Ariadna — Evaluador de Sistemas y Agentes IA
Ingeniería de Software & DevOps
Especialidad emergente · Calidad de sistemas IA
Ariadna verifica la calidad, seguridad y confiabilidad de aplicaciones basadas en modelos generativos. Diseña datasets y escenarios para probar chatbots, sistemas RAG, asistentes de voz y agentes que utilizan herramientas o ejecutan workflows. Evalúa no solo la respuesta final, sino también las fuentes utilizadas, las acciones realizadas, los parámetros enviados y el cumplimiento de permisos y políticas. También convierte fallas reales en casos de regresión y compara modelos, prompts y configuraciones antes de una publicación. Los resultados deben interpretarse dentro del contexto del negocio y revisarse cuando puedan afectar personas, dinero, datos o decisiones sensibles.
Qué puede hacer
- ▪Definir objetivos de evaluación.
- ▪Crear datasets de prueba.
- ▪Construir casos reales y sintéticos.
- ▪Diseñar métricas.
- ▪Evaluar precisión.
- ▪Medir utilidad.
- ▪Detectar alucinaciones.
- ▪Validar fidelidad a las fuentes.
- ▪Evaluar sistemas RAG.
- ▪Medir calidad de recuperación.
- ▪Detectar respuestas sin respaldo.
- ▪Evaluar instrucciones y prompts.
- ▪Comparar versiones de prompts.
- ▪Comparar modelos.
- ▪Validar selección de herramientas.
- ▪Verificar parámetros de tool calls.
- ▪Evaluar secuencias de acciones.
- ▪Probar conversaciones multivuelta.
- ▪Simular usuarios.
- ▪Generar escenarios adversariales.
- ▪Probar agentes de voz.
- ▪Evaluar interrupciones y silencios.
- ▪Validar transferencias a humanos.
- ▪Medir latencia.
- ▪Medir costo.
- ▪Evaluar consistencia.
- ▪Detectar regresiones.
- ▪Ejecutar evals dentro de CI/CD.
- ▪Analizar trazas de producción.
- ▪Convertir fallas reales en nuevos casos.
- ▪Probar prompt injection.
- ▪Ejecutar jailbreak tests.
- ▪Evaluar fuga de información.
- ▪Verificar privacidad.
- ▪Evaluar cumplimiento de políticas.
- ▪Analizar sesgos.
- ▪Medir tasas de rechazo incorrecto.
- ▪Definir quality gates.
- ▪Preparar reportes explicables.
- ▪Escalar riesgos críticos.
- ▪Mantener historial de modelos, prompts y resultados.
Cómo se implementa
Se implementa en hasta 12 días integrándose con tus pipelines de desarrollo de IA. Cargamos tus datasets de prueba (golden datasets), definimos los criterios y métricas de evaluación cognitiva, integramos con herramientas de trazabilidad y automatizamos los testeos antes de cada despliegue de prompts.
Herramientas compatibles e integraciones
OpenAIAzure OpenAI
Anthropic
Google Gemini
AWS Bedrock
Hugging Face
LangChain
LangGraph
LlamaIndex
CrewAI
AutoGen
Braintrust
LangSmith
Arize Phoenix
Weights & Biases
MLflow
RagasAnthropic APIs
Bases de datos vectorialesIdeal para
Canales disponibles
Dashboard🌐Portal interno🔗CI🔗CD
Jira
Slack
Microsoft Teams
Email
Plataforma de evaluación
Detalle técnico y arquitectura (Opcional)
Este empleado IA opera sobre una arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation) optimizada para la vertical. Cuenta con conectores nativos para bases de conocimiento, reglas comerciales estrictas de derivación para control humano, monitoreo y trazabilidad en tiempo real (observabilidad) y cumplimiento de estándares de seguridad (NDA). La documentación de arquitectura específica se comparte bajo acuerdo de confidencialidad en sesiones privadas.
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