Mide el workflow antes de automatizarlo
La mayoría de los proyectos de IA fracasan en la evaluación, y la capacidad rara vez es el cuello de botella. Esta es la disciplina de línea de base que distingue una cosa de la otra.
Por VPFUnited Solutions
En la IA aplicada, el modelo rara vez es el verdadero problema. Lo que suele faltar es cualquier definición de qué significaba el rendimiento antes de que empezara el trabajo, así que cuando el resultado se cuestiona, no hay nada sólido con qué defenderlo.
Empieza midiendo honestamente el proceso existente, incluidas las partes que la gente no cuenta: el retrabajo, la doble comprobación, las excepciones derivadas a alguien senior. Esa línea de base es lo único que te permitirá decir más adelante si el sistema realmente ayudó.
Luego construye el conjunto de evaluación antes que el prototipo. Unos cientos de ejemplos reales con salidas correctas conocidas, apartados y nunca mostrados al sistema durante el desarrollo. Sin esto, cada cambio de prompt es una suposición y cada afirmación de mejora es una anécdota.
Trata el umbral de confianza como una decisión de producto, propiedad de quien pueda responder a esta pregunta: ¿qué proporción de casos debe derivarse a un humano antes de que el negocio acepte el resultado? Ese número fija el umbral, y el umbral fija la economía.
Por último, haz que cada salida automatizada sea rastreable hasta su fuente. En el trabajo regulado esto es obligatorio; en todos los demás casos, es lo que convierte un sistema en el que la gente desconfía en uno que la gente usa. La cita de fuentes no es una carga de cumplimiento. Es la funcionalidad que impulsa la adopción.