Evals: cómo la medición impulsa la IA en las empresas | Keryc
Más de un millón de empresas ya usan IA para ganar eficiencia y crear valor. ¿Por qué muchas no obtienen los resultados esperados? La respuesta empieza por medir con criterio: las evals convierten metas difusas en objetivos concretos y medibles.
¿Qué son las evals y por qué importan?
Piensa en una eval como el documento de requisitos de un producto, pero para sistemas de IA. En vez de decir "mejorar la atención al cliente", una eval te obliga a precisar: qué entradas llegan, qué salida esperamos y qué errores son inaceptables.
¿Por qué eso cambia las reglas del juego? Porque sin esa especificidad, no sabes si la IA está fallando por tecnología, por datos o por un objetivo mal definido. Con evals puedes reducir errores graves, proteger contra riesgos y trazar un camino claro hacia un mejor retorno de inversión.
Cómo comenzar: equipo pequeño y un set de oro
Arranca con un equipo pequeño y empoderado que pueda escribir, en términos simples, el propósito del sistema. Mezcla expertos técnicos y del dominio: si es para ventas, trae a gente de ventas.
Pasos prácticos:
Define el objetivo en una frase, por ejemplo: Convertir emails entrantes calificados en demos agendadas y manteniendo el tono de marca.
Mapea el flujo completo y cada punto de decisión.
Crea el golden set: ejemplos concretos que representen lo que los expertos consideran "excelente".
Ese set será tu referencia autoritativa y debe vivir y cambiar con el tiempo.
Prototipa, revisa 50 o 100 salidas y haz análisis de errores
No intentes resolver todo de una vez. Haz prototipos tempranos y revisa muestras reales: 50 a 100 salidas suelen ser suficientes para detectar patrones de fallo.
De ese ejercicio sale una taxonomía de errores (y sus frecuencias) que debes rastrear mientras mejoras el sistema. Esa lista te dice dónde invertir esfuerzo: prompts, datos o cambios de modelo.
Mide en condiciones reales y usa rubricas con cuidado
Crea un entorno de pruebas que imite el mundo real, no solo un playground de prompts. Evalúa contra tu golden set y somete al sistema a casos límite que, aunque raros, son costosos si fallan.
Las rubricas ayudan a concretar juicios, pero cuidado: no te obsesiones con métricas superficiales. Algunas cualidades son difíciles de cuantificar y requieren juicios de expertos.
Automatiza con supervisión humana: LLM graders y auditoría
Puedes escalar ciertas evals con un LLM grader que puntúe salidas como lo haría un experto. ¿La trampa? Nunca confiar ciegamente. Mantén un humano en el bucle que audite la precisión del grader y revise logs cuando aparezcan casos ambiguos o costosos.
Cierra el ciclo: data flywheel y mejora continua
Registra entradas, salidas y resultados. Muestra esos logs periódicamente y manda los casos ambiguos a revisión experta. Añade esos juicios al eval y a la taxonomía de errores, y úsalo para refinar prompts, accesos a datos o modelos.
Así construyes un conjunto de datos contextual y difícil de replicar: una ventaja competitiva real.
Riesgos, mantenimiento y experimentación
Las evals no son una receta estática. A medida que los modelos, los datos y los objetivos cambian, las evals deben mantenerse, ampliarse y someterse a pruebas de estrés.
Para productos externos, las evals no reemplazan los A/B tests; se complementan. Una eval bien diseñada te da visibilidad de cómo los cambios afectan el desempeño real.
Lo que esto significa para los líderes
Trabajar con sistemas probabilísticos exige nuevas mediciones y decisiones sobre trade offs: cuándo necesitas precisión y cuándo puedes priorizar velocidad. En definitiva, las habilidades clásicas de gestión —definir objetivos, dar retroalimentación directa y juicio prudente— se vuelven habilidades de IA.
Si no puedes decir qué significa hacer algo excelente en tu caso de uso, difícilmente lo alcanzarás. Las evals son, por tanto, una práctica de gestión tanto como técnica.
Al final, la invitación es clara: no esperes que la IA haga magia. Especifica lo que quieres, mídelo y mejóralo iterativamente. Empieza pequeño, involucra expertos, mide en condiciones reales y construye el bucle de datos que haga crecer tu sistema con sentido.
