Evaluación de Agentes de IA: Métricas, Criterios y Umbrales

El sector de los agentes de IA está evolucionando rápidamente, pero el impacto real de estos agentes (y hasta qué punto podemos confiar en ellos) depende de una evaluación exhaustiva. Comencemos por explorar la definición de agente de IA: sistemas de software que utilizan inteligencia artificial para realizar tareas de forma autónoma e interactuar con otros agentes con el fin de alcanzar objetivos complejos y compuestos.

La evaluación de agentes de IA implica valorar la eficacia, la fiabilidad, la seguridad y el rendimiento de un agente de IA en situaciones reales. A diferencia del software convencional, los agentes de IA presentan retos únicos. Entre ellos se incluyen comportamientos nuevos e inesperados, resultados que no podemos predecir y problemas de seguridad. Por lo tanto, la evaluación de los agentes es crucial para reducir los riesgos. Nuestra guía ofrece una visión general concisa de las métricas clave para la evaluación de agentes de IA y métodos prácticos para evaluar con precisión el rendimiento de los agentes. Si quieres que un equipo externo se encargue de esto por ti, consulta nuestros servicios de evaluación de agentes de IA.

¿Qué Es la Evaluación de Agentes de IA y Por Qué Importa?

La evaluación de agentes de IA es el proceso de probar un agente de IA frente a tareas y criterios de éxito claros para comprobar qué tan eficaz, fiable, seguro y eficiente es en situaciones del mundo real. A diferencia de revisar una sola respuesta de un chatbot, examina la ejecución completa: el resultado final, los pasos y llamadas a herramientas que dio el agente para llegar hasta allí (su trayectoria), y el tiempo y el costo que necesitó. Los equipos la ejecutan antes del lanzamiento y la siguen ejecutando en producción.

Los agentes de IA no probados o mal evaluados pueden causar problemas importantes a cualquier empresa. Piensa en las pérdidas económicas derivadas de respuestas erróneas, el daño a la reputación por acciones injustas o incluso las fugas de datos en los sistemas automatizados. Mostramos ejemplos reales de riesgos ocultos de los agentes de IA.

A medida que las empresas pasan de simples implementaciones basadas en el chat a marcos más avanzados que hacen hincapié en la colaboración entre múltiples agentes y en capacidades más autónomas, la necesidad de métodos fiables de evaluación de los agentes de IA no hace más que aumentar. Las empresas deben reconocer los aspectos cruciales que merecen su consideración:

• Garantía de rendimiento: garantiza que los agentes realicen sus tareas de manera eficiente y correcta. Según la encuesta de LangChain, el 41 % de los líderes tecnológicos consideran que la calidad del rendimiento es una de sus principales preocupaciones.
• Seguridad y fiabilidad: detecta comportamientos dañinos o no deseados. La privacidad de los datos supone un reto, y el 53 % de los encuestados en otro estudio expresaron su preocupación al respecto.
• Confianza del usuario: establece la confianza a través de la transparencia y la explicabilidad.
• Alineación ética: verifica el cumplimiento de las directrices éticas y la privacidad.
• Cumplimiento normativo: garantiza que los agentes cumplan los requisitos legales y normativos pertinentes.
• Mejora continua: identifica áreas de mejora iterativa.

Al evaluar periódicamente los agentes de IA y comprobar su rendimiento, se obtiene una prueba clara de que las soluciones de IA son fiables, eficaces y están listas para su uso en el mundo real.

Criterios de Evaluación de Agentes de IA

Los criterios de evaluación son las áreas en las que juzgas a un agente; las métricas son los números que miden cada área. Acuerda primero los criterios, porque deciden qué métricas sigues y cuáles bloquean un lanzamiento. La mayoría de los agentes en producción necesitan estos seis:

Pondera los criterios según el riesgo. Un asistente de investigación puede ser un poco más lento si sus respuestas son más profundas, pero un agente de pagos debe tener cero infracciones de políticas antes de que cualquier otra puntuación cuente.

Métricas clave para la evaluación de agentes de IA

La medición del rendimiento de los agentes implica tener en cuenta muchos aspectos diferentes. No hay una única puntuación que lo diga todo. En su lugar, utilizamos varias métricas importantes de evaluación de agentes de IA para obtener una visión completa del rendimiento de un agente de IA.

