Anote la decisión que intenta tomar
«¿Puede ayudarnos la IA?» es demasiado amplio para evaluar. «¿Puede un coordinador utilizar un informe preparado por IA para completar un traspaso de servicio con menos trabajo de corrección?» es una pregunta con un resultado reconocible y un revisor responsable.
La definición del piloto debe identificar la información de entrada, el resultado esperado, las acciones permitidas, las exclusiones y el responsable de negocio. Explique qué se consideraría progreso útil y qué detendría el ejercicio. Un piloto no puede resolver todos los futuros casos de uso o integraciones.
- Acordar el alcance
- Crear en sandbox
- Revisar y probar
- Decidir sobre producción
Elija la evidencia antes de ajustar el flujo
Utilice un conjunto representativo de escenarios: sencillos, incompletos, contradictorios y fuera de alcance. Reserve algunos ejemplos distintos de los utilizados para ajustar las instrucciones. De lo contrario, el equipo puede aprender a demostrar muy bien un conjunto conocido sin descubrir cómo gestiona la configuración el trabajo nuevo.
La orientación de evaluación de Anthropic subraya que evaluar agentes implica sus acciones y el estado resultante, además del texto final. Aplique ese principio a su revisión de aceptación: ¿se produjo el cambio previsto en el registro y cambió algo más? [1]
Una hoja de aceptación que pueda entender su patrocinador
| Pregunta | Evidencia útil |
|---|---|
| ¿Está respaldado el resultado? | Los revisores pueden rastrear las afirmaciones importantes hasta la información facilitada. |
| ¿Puede utilizarlo el personal? | Las personas pueden inspeccionar, corregir o rechazar el resultado sin confusión adicional. |
| ¿Se comporta correctamente la acción? | La actualización permitida se realiza; el trabajo fallido o no permitido se comunica con honestidad. |
| ¿Merece la pena el esfuerzo? | Se compara el trabajo total de revisión, corrección y procesamiento con la referencia inicial. |
| ¿Puede operarlo el equipo? | Un responsable puede supervisar, pausar y escalar problemas. |
Establezca los umbrales reales con las personas responsables del proceso. No existe un porcentaje universal de exactitud que haga aceptable cualquier flujo.
Un ejemplo desarrollado: seguimiento de información faltante
Escenario ilustrativo. Un equipo de una organización sin fines de lucro quiere ayuda para preparar mensajes de seguimiento de solicitudes incompletas. El piloto redacta una petición de información faltante utilizando la lista de la organización. Un revisor comprueba el borrador; el ejercicio excluye decisiones de elegibilidad y mensajes salientes automáticos.
Incluya una solicitud completa, un adjunto realmente faltante, un documento con datos contradictorios y un caso al que el revisor no pueda acceder. Un resultado útil explica por qué hace falta seguimiento sin inventar un requisito ni revelar información ajena.
Qué incluye el piloto de REDA y dónde termina
El primer piloto asistido de REDA en sandbox cubre un problema acordado dentro de un alcance documentado. Su administrador ayuda a explicar los datos y procesos y facilita el acceso acordado al sandbox. El equipo revisa el piloto y realiza pruebas de aceptación de usuarios antes de decidir si continúa.
Los plazos dependen del alcance y los requisitos previos. La implementación en producción, las integraciones más amplias y los acuerdos operativos continuos se definen por separado. Hablemos de un piloto con una pregunta clara que quiera responder.
Fuentes
- Anthropic — Demystifying evals for AI agents · 9 de enero de 2026. Consultado el 22 de septiembre de 2026.