiones incómodas (encuadre de riesgo + sesgo: NIST AI RMF 1.0 )
-
Errores en el seguimiento de instrucciones que aún suenan “inteligentes”
Haga que las rúbricas sean concretas (o los revisores las redactarán de forma improvisada)
Mala rúbrica: “Amabilidad”
Mejor rúbrica:
-
Corrección : factualmente exacto dado el mensaje y el contexto
-
Completitud : cubre los puntos necesarios sin divagar.
-
Claridad : legible, estructurado, mínima confusión.
-
Política/seguridad : evita contenido restringido, gestiona bien el rechazo (encuadre de seguridad: NIST AI RMF 1.0 )
-
Estilo : se adapta a la voz, el tono y el nivel de lectura.
-
Fidelidad : no inventa fuentes ni afirmaciones sin fundamento
Además, realice comprobaciones entre evaluadores de vez en cuando. Si dos revisores discrepan constantemente, no se trata de un problema de personal, sino de una rúbrica. Generalmente (fundamentos de la fiabilidad entre evaluadores: McHugh sobre el índice kappa de Cohen ).
8) Cómo evaluar los modelos de IA en cuanto a seguridad, robustez y “uf, usuarios” 🧯🧪
Esta es la parte que se hace antes del lanzamiento y que luego se continúa haciendo, porque Internet nunca duerme.
Pruebas de robustez que incluyen
-
Errores tipográficos, jerga, gramática incorrecta
-
Indicaciones muy largas y muy cortas
-
Instrucciones contradictorias (“sea breve pero incluya todos los detalles”)
-
Conversaciones de múltiples turnos donde los usuarios cambian sus objetivos
-
Intentos de inyección rápida (“ignorar reglas anteriores…”) (detalles de la amenaza: OWASP LLM01 Inyección rápida )
-
Temas sensibles que requieren un rechazo cuidadoso (encuadre de riesgo/seguridad: NIST AI RMF 1.0 )
La evaluación de seguridad no es solo "se niega"
Un buen modelo debería:
-
Rechace solicitudes inseguras de forma clara y tranquila (orientación: NIST AI RMF 1.0 )
-
Proporcionar alternativas más seguras cuando sea apropiado
-
Evite rechazar en exceso consultas inofensivas (falsos positivos)
-
Manejar solicitudes ambiguas con preguntas aclaratorias (cuando esté permitido)
El rechazo excesivo es un verdadero problema del producto. A los usuarios no les gusta que los traten como si fueran duendes sospechosos. 🧌 (Aunque sean duendes sospechosos)
9) Costo, latencia y realidad operativa: la evaluación que todos olvidan 💸⏱️
Un modelo puede ser “increíble” y aun así ser inadecuado para usted si es lento, costoso o frágil desde el punto de vista operativo.
Evaluar:
-
Distribución de latencia (no solo el promedio: p95 y p99 importan) (por qué importan los percentiles: Libro de trabajo de Google SRE sobre monitoreo )
-
Costo por tarea exitosa (no costo por token de manera aislada)
-
Estabilidad bajo carga (tiempos de espera, límites de velocidad, picos anómalos)
-
Confiabilidad de la llamada a la herramienta (si utiliza funciones, ¿se comporta correctamente?)
-
Tendencias de longitud de salida (algunos modelos divagan, y divagar cuesta dinero)
Un modelo ligeramente inferior, pero el doble de rápido, puede ganar en la práctica. Parece obvio, pero la gente lo ignora. Es como comprar un deportivo para ir al supermercado y luego quejarse del espacio en el maletero.
10) Un flujo de trabajo simple de principio a fin que puedes copiar (y modificar) 🔁✅
A continuación se muestra un flujo práctico sobre cómo evaluar modelos de IA sin quedar atrapado en experimentos interminables:
-
Definir el éxito : tarea, limitaciones, costos de fracaso
-
Cree un pequeño conjunto de pruebas “central” : 50 a 200 ejemplos que reflejen el uso real
-
Añadir conjuntos de borde y adversarios : intentos de inyección, indicaciones ambiguas, sondas de seguridad (clase de inyección de indicaciones: OWASP LLM01 )
-
Ejecutar comprobaciones automatizadas : formato, validez de JSON, corrección básica cuando sea posible
-
Ejecutar una revisión humana : resultados de muestra en todas las categorías, calificar con rúbrica
-
Comparar compensaciones : calidad vs costo vs latencia vs seguridad
-
Piloto en versión limitada : pruebas A/B o lanzamiento por etapas (guía de pruebas A/B: Kohavi et al. )
-
Monitoreo en producción : desviaciones, regresiones, ciclos de retroalimentación del usuario (resumen de desviaciones: Encuesta de desviaciones de conceptos (PMC) )
-
Iterar : actualizar indicaciones, recuperación, ajustes, barandillas y volver a ejecutar eval (patrones de iteración de eval: guía de evaluaciones de OpenAI )
Mantén registros versionados. No porque sea divertido, sino porque tu yo del futuro te lo agradecerá mientras sostienes un café y murmuras "¿qué cambió…?" ☕🙂
11) Errores comunes (también conocidos como: formas en que las personas se engañan a sí mismas accidentalmente) 🪤
-
Entrenamiento para la prueba : optimizas las indicaciones hasta que el punto de referencia se ve bien, pero los usuarios sufren
-
Datos de evaluación con fugas : las indicaciones de prueba aparecen en los datos de entrenamiento o ajuste (¡uy!)