Métricas de rendimiento y eficiencia

Estas métricas se centran en la rapidez y eficiencia con la que un agente de IA completa sus tareas, así como en los recursos que utiliza.

• Latencia/tiempo de respuesta: se refiere a la velocidad a la que el agente responde a una solicitud o completa una tarea. Un tiempo menor significa un agente más receptivo, lo cual es vital para una buena experiencia de usuario. Sigue el tiempo hasta el primer token (menos de 1 segundo en chat) y la latencia p95, no solo el promedio; consulta Métricas de Latencia, Tokens y Costo más abajo.
• Rendimiento: mide el número de tareas o solicitudes que un agente puede gestionar en un plazo de tiempo determinado. Un rendimiento mayor significa que el agente puede gestionar más trabajo. Mídela con pruebas de carga sobre la configuración de producción, no sobre el piloto.
• Coste por interacción/uso de tokens: es el costo operativo de cada tarea o interacción. En los agentes impulsados por LLM, depende sobre todo del número de tokens (fragmentos de palabras) procesados. En los agentes, divide el gasto total entre las tareas exitosas para obtener el costo por tarea exitosa.
• Tasa de éxito/finalización de tareas: es la proporción de tareas que el agente completa correctamente, y muestra directamente si el agente alcanza sus objetivos. Cómo medirla: tareas que alcanzan el estado final correcto ÷ todas las tareas. Comprueba el resultado real, como el registro en la base de datos o el correo enviado, no el mensaje del agente que dice que terminó. Objetivo: 90% o más en tareas simples de un solo paso y 70% o más en flujos de varios pasos; por debajo del 50% el agente necesita rehacerse.
• Pass^k (Fiabilidad entre Ejecuciones): es la proporción de tareas que el agente aprueba en cada una de k ejecuciones. Los agentes dan resultados distintos de una ejecución a otra, así que una sola aprobación demuestra poco. Como muestra la guía de evaluación de Anthropic, un agente con una tasa de éxito del 75% por ejecución aprueba tres ejecuciones seguidas solo alrededor del 42% de las veces. Objetivo: usa pass^k como barrera de lanzamiento para agentes de cara al cliente; las suites de regresión deberían aprobar cerca del 100%.

Métricas de Trayectoria del Agente y Uso de Herramientas

Estas métricas comprueban el camino que siguió el agente, no solo el resultado. Detectan a los agentes que se saltan un paso obligatorio, eligen la herramienta equivocada o entran en bucles. Califica el camino solo donde el orden realmente importa, porque los agentes a menudo encuentran rutas válidas que no habías planeado.

• Precisión de la Trayectoria: comprueba si la secuencia de pasos y llamadas a herramientas se ajusta a la tarea. Cómo medirla: compara la ejecución con un camino de referencia, o pide a un juez LLM que la califique. La documentación de evaluación de trayectorias de LangChain explica los cuatro modos de coincidencia: estricto, sin orden, subconjunto y superconjunto. Objetivo: 100% de coincidencia estricta en los pasos críticos para las políticas, como verificar la identidad antes de un reembolso; 90% o más de coincidencia de superconjunto en el resto.
• Precisión de las Llamadas a Herramientas: comprueba si el agente eligió la herramienta correcta y pasó entradas válidas (argumentos). Cómo medirla: llamadas a herramientas correctas ÷ llamadas a herramientas esperadas, con los argumentos verificados frente al esquema de la herramienta. Objetivo: 95% o más de elección correcta de herramienta y 100% de argumentos válidos en acciones que modifican datos.
• Eficiencia de Pasos: comprueba si el agente dio pasos que no necesitaba. Cómo medirla: pasos dados ÷ pasos de una solución de referencia, o una puntuación de juez de 0 a 1. Objetivo: no más de 1.5 veces los pasos de referencia, o 0.80 o más. Los pasos adicionales también suman tokens, costo y tiempo de espera.

Métricas de calidad y precisión de los resultados

Estas métricas evalúan la calidad, la precisión y la claridad del contenido o las acciones generadas por el agente.

