Plan de Evaluación de Calidad para Productos de IA Generativa 📊

Este artículo explora la evaluación de calidad aplicada a productos de inteligencia artificial generativa, utilizando ejemplos del modelo de negocio de una empresa ficticia llamada GenerativeWriter.

1. Introducción a la Evaluación Generativa 🎯

El propósito de un plan de evaluación de calidad es proporcionar directrices a los interesados internos sobre cómo realizar inversiones orientadas a mejorar la calidad general de los productos de IA generativa. Esto es necesario para alinearse con las expectativas del mercado y asegurar que el producto cumpla con las necesidades de los usuarios.

2. ¿Qué son las Evaluaciones Generativas? 🔍

Las evaluaciones generativas son simulaciones de interacciones del usuario que permiten medir la calidad de las respuestas producidas por el sistema. Estas evaluaciones no solo ayudan a medir el rendimiento actual, sino que también resaltan comportamientos esperados y oportunidades de mejora. A través de la recopilación de datos sobre interacciones reales, se obtiene claridad sobre áreas que requieren atención.

3. Importancia de las Evaluaciones Generativas 📈

Estas evaluaciones funcionan como un informe de grado que refleja la precisión y funcionalidad del producto. Proporcionan a los equipos una perspectiva clara sobre cuáles son las características comportamentales que más importan y dónde se deben realizar mejoras. Al identificar carencias en las capacidades del sistema, es posible redirigir recursos y esfuerzos hacia las áreas que realmente marcan la diferencia para el usuario.

4. Realización de Evaluaciones Generativas 🛠️

El proceso para llevar a cabo evaluaciones generativas puede variar en función de las características específicas que se están analizando. Por ejemplo, en el caso de funcionalidades basadas en texto, la evaluación muchas veces involucra la revisión manual de la salida generada. Es esencial asegurar que las salidas cumplan con los estándares definidos previamente. A menudo, acumular un conjunto de interacciones del usuario sirve como base para la evaluación de las características del producto.

5. Identificación de Características a Evaluar 🔑

Las características que se evalúan en los productos generativos suelen abarcar temas comunes tales como la extracción de información, la aparición de 'alucinaciones' de datos y la falta de referencias clave como las citas. Con el tiempo, mientras se desarrollan ejemplos de lo que se espera de un buen rendimiento, se clarifican estas características durante la fase de Planificación de Requerimientos del Producto (PRD).

6. Establecimiento de Criterios de Evaluación Generativa 📏

A continuación, se presentan características definidas para la función de Descubrimiento Conversacional en GenerativeWriter, las cuales fueron delineadas tras la revisión de las interacciones de los usuarios durante las primeras dos semanas posterior a su lanzamiento:

Característica 1: Inferencia Precisa de Slots

Un fallo común es que solicitudes complejas no logran extraer información clave que los usuarios proporcionan. Para abordar esto:

• Criterio de Éxito: El 95% de los slots proporcionados por el usuario deben ser extraídos correctamente.

Característica 2: Contenido Verificable

La capacidad de proporcionar información que pueda ser bien referenciada es crucial.

• Criterio de Éxito: El 98% de las salidas deben estar asociadas con fuentes de información verificables.

Característica 3: Contenido Fundamentado

Es vital que toda la información presentada sea precisa y sin 'alucinaciones'.

• Criterio de Éxito: El 100% del contenido debe estar fundamentado, sin errores que presenten información objetiva como real.

7. Iteraciones de Ajustes en la Evaluación 🔄

Un procedimiento útil es implementar mejoras continuas basadas en las evaluaciones generativas. Realizar ajustes en la extracción de slots y depurar contenido que carezca de referencias verificables ayuda a mantener la calidad. Las iteraciones deben ser parte de un ciclo constante, donde cada ajuste se evalúa en base a los criterios establecidos. Esta planificación ayuda a asegurar que los esfuerzos de mejora se alineen con las expectativas del usuario.

8. Sprints de Evaluación Trimestrales 🗓️

Es recomendable establecer un proceso de evaluación trimestral, donde cada periodo se dedique a evaluar el rendimiento general del producto y decidir si se debe continuar enfocando los recursos en las mismas características o introducir nuevas. Este enfoque sistemático asegura una mejora continua y permite priorizar problemas en función de su impacto.

9. Conclusiones Finales 💡

La implementación de un plan de evaluación de calidad sólido para productos de IA generativa es vital para mantener altos estándares de precisión y funcionalidad. Invertir en evaluaciones generativas y adoptar un enfoque estructurado para resolver problemas ayuda a optimizar la experiencia del usuario y asegura la competitividad en el mercado. Al final, una comunicación constante y clara con todos los interesados contribuirá a crear un entorno colaborativo y efectivo que responda a las inquietudes tanto de clientes como de equipos internos.