En los últimos dos años, desarrollar y perfeccionar aplicaciones basadas en inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un ejercicio puramente experimental para convertirse en una ciencia meticulosa y estructurada. Tras múltiples iteraciones, cambios, pruebas y ajustes, las empresas y startups que trabajan con modelos de lenguaje grande (LLM) han aprendido que la clave para mejorar sus productos no radica únicamente en hacer pruebas superficiales o ajustes meramente basados en impresiones, sino en implementar ciclos de evaluación sistemáticos que guíen cada paso del proceso. Este recorrido ha revelado importantes lecciones que cualquier profesional o equipo que se aventure en la creación y evolución de aplicaciones de IA debe conocer y aplicar para alcanzar resultados realmente efectivos y satisfactorios para sus usuarios. Una de las primeras enseñanzas profundas es la importancia de entender qué son realmente las evaluaciones dentro del contexto de la IA. A menudo, en el mundo tecnológico existe cierta confusión entre términos relacionados como observabilidad, salvaguardas o inclusive benchmarks.
Sin embargo, las evaluaciones consisten en medir objetiva y cuantificablemente qué tan bien la aplicación cumple con los objetivos establecidos. Esto implica definir con claridad y precisión qué significa el éxito para esa aplicación específica, muchas veces en función directa de la experiencia del usuario y sus expectativas. Una evaluación sin métricas claras o sin objetivos específicos se convierte en un simple juicio subjetivo que no permite mejorar de forma efectiva. Es crucial desmontar otro mito persistente: las evaluaciones no son lo mismo que los benchmarks. Mientras que estos últimos se enfocan en comparar modelos sobre conjuntos de datos públicos y métricas académicas, las evaluaciones en aplicaciones reales deben estar diseñadas para medir el desempeño del sistema frente a sus propios datos, casos de uso y necesidades particulares.
Utilizar benchmarks públicos para mejorar un producto específico raramente funciona, dado que no reflejan la realidad ni los desafíos propios de esa aplicación, situación que obliga a los desarrolladores a crear conjuntos de datos y métricas propias. El desarrollo de aplicaciones con IA, sobre todo aquellas que utilizan modelos de lenguaje, tiene la peculiaridad de que las modificaciones —como el cambio de un prompt, la incorporación de un nuevo componente o la alteración de algún parámetro— se implementan rápidamente. No obstante, medir el impacto real que estos cambios producen en la calidad del producto puede ser lento y complicado, a menudo requiriendo revisiones manuales extensas y cuidadosas. Esta situación tiende a consumir entre un cuarto y un tercio del tiempo total dedicado al ciclo de iteración y mejora, evidenciando que sin un proceso estructurado de evaluación, se corre el riesgo de fracasar al momento de identificar qué cambios realmente aportan valor. Por eso, una recomendación fundamental para los equipos que buscan mejorar sus aplicaciones es comenzar su proceso con evaluaciones de extremo a extremo.
Esto significa observar cómo la aplicación funciona en su conjunto, desde la entrada del usuario hasta la respuesta final, para entender si cumple con las expectativas que verdaderamente importan. Más adelante, una vez asegurada la calidad integral, se puede profundizar en evaluaciones de componentes más específicos, como sistemas de recuperación de información o clasificadores, para optimizar partes clave del flujo de trabajo sin perder de vista el panorama general. La creación de un conjunto de datos de prueba representativo y de calidad es otro piedra angular. Cuando no se tienen usuarios o datos reales —caso habitual en las etapas tempranas— se sugiere iniciar con una pequeña selección de entradas realistas, entre 10 y 30, que reflejen los denominados “intentos” o tipos de consulta que se esperan en producción. Posteriormente, para incrementar la diversidad y volumen, se puede utilizar la generación sintética de datos a través de modelos LLM bajo ciertos parámetros de control, tales como distintas personalidades del usuario, temas o niveles de complejidad de las consultas.