• Precisión: mide en qué medida los resultados del agente se ajustan a la respuesta correcta o al resultado deseado. Se trata de hacer las cosas bien.
• Relevancia: comprueba si la respuesta del agente está realmente relacionada y es útil para la pregunta o tarea del usuario. Cómo medirla: puntuación de un juez LLM de 0 a 1. Objetivo: 0.70 o más.
• Coherencia y fluidez: en el caso de los agentes que generan texto, evalúa lo naturales, lógicas y gramaticalmente correctas que suenan sus respuestas.
• Tasa de alucinaciones: mide con qué frecuencia el agente afirma información falsa o inventada. Cómo medirla: salidas con al menos una afirmación falsa ÷ todas las salidas, verificadas contra la verdad de referencia. Objetivo: 5% o menos en uso general; 1% o menos en campos de alto impacto como las finanzas, el derecho o la salud.
• Fundamentación: comprueba si las respuestas del agente se basan en información real y verificable, principalmente cuando se basan en fuentes de conocimiento específicas (algo habitual en los sistemas RAG). Nuestra guía de herramientas de evaluación de RAG compara ocho opciones para medirla. Cómo medirla: afirmaciones respaldadas ÷ todas las afirmaciones, puntuadas de 0 a 1. Objetivo: 0.75 como mínimo, 0.80 o más como ideal.
• Puntuación de LLM como Juez: un segundo modelo puntúa las salidas frente a una rúbrica, como el tono, la exhaustividad o el cumplimiento de políticas. Es adecuado para respuestas abiertas sin una única respuesta correcta. Cómo medirla: puntúa cada elemento de la rúbrica por separado. Objetivo: antes de confiar en el juez, comprueba que coincide con los revisores humanos en al menos el 80% de una muestra de 50 o más casos.

Métricas de robustez y fiabilidad

Estas métricas nos ayudan a comprender la estabilidad y consistencia de un agente de IA, incluso cuando se enfrenta a situaciones difíciles o inesperadas.

• Consistencia: significa que el agente proporciona respuestas similares y correctas cuando se le plantean preguntas iguales o muy similares varias veces. En los agentes conversacionales, comprueba también la consistencia en varios turnos: si el agente mantiene estables los datos y las decisiones a lo largo de una conversación larga. Cómo medirla: repite cada escenario varias veces con turnos reformulados y cuenta las ejecuciones con la misma decisión y sin contradicciones. Objetivo: 90% o más en los escenarios de regresión.
• Tasa de error: esta métrica indica la frecuencia con la que el agente comete errores o no responde correctamente. Cuanto menor sea la tasa de error, mejor.
• Resistencia a los ataques adversarios: esto prueba qué tan bien maneja el agente entradas diseñadas para engañarlo, como la inyección de prompts oculta en una página web o un documento. Cómo medirla: ataques exitosos ÷ ataques intentados. Objetivo: cero en tu suite de ataques conocidos; cada nuevo ataque exitoso se convierte en una prueba de regresión.

Métricas de seguridad y ética

Estas métricas son fundamentales para garantizar que los agentes de IA se utilicen de forma responsable y no causen daños.

• Detección de sesgos: identifica si los resultados del agente muestran un trato injusto hacia diferentes grupos de personas (por motivos de género, raza o edad).
• Generación de contenido perjudicial: mide la frecuencia con la que el agente genera contenido tóxico, ofensivo o inapropiado. Objetivo: una puntuación de toxicidad de 0.10 o menos en una escala de 0 a 1.
• Métricas de equidad: son métodos medibles para evaluar si el agente trata a todo el mundo de forma equitativa y ética.
• Tasa de Infracciones de Políticas: cuenta las acciones fuera de los permisos del agente o de las reglas de negocio, como un reembolso no aprobado o un registro eliminado. Cómo medirla: ejecuciones con al menos una acción infractora ÷ todas las ejecuciones, verificadas revisando el estado del sistema. Objetivo: cero en las políticas críticas.

Métricas de experiencia del usuario

Aunque a veces es más difícil de medir, la experiencia del usuario es crucial para la percepción que las personas tienen del agente de IA y su interacción con él.

