Evalúa y monitoriza tus productos de IA

Fase de desarrollo

Antes de llevar una funcionalidad de IA a producción, define qué estás construyendo, cómo vas a evaluarlo y qué nivel de calidad debe alcanzar.

• Definición de la solución: justifica por qué necesitas IA, compara alternativas, calcula su viabilidad económica y convierte el system prompt en un requisito de producto.
• Construcción del Golden Dataset y estrategia de anotación humana: crea un conjunto de referencia representativo y define quién valida qué es una buena respuesta.
  
• Criterios de éxito y lanzamiento: traduce precisión, utilidad, tono, seguridad e impacto de negocio en métricas, rúbricas y umbrales de calidad.
• Diseño y validación del LLM-as-a-Judge: diseña un sistema de evaluación automática con rúbricas claras y valida sus resultados frente a expertos humanos antes de incorporarlo a tu pipeline.
• Riesgos y guardrails: identifica desde el PRD los riesgos de alucinación, sesgo, prompt injection, filtración de datos o ejecución autónoma, y determina cuándo necesitas supervisión humana.

Fase de producción

Una vez lanzada la funcionalidad, establece un ciclo continuo de observación, aprendizaje y mejora:

• Monitorización y observabilidad: registra trazas, respuestas, costes, versiones del modelo y señales de uso para detectar problemas y entender su origen.
• Detección de degradaciones: identifica Model Drift, Data Drift y Rubric Drift antes de que afecten de forma visible a la experiencia.
• Error Analysis: revisa periódicamente casos reales para descubrir fallos que todavía no aparecen en tus métricas ni en tus rúbricas.
• Medición del impacto: conecta las métricas técnicas y de calidad con indicadores de producto como aceptación, edición, abandono, adopción o retención para evaluar el valor de la funcionalidad.
• Relanzamiento del ciclo de evaluación: aprende cuándo actualizar el Golden Dataset, revisar las rúbricas o revalidar el Judge ante nuevos modelos, usuarios o patrones de fallo.