Esta técnica no solo amplía el alcance del testeo sino que también ayuda a detectar errores poco evidentes en escenarios variados. Si la aplicación ya tiene usuarios activos, es conveniente aprovechar sus datos reales para conformar el banco de pruebas. La práctica recomendada es extraer una muestra subsiguiente de, al menos, cincuenta entradas, y luego expandirla tomando un porcentaje sustancial, idealmente mil o más, para garantizar una amplia cobertura. Sin embargo, hay que evitar redundancias y para ello se aconseja realizar procesos de deduplicación mediante técnicas de clustering basadas en vectores de embeddings, que identifican agrupamientos naturales en los datos y permiten seleccionar ejemplos representativos de cada grupo. Mantener siempre un equilibrio entre calidad, diversidad y cantidad hará que las evaluaciones sean efectivas y prácticas.
La revisión humana sigue siendo un componente esencial dentro de esta maquinaria de mejora continua. Contrariamente a lo que algunos equipos piensan, establecer un proceso riguroso de anotación y revisión de resultados no es una tarea tan pesada como parece, pero sí indispensable si se busca alinear el producto con expectativas humanas reales. Se trata sobre todo de definir qué se espera valorar en cada respuesta, ya sea precisión, estilo, completitud o cualquier otro indicador relevante, y elegir métricas que puedan reflejar esas dimensiones de operación con claridad. Además, siempre es recomendable que la anotación incluya una justificación o explicación del porqué se considera una respuesta correcta o incorrecta, ya que este material es oro puro para entrenar futuros sistemas automatizados de evaluación. Aquí es donde aparecen con fuerza los denominados ”LLM como jueces”.
Implementar sistemas automáticos de evaluación que puedan simular el juicio humano permite escalar el proceso de análisis de resultados, acelerando el ciclo de iteración y liberando a los expertos de tareas repetitivas. Para lograr que estas evaluaciones automáticas sean confiables, es necesario un paso previo de alineación con las anotaciones humanas, refinando los prompts que se utilizan para instruir al modelo y utilizando técnicas como el few-shot prompting y la recuperación de ejemplos similares para mejorar la comprensión y la precisión de la evaluación. Al contar con estas herramientas, se puede avanzar hacia un cuadro sistemático de análisis de errores, que no solo identifica qué falló, sino que también explica las causas profundas de las fallas. Esta etapa requiere inspeccionar todo el flujo interno del sistema, desde la entrada hasta la salida, pasando por componentes intermedios, servicios externos, bases de conocimiento y demás. Utilizar herramientas de observabilidad especializadas facilita enormemente esta tarea, ya que permiten trazar, registrar y analizar con detalle cada paso.
Además, generar hipótesis claras sobre los motivos de los errores, categorizar estas hipótesis y priorizarlas según frecuencia ofrece un plan claro de acción para resolver los problemas más críticos primero. Llegados a este punto, la experimentación bien estructurada se convierte en la forma más efectiva de validar soluciones. Cambiar un único elemento a la vez, evaluar sistemáticamente los resultados y comparar con las versiones anteriores elimina la incertidumbre y permite tomar decisiones informadas. No es raro que surjan múltiples ideas para mejorar una aplicación, pero sin la disciplina del método científico, muchas quedan a la suerte o el ensayo y error azaroso. Sin embargo, la mejora continua de las aplicaciones de IA no termina con el lanzamiento.
Los problemas a los que se enfrentan rara vez son estáticos, al contrario, tienden a evolucionar y multiplicarse con el tiempo, especialmente cuando la base de usuarios crece y el sistema entra en contacto con casos poco comunes, situaciones imprevisibles y condiciones cambiantes. Por eso, establecer bucles de retroalimentación desde producción es vital. Incorporar señales explícitas, como valoraciones o comentarios directos de los usuarios, junto con señales implícitas extraídas del comportamiento, permite detectar nuevas fallas o áreas que requieren atención. No obstante, interpretar estos datos no es trivial; no toda retroalimentación indica problemas técnicos o de calidad, por lo que la incorporación de etapas de filtrado y juicio, ya sea manual o asistido por IA, es fundamental para obtener conclusiones útiles. Recoger estos nuevos escenarios de fallo para agregarlos al conjunto de datos de prueba y diseñar experimentos específicos para abordarlos cierra el círculo de mejora, fomentando una evolución continua y dinámica del producto.
