Lectura + 3 preguntas + una actividad. Los ejemplos de equipos y proyectos son situaciones ilustrativas.
El asistente respondió perfecto. O eso parecía
Un equipo le pide a un asistente que encuentre una conclusión en sus documentos. La respuesta suena segura y tiene una redacción impecable. Al abrir la fuente, descubren que la conclusión no estaba allí. La fluidez del texto no es una medida suficiente de calidad.
Para un piloto de investigación, empieza por una tarea concreta: recuperar fragmentos relevantes, clasificar documentos o preparar un borrador que alguien revisará. «Usar inteligencia artificial» describe una herramienta. La hipótesis debería explicar qué mejora esperas, para quién y cómo la comprobarás.
El conjunto de evaluación: tus casos de prueba favoritos
Reúne ejemplos del trabajo real y define qué considerarías una respuesta aceptable. Incluye casos fáciles, ambiguos y situaciones donde falta información. Para un buscador documental, pedir que indique el fragmento utilizado permite comprobar si la respuesta está respaldada.
Reserva algunos casos para la evaluación final. Si ajustas la solución mirando siempre los mismos ejemplos, puedes terminar optimizando para ese pequeño grupo. Que funcione en tres demostraciones seleccionadas no demuestra que funcione igual con documentos nuevos.
Un tablero de evaluación que no necesita fuegos artificiales
- Calidad: ¿resuelve correctamente la tarea según los criterios acordados?
- Errores: ¿qué se equivoca y qué consecuencias tendría usarlo sin revisar?
- Tiempo: ¿incluiste los minutos que toma corregir la salida?
- Costo: ¿consideraste uso del modelo, infraestructura y mantenimiento?
- Revisión: ¿quién decide si el resultado se utiliza?
Las métricas dependen de la tarea. Una herramienta para ordenar archivos no se evalúa como una que apoya decisiones sobre personas. Define con el equipo qué errores son tolerables y en qué escenarios la herramienta debe pedir ayuda.
La carpeta entera no es un dataset listo
Antes de conectar documentos, revisa formatos, permisos y contenido sensible. Haz el primer ensayo con información autorizada y una muestra adecuada a la pregunta. Documenta qué archivos entraron, qué versión de la configuración usaste y qué limitaciones encontraste.
Imagina una prueba para clasificar resúmenes de proyectos. Si casi todos los ejemplos son del mismo departamento, el resultado puede no representar otros contextos. En vez de prometer «sirve para toda la universidad», describe dónde se probó y qué falta evaluar.
La conclusión menos vistosa puede ser la más útil
Después de comparar, puede que un buscador tradicional resuelva la tarea con menor complejidad. También puede que la IA ayude en una parte y empeore otra. Ambas conclusiones son útiles si se apoyan en un procedimiento reproducible.
Un piloto serio entrega más que un chat: casos de prueba, criterios, resultados, límites y una recomendación de continuidad. Si el equipo sabe cuándo confiar, cuándo revisar y cuándo detener el flujo, habrá ganado algo más valioso que una demo sorprendente.
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