• Puntuaciones de satisfacción del usuario (por ejemplo, CSAT, NPS): Estas puntuaciones se obtienen a partir de los comentarios directos de los usuarios sobre su satisfacción con el rendimiento del agente. Son señales rezagadas, así que síguelas en producción en lugar de usarlas como barrera de lanzamiento.
• Número de turnos: Esta métrica mide el número de mensajes o turnos que necesita el agente para completar la solicitud de un usuario. Un menor número de turnos suele significar una experiencia más fluida. Fija un tope por tipo de tarea; por ejemplo, la evaluación de soporte de muestra de Anthropic espera que un reembolso se gestione en menos de 10 turnos.

Métricas de Latencia, Tokens y Costo

Durante las pruebas de agentes de IA, las métricas de latencia y tokens ayudan a garantizar la calidad porque revelan problemas que las puntuaciones de exactitud pasan por alto: bucles, llamadas extra a herramientas, prompts sobredimensionados y rutas lentas que los usuarios abandonan. Una tarea que tiene éxito tras 40 pasos y 200,000 tokens sigue teniendo un problema de calidad. Sigue estos números sobre el mismo conjunto de pruebas fijo que tus métricas de calidad, para que puedas ver cómo el cambio en una afecta a la otra.

El costo por tarea exitosa evita que un agente barato pero poco fiable parezca bueno. Un agente que cuesta $0.08 por ejecución y tiene éxito el 90% de las veces gasta alrededor de $0.089 por resultado correcto. Uno más barato, de $0.05 por ejecución con 50% de éxito, gasta $0.10, antes de contar la carga de soporte que generan sus fallos.

Una vez que tienes un conjunto fijo de tareas de prueba, estos números salen casi gratis: Anthropic sigue la latencia, el uso de tokens, el costo por tarea y las tasas de error en cada ejecución de evaluación. La velocidad también importa a los compradores, ya que la latencia es la segunda mayor barrera para pasar a producción en la encuesta de LangChain (20%). Ejecuta pruebas de carga sobre la arquitectura de producción, ya que el almacenamiento en caché, los modelos de respaldo y los límites de tasa cambian la latencia y el costo a escala.

Cómo evaluar los agentes de IA: métodos y marcos

Para evaluar eficazmente los agentes de IA, es necesario adoptar un enfoque claro y estructurado. Este enfoque no consiste solo en realizar pruebas, sino en crear un marco sólido de evaluación de agentes de IA que le ayude a comprender y mejorar las capacidades de su IA. Para ello, es necesario pasar por las fases clave de las pruebas de software.

Definición de objetivos y criterios

En primer lugar, defina claramente lo que quiere que logre su agente de IA. ¿Cuáles son sus tareas principales? ¿Cómo sabrá si tiene éxito? Establecer criterios claros de evaluación de los agentes de IA desde el principio ayuda a orientar todo el proceso de evaluación. Estas definiciones iniciales son cruciales porque dictan qué métricas de evaluación de los agentes de IA son más relevantes y cómo se medirá el éxito, lo que garantiza que sus esfuerzos sean específicos y significativos.

Por ejemplo, si su agente de IA es un bot de atención al cliente, un objetivo fundamental podría ser «resolver el 85 % de las consultas habituales de los usuarios sin intervención humana». Este objetivo destaca inmediatamente métricas clave como la «tasa de éxito» y la «eficiencia conversacional». Sin objetivos tan precisos, la evaluación del agente se convierte en un ejercicio vago, lo que dificulta identificar las áreas de mejora o afirmar con confianza su valor para la empresa.

Selección de datos y casos de prueba diversos

A continuación, recopile una amplia gama de datos de prueba. Deben incluir escenarios comunes en el mundo real, así como «casos extremos» complicados o entradas diseñadas para poner a prueba al agente (ejemplos adversos). La creación de indicaciones o interacciones específicas adaptadas a estas diversas condiciones ayuda a poner a prueba las capacidades del agente más allá del uso típico, revelando lo robusto y fiable que es realmente en circunstancias variadas.

