Blog de Pruebas de Software

Imaginemos que lanza un producto de IA que clava cada demo. Su equipo lo prueba exhaustivamente antes del lanzamiento y las salidas parecen impecables, así que lanza con confianza. Sin embargo, dos semanas después, un cliente le envía una captura de pantalla de una respuesta que es factualmente incorrecta, declarada con seguridad y completamente en contradicción con lo que el mismo producto dijo el día anterior. Eso podría ser un golpe serio a su reputación, y absolutamente no puede permitirse perder la confianza de los clientes.

Si vous vous demandez pourquoi les outils de red teaming LLM sont aujourd’hui incontournables, considérez ceci : les coûts de la cybercriminalité devraient dépasser 10 500 milliards de dollars en 2025, les vulnérabilités des LLM faisant désormais partie de cette trajectoire.

Air Canada perdió un caso judicial porque su chatbot inventó una política de reembolsos. El tribunal dictaminó que la aerolínea debía cumplir lo que el bot prometió. Klarna revirtió su estrategia de atención al cliente basada en IA después de que su chatbot ofreciera un servicio peor que el humano, y comenzó a reincorporar agentes. Ambas historias acapararon titulares porque el problema subyacente era el mismo: un modelo de lenguaje grande lanzado a producción sin el proceso de QA que la tecnología realmente necesita.

Una sola frase. Eso fue todo lo que se necesitó para convencer al asistente de IA de un concesionario de automóviles de “acordar” vender un SUV de $76,000 por un solo dólar en diciembre de 2023.

Los sistemas de IA multiagente ofrecen una visión tentadora: agentes autónomos que colaboran como un equipo humano experimentado. En teoría, esta configuración permite que un agente investigador especializado recopile datos, un agente redactor elabore un informe y un agente editor lo finalice, comunicándose todos fluidamente en segundo plano.

¿Tu API no funciona como esperabas? ¿Se acumulan los problemas y no tienes ni idea de por qué, ya que superó todas las pruebas que tu equipo le realizó?

evento de tráfico pico, no solo estás perdiendo algunas conversiones. Estás quemando dinero y la confianza de los clientes por segundo. Según la Encuesta de Costo Horario de Tiempo de Inactividad 2024 de ITIC, el 90% de las medianas y grandes empresas ahora pierden más de $300,000 por hora de tiempo de inactividad, y el 41% pierde entre $1 millón y $5 millones por hora.

Tu pipeline de CI se pone en rojo, alguien hace clic en rerun y la compilación vuelve verde en el segundo intento. El PR se fusiona y nadie pregunta por qué falló la pruebathe first time, because the team already has the answer ready: “it was flaky.” If this happens once a week, you have a problem worth naming.

¿No sabes si realizar pruebas de penetración o un escaneo de vulnerabilidades? Consulta este análisis detallado de lo que cubre cada uno y cuándo usar cada uno.