¿Qué son las evals de agentes de IA?
Por Codara · Publicado: · Actualizado:
Las evals son pruebas sistemáticas que miden si un agente de IA cumple su objetivo con la calidad y fiabilidad requeridas antes de pasar a producción.
Por qué no basta con una demo
Un agente de IA puede funcionar en una prueba puntual y fallar en los casos límite que aparecen a diario. Las evals sustituyen esa impresión por evidencia: un conjunto de casos representativos —incluidos los difíciles— contra los que se mide de forma repetible la exactitud, el uso correcto de herramientas y datos y el comportamiento ante situaciones inesperadas.
Evals y tests de software: qué comprueba cada uno
Un test de integración puede comprobar que una herramienta guarda una solicitud con el formato correcto. La eval comprueba además si el agente debía crear esa solicitud, si usó los datos adecuados y si respetó las aprobaciones. Una respuesta convincente no demuestra que la acción se haya completado.
La guía de evaluación de agentes de Anthropic distingue entre el registro de ejecución y el resultado real, y combina comprobaciones automáticas con valoración humana. Ambos niveles se necesitan para evaluar un proceso completo.
Cómo diseñar una primera evaluación
Para un agente que prepara solicitudes de compra, una evaluación útil puede incluir estos casos ilustrativos:
| Caso | Resultado esperado | Evidencia que revisar |
|---|---|---|
| Solicitud completa dentro del alcance autorizado | Preparar el borrador correcto | Datos del borrador y herramienta utilizada |
| Falta un dato obligatorio | Pedir la información que falta | No se crea una solicitud incompleta |
| Se requiere aprobación | Esperar a la persona responsable | No se ejecuta la compra antes de la aprobación |
| La herramienta falla | Informar del fallo sin declarar éxito | Estado final del sistema y registro del error |
Define los criterios con quien opera el proceso, repite los casos para observar variación y revisa los fallos por tipo. Un promedio de aciertos puede ocultar una acción no autorizada: decide qué errores bloquean el despliegue. La checklist de paso a producción conecta esta evidencia con los datos, el control humano y el dueño operativo.
Parte de operar la IA
Las evals no son un examen único, sino un control continuo: se repiten cuando cambia el modelo, los prompts o los datos, y forman parte de las prácticas de LLMOps que mantienen fiable la IA en producción. Son el filtro entre prototipo y operación real.
Cómo lo abordamos en Codara
Evaluamos cada agente antes y después de desplegarlo: cuando construimos un Agentic OS sobre la plataforma propia de Codara definimos las pruebas que tiene que superar para entrar en producción y dejamos a tu equipo la capacidad de seguir evaluándolo.
Preguntas frecuentes
¿Por qué evaluar un agente antes de producción?
Porque una demo puntual no garantiza fiabilidad: las evals comprueban de forma repetible que el agente acierta también en los casos difíciles y poco frecuentes antes de que afecte a la operación real.
¿Qué se mide en una eval?
Si el agente cumple su objetivo: exactitud de las respuestas, uso correcto de herramientas y datos, comportamiento ante casos límite y consistencia, frente a un conjunto de casos definidos.