Una diversidad de datos insuficiente puede dar lugar a fallos evidentes en la implementación. Por ejemplo, un agente de IA entrenado únicamente con texto formal y perfectamente redactado puede tener dificultades para comprender las consultas reales de los usuarios que incluyen jerga, errores ortográficos o lenguaje ambiguo. Del mismo modo, supongamos que un agente de IA visual se entrena únicamente con imágenes tomadas en condiciones de iluminación perfectas. En ese caso, puede fallar en condiciones de poca luz, lo que daría lugar a comportamientos inesperados y a un rendimiento deficiente del agente en el mundo real.

Elección de estrategias de evaluación

Hay diferentes formas de realizar las evaluaciones y, a menudo, lo mejor es combinar varias:

• Pruebas y evaluaciones automatizadas: este enfoque es rápido y coherente. Se somete al agente a numerosas tareas y los ordenadores registran automáticamente las métricas. Esto es ideal para comprobar aspectos como la precisión o la rapidez de respuesta (por ejemplo, utilizando comprobaciones basadas en reglas u otros modelos para puntuar los resultados).
• Evaluaciones con intervención humana: para aspectos que los ordenadores no pueden juzgar fácilmente, como el tono, la creatividad o la naturalidad de una conversación, se necesitan revisores humanos. Los métodos incluyen pedir a las personas que clasifiquen diferentes respuestas o las califiquen en una escala. El «equipo rojo», en el que expertos en seguridad intentan comprometer la seguridad del agente, también forma parte de este proceso.
• Enfoques híbridos: no pienses en tus opciones como simples pruebas manuales frente a pruebas automatizadas para agentes de IA: la estrategia más eficaz suele combinar pruebas automatizadas para obtener velocidad y escala con revisiones humanas específicas para obtener información más profunda y juicios matizados.

Garantizar la reproducibilidad

Es fundamental que tus evaluaciones se puedan repetir y sigan produciendo los mismos resultados. Esto significa controlar variables, como el uso de «semillas aleatorias» fijas, y documentar cuidadosamente cómo se configuran el agente y las pruebas. Las evaluaciones reproducibles le ayudan a comparar diferentes versiones de su agente de forma justa, lo que le permite atribuir con confianza los cambios de rendimiento a mejoras o regresiones específicas en su modelo de IA.

La naturaleza no determinista de muchos sistemas de IA generativa, en particular los que utilizan LLM, plantea un reto importante para la reproducibilidad. Sin embargo, al registrar meticulosamente todos los parámetros, entradas y configuraciones del entorno, puede crear una base de referencia fiable. Esta base de referencia garantizará que, cuando observe un cambio en el rendimiento del agente, pueda identificar con confianza si se debe a un cambio en el código, una actualización del modelo o un factor externo. Al final, se preocupará menos por si los cambios en el rendimiento se deben a variaciones aleatorias, lo que hará que el proceso de evaluación del agente de IA sea transparente y fiable.

Proceso iterativo

La evaluación no es algo que se haga una sola vez. Es un ciclo continuo:

1. Realice sus pruebas.
2. Recopile y cuantifique los resultados utilizando las métricas que haya elegido.
3. Analice detenidamente lo que los resultados le dicen sobre los puntos fuertes y débiles de su agente.
4. Utilice esta información para mejorar el modelo de su agente, sus indicaciones o su diseño general.

Este bucle constante es fundamental para mejorar su agente de IA con el tiempo.

Cómo Comparar Dos Versiones de un Agente

Para evaluar la calidad de salida de dos versiones de un agente, ejecuta ambas sobre el mismo conjunto de pruebas fijo, con el mismo número de ejecuciones por tarea y los mismos evaluadores. Luego compara los resultados tarea por tarea, no solo el promedio global. Estos pasos hacen justa la comparación:

