AI evals: cómo dar orden, foco y criterio a tus productos con IA

Qué aportan los AI evals

Los AI evals son sistemas que te permiten evaluar el comportamiento de tu modelo de IA con criterios que tengan sentido para tu producto. No se quedan en si el modelo acierta, sino en si está resolviendo el problema correcto.

Con un AI eval bien diseñado puedes:

• Definir qué significa que tu modelo haga bien su trabajo.
• Medir si una versión nueva aporta mejora real y no solo complejidad.
• Decidir cuándo una funcionalidad está lista para producción o cuándo no lo está.
• Alinear el comportamiento del modelo con la propuesta de valor y los objetivos del negocio
• Evitar features vistosas que no generan impacto.

En resumen: un eval le da al PM una brújula para navegar entre tecnologías, hype y decisiones difíciles.

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Un ejemplo

Un AI eval no tiene que ser algo sofisticado. Puede empezar con algo así:

 “¿Las respuestas del chatbot resuelven la duda del usuario en menos de 3 mensajes?”

Simple, concreto y centrado en el valor. Lo que importa no es lo técnico, sino el propósito.

Cómo crear buenos AI evals

Tres pasos prácticos si eres PM y estás trabajando con IA:

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01. Define qué es “bueno” en tu contexto

Antes de hablar de fine tuning o modelos, define qué salida sería útil para el usuario y qué errores no puedes permitirte. Esta alineación inicial es oro.

02. Construye conjuntos de evaluación con casos reales

Incluye ejemplos típicos, edge cases, respuestas malas y escenarios críticos. Haz que sean versionables y reutilizables igual que tus tests.

03. Mide desde el minuto uno

Evalúa desde el principio. No esperes a tener el modelo cerrado. Los evals te permiten comparar versiones, tomar decisiones y evitar semanas de trabajo perdido.

El módulo clave: el cambio de mentalidad

Trabajar con IA no va de preguntarse “qué podemos hacer con este modelo”.
El verdadero salto ocurre cuando el equipo se pregunta:
“Qué queremos lograr y cómo sabremos si lo estamos logrando”.

Este cambio convierte al PM en alguien que no solo observa la IA, sino que la dirige. El producto recupera claridad. El equipo recupera criterio. Y cada iteración tiene sentido.

Conclusión

Meter IA ya es fácil.
Lo difícil es que esa IA tenga propósito, impacto y un estándar claro de calidad.

Ahí es donde los AI evals marcan la diferencia.Son la herramienta que te permite definir, medir y liderar.Y sobre todo, te permiten construir productos con IA que realmente funcionan, no solo que impresionan.