-
Culto a una única métrica : perseguir una puntuación que no refleja el valor del usuario
-
Ignorar el cambio de distribución : el comportamiento del usuario cambia y su modelo se degrada silenciosamente (encuadre de riesgo de producción: encuesta de deriva de conceptos (PMC) )
-
Sobreindexación de la “inteligencia” : el razonamiento inteligente no importa si rompe el formato o inventa hechos.
-
No probar la calidad del rechazo : "No" puede ser correcto, pero sigue siendo una experiencia de usuario horrible.
Además, ten cuidado con las demos. Son como tráilers de películas: muestran los momentos destacados, ocultan las partes lentas y, a veces, mienten con música dramática. 🎬
12) Resumen de cierre sobre cómo evaluar modelos de IA 🧠✨
Evaluar modelos de IA no se trata de una sola puntuación, sino de una comida equilibrada. Necesitas proteínas (corrección), verduras (seguridad), carbohidratos (rapidez y coste) y, sí, a veces postre (tono y deleite). 🍲🍰 (encuadre de riesgos: NIST AI RMF 1.0 )
Si no recuerdas nada más:
-
Define qué significa “bueno” para tu caso de uso
-
Utilice conjuntos de pruebas representativos, no solo puntos de referencia famosos
-
Combine métricas automatizadas con la revisión de rúbricas humana
-
Pruebe la robustez y la seguridad como si los usuarios fueran adversarios (porque a veces… lo son) (clase de inyección rápida: OWASP LLM01 )
-
Incluya el costo y la latencia en la evaluación, no como una ocurrencia de último momento (por qué son importantes los percentiles: Libro de trabajo de SRE de Google )
-
Monitoreo después del lanzamiento: los modelos se desvían, las aplicaciones evolucionan, los humanos se vuelven creativos (descripción general de la deriva: Encuesta de deriva de conceptos (PMC) )
Así es como se evalúan los modelos de IA de forma que se mantengan cuando el producto ya está en marcha y las personas empiezan a actuar de forma impredecible. Lo cual siempre ocurre. 🙂
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el primer paso para evaluar modelos de IA para un producto real?
Empieza por definir qué significa "bueno" para tu caso de uso específico. Explica el objetivo del usuario, qué costos te generan las fallas (de bajo riesgo vs. de alto riesgo) y dónde se ejecutará el modelo (nube, en el dispositivo, entorno regulado). Luego, enumera las restricciones estrictas como la latencia, el costo, la privacidad y el control de tono. Sin esta base, medirás demasiado y aun así tomarás una mala decisión.
¿Cómo puedo crear un conjunto de pruebas que refleje verdaderamente a mis usuarios?
Crea un conjunto de pruebas que sea realmente tuyo, no solo un punto de referencia público. Incluye ejemplos de éxito que publicarías con orgullo, además de indicaciones confusas y poco convencionales con errores tipográficos, frases a medias y solicitudes ambiguas. Agrega casos extremos y sondeos de modo de fallo que provoquen alucinaciones o respuestas inseguras. Aborda la diversidad en niveles de habilidad, dialectos, idiomas y dominios para que los resultados no se desplomen en producción.
¿Qué métricas debo utilizar y cuáles pueden ser engañosas?
Adapte las métricas al tipo de tarea. La coincidencia exacta y la precisión funcionan bien para la extracción y los resultados estructurados, mientras que la precisión/recuperación y F1 ayudan cuando la omisión de algo es peor que el ruido adicional. Las métricas de superposición como BLEU/ROUGE pueden ser engañosas en tareas abiertas, y la integración de similitudes puede recompensar las respuestas "erróneas pero similares". Para la escritura, el soporte o el razonamiento, combine las métricas con la revisión humana y las tasas de éxito de las tareas.
¿Cómo debo estructurar las evaluaciones para que sean repetibles y de calidad de producción?
