IA / EVALUACIÓN — EJEMPLO CONCEPTUAL
Evaluación y calidad de IA
Una representación genérica de cómo hacer visible la calidad de un sistema de IA mediante criterios, muestras, resultados, patrones de error y comparación entre iteraciones.
Revisión de muestra
Resultados por criterio
Contexto insuficiente
patrónEjemplo conceptual de un hallazgo que requiere revisión.
Respuesta no verificable
patrónEjemplo conceptual de un hallazgo que requiere revisión.
Cierre incompleto
patrónEjemplo conceptual de un hallazgo que requiere revisión.
HOW IT WORKS
Del input al artefacto visible.
Este demo usa datos ficticios. Su propósito es mostrar cómo se hace observable un servicio que normalmente se percibe como abstracto.
Definir
Traducimos expectativas de negocio, experiencia y riesgo en criterios que puedan observarse de forma consistente.
Evaluar
Revisamos una muestra o conjunto de casos utilizando reglas, evaluación asistida y participación humana cuando corresponde.
Entender
Agrupamos errores y comportamientos para identificar patrones, severidad y contextos donde la solución necesita atención.
Comparar
Contrastamos cambios relevantes con una referencia anterior para comprobar si la calidad mejora sin introducir nuevos problemas.
DEMO NOTE
Este ejemplo no representa una plataforma cerrada ni un producto específico. La evaluación real puede terminar en un reporte, un dashboard, una revisión periódica, alertas o una combinación de artefactos según el tipo de sistema y el nivel de riesgo.