QANTUM LABS / QA e IA
QA para inteligencia artificial que puedas evaluar
Las aplicaciones de inteligencia artificial necesitan criterios de calidad adaptados a su comportamiento. Ayudamos a definir evaluaciones de LLM, sistemas RAG y flujos de agentes con casos representativos y evidencias revisables.
Hablar con QAntum LabsDe una respuesta convincente a criterios de aceptación
Empezamos por el uso concreto de la IA: responder preguntas, recuperar información, clasificar solicitudes o ejecutar una tarea. Definimos qué constituye un resultado correcto, qué debe rechazar el sistema y cuándo necesita pedir ayuda o reconocer que no dispone de información.
En un asistente documental, por ejemplo, una respuesta fluida puede citar una política que no aparece en las fuentes. La evaluación debe comprobar la relación entre pregunta, información recuperada y respuesta, además de revisar si el sistema comunica sus límites.
Datasets y evaluación de LLM e IA generativa
Construimos conjuntos de evaluación a partir de usos esperados, casos difíciles y fallos conocidos. Acordamos criterios como precisión, apoyo en fuentes, cumplimiento de instrucciones, latencia y coste según el proyecto. Documentamos las condiciones para poder comparar cambios de modelo, prompt o recuperación.
Combinamos comprobaciones automáticas y revisión humana cuando la calidad lo requiere. Si otro modelo actúa como evaluador, revisamos sus criterios frente a ejemplos juzgados por personas. Su puntuación necesita contexto y validación antes de usarse para una decisión de entrega.
Regresión de IA, agentes y trazabilidad
Registramos la versión del sistema, entradas, fuentes y resultados para investigar cambios. En agentes que utilizan herramientas, evaluamos también las acciones intermedias, los permisos y el cumplimiento del objetivo. Las pruebas deben cubrir el flujo completo y los puntos donde puede recuperarse de un error.
La evaluación puede incorporarse al proceso de CI/CD con umbrales acordados y revisión de casos críticos. Una entrega se valora por los comportamientos observados y sus límites, con un historial que permita explicar por qué se aceptó el cambio.
Preguntas sobre QA e IA.
¿En qué se diferencia el QA de IA del testing tradicional?
Comparte análisis de riesgos y criterios de aceptación, pero también necesita valorar resultados variables y respuestas cuya calidad requiere contexto. Conviene combinar datasets, métricas, pruebas repetidas cuando proceda y revisión profesional.
¿Podéis evaluar un chatbot o una aplicación RAG?
Podemos acordar una evaluación de sus respuestas, fuentes, recuperación y comportamientos de rechazo. El alcance depende del uso, de los datos disponibles y de las decisiones que necesites tomar sobre el sistema.
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Cuéntanos cómo trabaja tu equipo, qué herramientas utiliza y qué riesgos necesitas resolver. Podemos valorar contigo el alcance de la consultoría o evaluación.
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