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AI Agent Eval Harness

La mayoría de los pilotos de IA generativa nunca muestran impacto medible en resultados: se estancan en cuatro cosas - preparación de datos, riesgo y cumplimiento, costo y valor. Esta implementación de referencia muestra cómo se ven compradas esas cuatro, con la evidencia para probarlo.

Esta es la referencia pública de un enfoque orientado a la medición para la IA generativa en industrias reguladas: un agente conversacional de salud para la adherencia a la medicación cuya afirmación clínica siempre debe citar una tarjeta verificada de la base de conocimiento - o el agente se rehúsa -, junto con un arnés de evaluación validado por CI que lo demuestra.

Para una orientación de una página dirigida a tomadores de decisiones, empieza por el resumen ejecutivo.

Los cuatro modos de fallo, cada uno con una respuesta

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Cerca del 70-95% de los pilotos de IA generativa se estancan antes del impacto medible, y cuatro causas hacen la mayor parte del daño. Cada una tiene un artefacto concreto aquí:

El trabajo corre como dos sprints: Discovery - ¿es la oportunidad correcta, están listos los datos, cuál es el valor y el riesgo - y PoC a Producción - un sistema medido, seguro y con forma de producción, con la evidencia para lanzarlo.