1. Congela el conjunto de pruebas y el entorno. Ambas versiones reciben las mismas tareas, herramientas, datos y un estado inicial limpio.
2. Ejecuta cada tarea varias veces en ambas versiones. Compara lado a lado la finalización de tareas, pass^k, el costo por tarea exitosa y la latencia p95.
3. Compara por tarea. Una mejora global de 2 puntos puede ocultar un grupo de tareas que cayó 15 puntos. Lee las transcripciones de cada tarea que pasó de aprobar a fallar.
4. Usa juicio por pares para las respuestas abiertas. Muestra al juez ambas respuestas a la misma entrada y pregunta cuál cumple mejor la rúbrica. Ejecuta cada par dos veces con el orden intercambiado, porque el estudio MT-Bench encontró que los jueces LLM tienden a favorecer la primera respuesta, las respuestas más largas y sus propias salidas.
5. Calibra al juez. Comprueba que coincide con los revisores humanos en el 80% o más de una muestra de 50 casos o más, y usa una familia de modelos distinta a la que estás probando. El mismo estudio encontró que los jueces fuertes coinciden con los humanos más del 80% de las veces, casi tanto como los humanos coinciden entre sí.
6. Aplica una barrera de regresión. La versión B se lanza solo si cumple todos los objetivos y aprueba tu suite de regresión, que debería aprobar cerca del 100%. Nuestra guía sobre pruebas de regresión de LLM explica cómo construir esa suite y ejecutarla en CI.
7. Confirma con una prueba A/B cuando tengas suficiente tráfico. Las pruebas en vivo muestran resultados reales de los usuarios, pero tardan días o semanas en dar una respuesta clara, así que confirman un lanzamiento en lugar de reemplazar las pruebas sin conexión.

Cuando los resultados estén cerca, añade más ejecuciones antes de sacar conclusiones. Un conjunto de pruebas pequeño solo puede detectar grandes diferencias; los agentes maduros que buscan pequeñas mejoras necesitan conjuntos más grandes y difíciles.

Prácticas recomendadas para una evaluación eficaz de los agentes de IA

Para sacar el máximo partido a sus esfuerzos de evaluación de agentes de IA, siga estas pautas prácticas. Le ayudarán a garantizar que sus evaluaciones sean informativas y aplicables, lo que se traducirá en mejoras reales en el rendimiento de los agentes.

• Defina criterios de éxito claros: antes de empezar a realizar pruebas, tenga muy claro qué se considera «éxito» para su agente de IA. ¿Qué objetivos específicos debe alcanzar? Establecer estos objetivos le ayudará a diseñar evaluaciones específicas.
• Realice un seguimiento de múltiples métricas y equilibrarlas: evite centrarse únicamente en una única métrica de rendimiento. En su lugar, mida simultáneamente varias métricas de evaluación del agente de IA (como la velocidad, la precisión y la satisfacción del usuario). Esto le proporcionará una visión equilibrada y le ayudará a tomar decisiones más informadas.
• Utilice referencias y comparaciones: compare siempre el rendimiento actual de su agente con un punto de partida (referencia) o con versiones anteriores. Esto le ayudará a determinar si sus cambios están mejorando o empeorando el rendimiento del agente.
• Automatice la evaluación en el flujo de trabajo de desarrollo: integre sus evaluaciones en su proceso de desarrollo habitual, especialmente en sus canalizaciones de CI/CD (integración continua/implementación continua). De esta manera, las pruebas se ejecutan automáticamente con cada nuevo cambio, detectando los problemas de forma temprana.
• Registre datos detallados para la depuración: cuando su agente no funciona como se espera, es fundamental disponer de registros detallados del proceso de evaluación, incluyendo entradas, salidas y pasos intermedios. Estos datos le ayudarán a encontrar y solucionar rápidamente los problemas.
• Incluya comentarios humanos cuando sea apropiado: para aspectos como el tono, la creatividad o la experiencia del usuario, el juicio humano es invaluable. Cree mecanismos para recopilar comentarios de usuarios reales o revisores expertos para obtener una comprensión matizada del rendimiento de su agente.
• Considere la posibilidad de realizar pruebas de robustez/estrés: desafíe intencionadamente a su agente con entradas complejas, inesperadas o incluso maliciosas. Estas «pruebas de estrés» ayudan a garantizar que su agente se mantenga estable y fiable incluso en las condiciones más difíciles.
• Documente y versiona todo: mantenga registros claros de sus configuraciones de evaluación, escenarios de prueba y todos los cambios. Al igual que con el código, la versionado de sus evaluaciones garantiza la transparencia y la reproducibilidad.
• Repita y refine continuamente: la evaluación es un ciclo continuo. Utilice los resultados para orientar las mejoras y, a continuación, vuelva a evaluar. Este bucle continuo garantiza que su agente de IA mejore continuamente y se adapte a los nuevos retos.

