Sábado 31 de octubre de 2026 ·
Cómo crear un conjunto de datos de evaluación para flujos de trabajo con IA: pruebas de regresión y verificación de diferencias
Útil para
El artículo explica por qué conviene comparar los cambios en flujos de IA con los mismos casos antes de llevarlos a producción, ya que una mejora aparente puede empeorar otras entradas. Propone definir qué debe hacer bien el sistema en lugar de exigir una respuesta idéntica, y crear de 10 a 20 casos que cubran ejemplos normales, ambiguos, límite y de seguridad. El ejemplo práctico es un clasificador de consultas de atención al cliente. La parte de pago incluye formato JSONL, un evaluador en Python estándar, tablas de comparación y un checklist de operación.
Qué significa
Los equipos que mantienen sistemas de IA disponen de un método para comprobar si un cambio de prompt, modelo o fuente de datos empeora resultados en casos ya conocidos. Esto reduce el riesgo de degradar la calidad sin advertirlo.
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