Evaluación de resultados de IA

Evaluar resultados de IA significa observar:

• Relevancia y consistencia para el caso de uso.
• Seguridad y cumplimiento de directrices.
• Adecuación para tu producto y usuarios.

Combinamos verificaciones automatizadas con revisión humana.

Qué medimos

Detrás del modelo, cómo evaluamos la calidad de la IA se reduce a:

• Corrección y completitud para la tarea.
• Sesgo, seguridad y cumplimiento de directrices.
• Latencia y costo a escala objetivo.

Cada dimensión importa para la preparación para producción.

Mejora continua

Ejecutamos evaluaciones en cada cambio importante y muestreamos salidas de producción. La mejora continua implica:

• Ejecutar evaluaciones en cada cambio importante.
• Muestrear salidas de producción por calidad.
• Usar el bucle de retroalimentación para mantener la calidad alta a medida que los modelos y productos evolucionan.

Conclusión

La evaluación es continua y fundamental para construir productos de IA que las personas confíen.