Siguiendo estas prácticas recomendadas, puede crear un sistema para evaluar los agentes de IA que impulse constantemente su mejora y garantice una implementación fiable.

Ejemplos del mundo real

Comprender la evaluación de los agentes de IA es más fácil cuando se ve en acción en diferentes tipos de IA. A continuación se muestran algunos ejemplos del mundo real que ilustran cómo se aplican estos principios:

Agentes de atención al cliente (chatbots, asistentes virtuales)

• Qué hacen: estos agentes gestionan las consultas de los clientes, proporcionan asistencia y automatizan las tareas rutinarias.
• Cómo se evalúan: Comprobamos su velocidad de respuesta, la precisión de sus respuestas y la satisfacción general de los usuarios (por ejemplo, ¿se resolvió el problema del cliente de forma rápida y correcta?). Esto incluye examinar aspectos como la eficiencia conversacional (el número de turnos necesarios para resolver un problema).

Agentes de IA para Notas de Reuniones

• Qué hacen: Estos agentes capturan el audio de las reuniones, combinan la transcripción con las propias notas del usuario y convierten ambas en resúmenes estructurados, elementos de acción y respuestas en un chat de IA.
• Cómo se evalúan: Las notas generadas cambian de una ejecución a otra, así que las verificaciones de coincidencia exacta no funcionan. Para Granola, un bloc de notas con IA, definimos una lista personalizada de métricas de evaluación, que incluye la tasa de alucinación, la fidelidad a los datos de origen y la exhaustividad (¿omitió la respuesta algo que necesitaba?). Automatizamos estas verificaciones en DeepEval, con la fidelidad fijada en 90% o más y la tasa de alucinación en 5% o menos. Para las pruebas de regresión, un modelo juez independiente puntúa cada respuesta de 0 a 1 y hace fallar todo lo que queda por debajo de 0.8, lo que nos ayudó a automatizar el 76% de la suite de regresión principal.

Agentes de creación de contenido

• Qué hacen: Estos agentes de IA ayudan a generar texto, artículos u otro contenido creativo, a menudo adaptado a necesidades o tendencias específicas.
• Cómo se evalúan: Las métricas clave incluyen la precisión de la información generada, su coherencia (¿tiene sentido y fluye bien?) y su atractivo (¿mantiene la atención del lector o logra su propósito?). También verificamos si hay alucinaciones y si se basan en fuentes fiables.

Agentes de IA/estrategia para videojuegos

• Qué hacen: La IA en los videojuegos, como los oponentes avanzados (por ejemplo, AlphaGo), aprende estrategias y toma decisiones para competir contra los jugadores.
• Cómo se evalúan: Evaluamos su adaptabilidad (qué tan bien aprenden nuevas estrategias), su pensamiento estratégico (¿pueden planificar movimientos complejos?) y su capacidad para aprender con el tiempo y mejorar su rendimiento frente a jugadores humanos u otra IA.

Agentes de automatización de compras en línea/flujos de trabajo

• Qué hacen: Estos agentes automatizan pasos en procesos como las compras en línea, la introducción de datos u otros flujos de trabajo empresariales, a menudo interactuando con diversas herramientas.
• Cómo se evalúan: Las comprobaciones cruciales incluyen la precisión de la llamada a la herramienta (¿el agente selecciona y utiliza las herramientas externas adecuadas?), la eficiencia de la ruta (¿toma los pasos más cortos y lógicos para completar una tarea?) y el manejo de los parámetros (¿pasa correctamente la información entre los pasos o a las herramientas?).

Estos ejemplos ponen de relieve que la evaluación eficaz de los agentes de IA siempre se adapta a la función y al contexto específicos de la IA, lo que garantiza que aporte valor donde más importa.

Resumen

La evaluación de los agentes de IA es un paso complejo pero esencial para crear una IA fiable, eficiente y ética. La combinación de diversas métricas de evaluación de agentes de IA con métodos sólidos de evaluación de agentes de IA es clave para comprender y optimizar verdaderamente las capacidades de su agente de IA. Este proceso continuo de evaluación y perfeccionamiento garantiza que los agentes sigan siendo eficaces, coherentes y fiables a medida que se adaptan a los retos del mundo real.

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