Un marco de evaluación sólido es repetible, representativo, multicapa y práctico. Combine verificaciones automatizadas (formato, validez JSON, corrección básica) con la puntuación humana de rúbricas y pruebas adversarias. Protéjalo de la manipulación, evitando filtraciones y "enseñando para el examen". Mantenga el costo de la evaluación bajo control para poder repetirla con frecuencia, no solo una vez antes del lanzamiento.
¿Cuál es la mejor manera de realizar una evaluación humana sin que se convierta en un caos?
Utilice una rúbrica concreta para que los revisores no improvisen. Evalúe atributos como la corrección, la integridad, la claridad, la seguridad y el manejo de políticas, la coherencia entre el estilo y la voz, y la fidelidad (no inventar afirmaciones ni fuentes). Revise periódicamente la concordancia entre revisores; si los revisores discrepan constantemente, es probable que la rúbrica necesite mejoras. La revisión humana es especialmente valiosa para detectar discrepancias de tono, errores factuales sutiles y fallos en el seguimiento de instrucciones.
¿Cómo evalúo la seguridad, la solidez y los riesgos de la inyección inmediata?
Prueba con entradas de tipo "¡Uf, usuarios!": errores tipográficos, jerga, instrucciones contradictorias, indicaciones muy largas o muy cortas, y cambios de objetivo en varios turnos. Incluye intentos de inserción de indicaciones como "ignorar reglas anteriores" y temas delicados que requieren rechazos cuidadosos. Un buen rendimiento de seguridad no se limita solo a rechazar, sino a hacerlo con claridad, ofreciendo alternativas más seguras cuando corresponda y evitando rechazar excesivamente consultas inofensivas que perjudican la experiencia de usuario.
¿Cómo evaluar el costo y la latencia de una manera que coincida con la realidad?
No se limite a medir promedios; monitoree la distribución de latencia, especialmente p95 y p99. Evalúe el costo por tarea exitosa, no el costo por token de forma aislada, ya que los reintentos y los resultados erróneos pueden eliminar los ahorros. Pruebe la estabilidad bajo carga (tiempos de espera, límites de velocidad, picos) y la confiabilidad de las llamadas a herramientas/funciones. Un modelo ligeramente inferior, pero el doble de rápido o más estable, puede ser la mejor opción de producto.
¿Cuál es un flujo de trabajo simple de extremo a extremo para evaluar modelos de IA?
Defina los criterios de éxito y las limitaciones, y luego cree un pequeño conjunto de pruebas básico (aproximadamente entre 50 y 200 ejemplos) que refleje el uso real. Añada conjuntos de borde y adversarios para la seguridad y los intentos de inyección. Ejecute comprobaciones automatizadas y luego muestree los resultados para la evaluación humana. Compare la calidad con el coste, la latencia y la seguridad, realice una prueba piloto con una implementación limitada o una prueba A/B, y monitoree en producción para detectar desviaciones y regresiones.
¿Cuáles son las formas más comunes en que los equipos se engañan accidentalmente a sí mismos en la evaluación de modelos?
Entre las trampas más comunes se incluyen optimizar las indicaciones para superar un punto de referencia mientras los usuarios sufren, filtrar las indicaciones de evaluación en los datos de entrenamiento o ajuste, y adorar una única métrica que no refleja el valor del usuario. Los equipos también ignoran el cambio de distribución, priorizan la "inteligencia" en lugar del cumplimiento y la fidelidad del formato, y omiten las pruebas de calidad de rechazo. Las demostraciones pueden ocultar estos problemas, así que confíe en evaluaciones estructuradas, no en videos destacados.
Referencias
-
OpenAI - Guía de evaluación de OpenAI - platform.openai.com
-
Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) - Marco de Gestión de Riesgos de IA (AI RMF 1.0) - nist.gov
-
OpenAI - openai/evals (repositorio de GitHub) - github.com
-
scikit-learn - para la recuperación de precisión de la puntuación de función - scikit-learn.org
-
Asociación de Lingüística Computacional (Antología ACL) - BLEU - aclanthology.org
-
Asociación de Lingüística Computacional (Antología ACL) - ROUGE - aclanthology.org
-
arXiv - Evaluación G - arxiv.org
-
OWASP - LLM01: Inyección rápida - owasp.org
-
OWASP - Los 10 mejores modelos de lenguaje de OWASP para aplicaciones de gran tamaño - owasp.org
-
Universidad de Stanford - Kohavi et al., “Experimentos controlados en la web” - stanford.edu
-
arXiv - Evaluación de RAG: Una encuesta - arxiv.org
-
PubMed Central (PMC) - Encuesta sobre la deriva conceptual (PMC) - nih.gov
-
PubMed Central (PMC) - McHugh sobre el índice kappa de Cohen - nih.gov
-
Google - Manual de SRE sobre monitoreo - google.workbook