QA para IA y evaluación de LLMs
Los sistemas con IA no se prueban como el software normal: pueden alucinar, sesgar o responder distinto a la misma pregunta. Evaluamos tus chatbots, agentes y features con LLM contra baterías de casos reales (precisión, alucinaciones, sesgos y consistencia), con métricas, no con intuición.
¿Qué es el QA para IA y la evaluación de LLMs?
El QA para IA es la disciplina de probar sistemas que usan modelos de lenguaje (chatbots, asistentes, agentes y funciones con LLM) cuyo comportamiento no es determinista. A diferencia del software clásico, la misma entrada puede dar respuestas distintas, inventadas o sesgadas. Medimos qué tan fiable es tu IA frente a casos reales, con criterios y puntuaciones objetivas.
Diseñamos baterías de evaluación (evals) que someten tu modelo a prompts representativos y adversarios, y puntuamos cada respuesta por precisión, alucinación, sesgo, tono, seguridad y consistencia. Combinamos verificación automática con revisión humana experta y te entregamos dónde y cuánto falla tu IA, con ejemplos.
Una IA que suena convincente no es lo mismo que una IA correcta
Los LLM generan texto plausible aunque sea falso: alucinan datos, filtran información, responden distinto a la misma pregunta y arrastran sesgos. En producción eso es riesgo reputacional, legal y de confianza. Evaluar tu IA con casos reales y métricas, antes y después de cada cambio de modelo o prompt, es la única forma de saber si mejora o empeora.
Diseñamos baterías de más de 500 casos de evaluación por producto y puntuamos el 100 % de las respuestas por criterio (exactitud, alucinación, sesgo, tono, seguridad), con un informe de fallos y ejemplos en 24 horas.
Lo que ganas al evaluar tu IA con método
Sin evaluación de IA
Lo que ganas evaluando tu IA
Detectamos y medimos cuándo tu modelo inventa, para que no llegue a producción como si fuera cierto.
Comparamos versiones de modelo y prompt con la misma batería: sabes si cada cambio sube o baja la calidad.
Evaluamos sesgo, tono y consistencia para que tu IA responda igual de bien a todo el mundo.
Te damos métricas objetivas de calidad y seguridad para publicar tu IA sin cruzar los dedos.
Nuestro proceso, paso a paso
Definición de criterios y casos
runningAcordamos qué debe hacer tu IA y construimos una batería de casos reales y adversarios con la respuesta esperada.
Diseño de la batería de evals
queuedPreparamos las evaluaciones y las rúbricas de puntuación: precisión, alucinación, sesgo, tono, seguridad y consistencia.
Ejecución y puntuación
queuedSometemos tu modelo a los casos y puntuamos cada respuesta combinando verificación automática y revisión humana.
Análisis de alucinaciones y sesgos
queuedIdentificamos patrones de fallo (qué alucina, dónde sesga, cuándo se contradice) y medimos su frecuencia e impacto.
Informe y evaluación continua
queuedTe entregamos las métricas con ejemplos y dejamos la batería lista para reevaluar en cada cambio de modelo o prompt.
Entendemos cómo fallan los modelos, no solo cómo usarlos
Somos un equipo certificado ISTQB® que evalúa sistemas con IA con método: baterías reproducibles, rúbricas claras y revisión humana. Sabemos dónde alucinan y sesgan los LLM, montamos evals que puedes reejecutar en tu CI y te explicamos cada resultado en tu idioma, con el caso y la respuesta exactos.
Qué incluye el servicio
Testing de software clásico vs. QA para IA
Probar una función con LLM no es como probar software normal. La diferencia de raíz es el determinismo: el software clásico da siempre la misma salida ante la misma entrada; un modelo de lenguaje, no.
| Software clásico | Sistema con IA / LLM | |
|---|---|---|
| Comportamiento | Determinista: misma entrada, misma salida | No determinista: la misma entrada puede variar |
| Qué es «correcto» | Pass/fail contra un resultado esperado exacto | Puntuación por criterios (exactitud, tono, seguridad) |
| Fallos típicos | Bugs de lógica, errores, caídas | Alucinaciones, sesgo, respuestas inseguras o incoherentes |
| Método | Casos de prueba con asserts fijos | Baterías de evals con puntuación y umbrales |
| Regresión | Reejecutar la suite | Reejecutar evals: un cambio de modelo o prompt puede degradar sin avisar |
Si tu producto incluye un chatbot, un asistente o cualquier función con LLM, el testing tradicional no basta: hay que medir la fiabilidad de forma estadística, con baterías de evaluación reproducibles y umbrales. Para el resto de la aplicación siguen valiendo —y siendo necesarias— las pruebas clásicas.
Preguntas frecuentes
Actualizado:
Solicita una evaluación de tu sistema de IA
Cuéntanos qué IA tienes (chatbot, agente o feature con LLM) y qué te preocupa. Te respondemos en menos de 24 h, en español o inglés, con una propuesta a tu medida.