GUÍA APLICADA
Cómo evaluar la calidad de resultados de IA
La evaluación necesita ejemplos de la tarea real y una rúbrica que separe exactitud, integridad, seguimiento de instrucciones, seguridad y utilidad. Prueba antes del lanzamiento y después de cambios relevantes.
Proceso recomendado
La evaluación necesita ejemplos de la tarea real y una rúbrica que separe exactitud, integridad, seguimiento de instrucciones, seguridad y utilidad. Prueba antes del lanzamiento y después de cambios relevantes.
- Reúne casos exitosos, difíciles y representativos.
- Escribe criterios observables para aprobar, fallar y escalar.
- Usa revisores calificados y resuelve desacuerdos.
Qué revisar
Usa esta lista antes de aceptar el resultado o convertirlo en una acción.
- Separa errores graves de promedios.
- Repite tras cambios de modelo, prompt, datos o política.
EJEMPLO CONCRETO
Resultado observable
Un flujo de soporte se prueba con preguntas rutinarias, solicitudes ambiguas, documentos vencidos, privacidad y redacción adversarial.
- Reúne casos exitosos, difíciles y representativos.
- Escribe criterios observables para aprobar, fallar y escalar.
- Usa revisores calificados y resuelve desacuerdos.
FUENTES PRIMARIAS
Comprueba la base de esta guía.
NIST · 2023
Marco de Gestión de Riesgos de IA 1.0
NIST · 2024
Perfil de IA generativa — NIST AI 600-1
NIST · 2023
Playbook del NIST AI RMF
Preguntas frecuentes
¿Basta una puntuación promedio?
No. Un buen promedio puede ocultar fallos graves poco frecuentes. Reporta fallos críticos y resultados por categoría.
¿Una cita basta para confiar?
No. Confirma que la fuente existe, está vigente y realmente respalda la afirmación.
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