Transformación digital
Desarrollo basado en pruebas
¿Te crees todo lo que ves, sobre todo en Internet? Probablemente responderías «no» a esa pregunta. Pero, ¿estás incluyendo en esa respuesta negativa las respuestas que recibes de los agentes de inteligencia artificial tipo chatbot con los que interactúas a diario? Si, en tu opinión, ofrecen respuestas con información precisa, debes saber que existen muchas prácticas de calidad aplicadas a la IA para que eso sea posible.
Ya hemos hablado aquí, en el blog de Inmetrics, de cómo la calidad, en la industria del software, está relacionada con la percepción de confianza. Consideramos que las aplicaciones tienen calidad cuando funcionan según nuestras expectativas; cuando tenemos la seguridad de que los cálculos son correctos y, por lo tanto, la información que vemos en la pantalla es veraz.
Lo mismo ocurre en la interacción con los agentes de inteligencia artificial. Esperamos que funcionen como un chatbot, respondiendo a nuestras preguntas, pero proporcionándonos necesariamente información correcta. Para que esto suceda, los agentes deben acceder y procesar un volumen bastante grande de información en muy poco tiempo. Para que el resultado —o la respuesta— sea veraz, es necesario aplicar numerosas prácticas de calidad a los agentes. En este texto vamos a comprender la importancia de este trabajo y cómo se lleva a cabo.
Vivimos en la era de la inteligencia artificial y, con ella, se plantean importantes retos relacionados con la fiabilidad de la información. En un contexto en el que los contenidos pueden parecer veraces sin serlo necesariamente, surgen debates sobre los límites éticos de la tecnología, que a menudo abordan el tema de la «posverdad»: un contexto en el que la información verosímil cobra protagonismo como si se tratara de hechos probados o de la verdad objetiva.
La mentira es más fácil y más barata de fabricar; sin embargo, es la verdad la que genera valor real para la empresa. Precisamente por eso, las prácticas de calidad aplicadas a la IA cobran tanta importancia. Aumentan el rigor en el uso y el procesamiento de los datos, garantizando que las aplicaciones proporcionen información fiable y relevante para el usuario.
En nuestra vida cotidiana, tanto personal como profesional, consultamos y encomendamos tareas a los agentes de inteligencia artificial, tratándolos como auténticos copilotos. Si profundizamos en esta metáfora, surge una pregunta: si no confiaras en tu copiloto, ¿realizarías una maniobra arriesgada con la aeronave basándote en la información que te proporcionara?
Sin embargo, el desarrollo de la seguridad en las aplicaciones de IA choca inevitablemente con una de las principales capacidades de los agentes, especialmente los de inteligencia artificial agencial: la autonomía. Al igual que los copilotos, es deseable que los agentes funcionen correctamente y con la mínima supervisión posible por nuestra parte. Sin embargo, ¿cómo confiar en ellos si no tenemos una visibilidad total de la ejecución de las tareas?
Ahí es precisamente donde entran en juego las prácticas de calidad aplicadas a la IA. Su función es reducir el riesgo de que los modelos de lenguaje grande (LLM) procesen los datos de forma incorrecta. En la práctica, se minimizan las posibilidades de que recibas información imprecisa, lo que reduce así el impacto de una posible decisión errónea.
Al igual que con cualquier otra aplicación, garantizamos la calidad de los agentes de inteligencia artificial mediante pruebas. Las pruebas que se realizan habitualmente en otros tipos de software —pruebas unitarias, de integración, manuales e incluso pruebas de experiencia— también se llevan a cabo en los agentes de IA. Sin embargo, existen otras pruebas más específicas y fundamentales para aumentar la fiabilidad de este tipo de sistemas. Para explicarlas, conviene recordar las redes neuronales, el modelo de arquitectura de las aplicaciones de inteligencia artificial.
Las redes neuronales artificiales se estructuran en capas, de modo que los valores de salida de una capa son los de entrada de la siguiente. Las capas calculan la suma ponderada teniendo en cuenta los valores recibidos, los pesos de cada uno de ellos y un valor de sesgo.
La detección de sesgos es una de las principales prácticas de calidad aplicadas a la IA. En primer lugar, se comprueba el nivel de profundidad del sesgo. Los más superficiales, como los estadísticos o computacionales, pueden detectarse y corregirse mediante pruebas automatizadas. Sin embargo, los más profundos, como los sesgos humanos e incluso los sistémicos —que a menudo están relacionados con la cultura de la empresa—, no siempre pueden ser corregidos por la industria del software.
Además del sesgo, se comprueban las entradas y salidas de cada capa mediante pruebas metamórficas. Estas pruebas se utilizan con frecuencia en los modelos de lenguaje grande (LLM) para resolver el «problema del oráculo», cuando no existe una respuesta definitiva por parte de las aplicaciones —una realidad a la que se enfrentan habitualmente los LLM, que son sistemas de naturaleza probabilística—.
Por último, los agentes de inteligencia artificial «alucinan». Para reducir este efecto, se aplica la calidad como servicio, es decir, se prueba la aplicación de forma ininterrumpida para verificar si las «alucinaciones» están afectando a los flujos de trabajo del agente y en qué punto de la arquitectura se está produciendo esta afectación.
Y las previsiones indican que la demanda de «calidad como servicio» aplicada a los agentes no hará más que aumentar. El informe FutureScape 2026 de International Data Corporation (IDC) señala que el 80 % de las aplicaciones empresariales serán supervisadas de forma permanente en producción. Teniendo en cuenta que el 75 % de los dispositivos vendidos en 2026 contarán con IA integrada, siendo el segmento corporativo el principal responsable del crecimiento, será necesario inspeccionar continuamente un número cada vez mayor de LLM.
En Inmetrics, nacimos con el propósito de mejorar la calidad y el rendimiento de las aplicaciones. En la actualidad, nuestra unidad de Experiencia Digital se dedica a proteger tanto los ingresos como la reputación de su empresa mediante la ingeniería de calidad. Llevamos a cabo pruebas a gran escala y de forma masiva para identificar fallos antes de que se conviertan en errores.
En la unidad de Consultoría, Datos e IA, uno de nuestros objetivos es implementar la inteligencia artificial centrándonos en la optimización de procesos, apoyando así todo el proceso —desde el diseño hasta la ejecución— de soluciones tecnológicas que generan un impacto real en el negocio.
Si desea implementar agentes de inteligencia artificial en las aplicaciones de su empresa, pero le preocupan las consecuencias de los errores que puedan generar, ¡póngase en contacto con nosotros y hable con uno de nuestros especialistas! Contamos con una amplia experiencia para verificar la calidad de los modelos de lenguaje grande (LLM) en todos los niveles, mitigando al máximo los riesgos de un tratamiento incorrecto de los datos.
