No todos los modelos de IA son iguales. Aprenda a evaluar y seleccionar un modelo base que se ajuste a las necesidades de su negocio, su presupuesto y sus objetivos de cumplimiento.
por Solon Teal
Seleccionar el modelo de base de IA adecuado es una decisión crucial para las empresas que integran la inteligencia artificial en sus flujos de trabajo. Ya sea que el objetivo sea la automatización de la atención al cliente, la generación de contenido o aplicaciones especializadas como el análisis legal o el diagnóstico médico, los modelos de lenguaje extenso (LLM) de IA deben alinearse con los objetivos de negocio, garantizando al mismo tiempo la precisión, la eficiencia y el cumplimiento normativo.
Con un número cada vez mayor de modelos de base, cada uno con arquitecturas, metodologías de capacitación y estructuras de costos distintas, las empresas necesitan un enfoque sistemático para la evaluación. Un modelo de IA bien elegido puede mejorar la productividad, optimizar la toma de decisiones y reducir los costos operativos. Por el contrario, seleccionar un modelo inadecuado puede generar ineficiencias, riesgos de cumplimiento normativo y pérdidas de inversión.
Esta guía ofrece una visión general de las técnicas, métricas de rendimiento y mejores prácticas del sector más relevantes para seleccionar el modelo de IA adecuado. También proporciona recursos clave a considerar durante este proceso.
¿Qué es la evaluación de modelos de IA?
A diferencia de las pruebas de software tradicionales, donde los resultados son deterministas, los modelos de lenguaje extensos generan respuestas probabilísticas. La misma entrada puede generar resultados diferentes según la arquitectura del modelo, los datos de entrenamiento y las variaciones de las indicaciones. Por lo tanto, la evaluación de modelos de IA es un proceso sistemático para evaluar el rendimiento de un modelo de IA en un conjunto específico de tareas.
Las primeras evaluaciones de IA, como la prueba de Turing, se basaban en evaluaciones subjetivas y utilizaban la intuición humana para juzgar las respuestas generadas por las máquinas.
Sin embargo, a medida que los modelos LLM se han vuelto más eficaces, la evaluación se ha automatizado cada vez más y se basa en métricas. La precisión es una métrica fundamental, junto con la eficiencia, la fiabilidad, la imparcialidad y la alineación con los objetivos empresariales o de investigación.
Al igual que los modelos de IA, las necesidades organizacionales también cambian. Por ejemplo, si un modelo solo es efectivo en inglés, puede perder valor a medida que una organización se expande globalmente y considera diferentes factores como el sesgo, las alucinaciones y la escalabilidad. Por lo tanto, la evaluación de la IA es un proceso continuo e iterativo, no un evento único.
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Tipos de evaluaciones de modelos de IA
Los modelos de IA se evalúan mediante técnicas manuales (controladas por humanos) y automatizadas (algorítmicas). Cada método cumple una función específica, según la complejidad de la tarea, la necesidad de precisión y la escala de implementación de la IA.
Evaluaciones manuales
Las evaluaciones manuales utilizan la experiencia humana para evaluar las respuestas generadas por IA, basándose en su precisión, coherencia y relevancia. Si bien proporcionan información detallada, pueden requerir mucho tiempo y ser complejas de escalar sin métodos estructurados.
Algunos ejemplos de estos métodos incluyen:
- Pruebas exploratorias (“Controles de vibración”): evaluaciones rápidas e informales para detectar errores significativos en las primeras etapas del proceso.
- Revisión de expertos: Los profesionales de la industria evalúan los resultados en cuanto a precisión y cumplimiento, algo esencial en los campos regulados.
- Anotación estructurada: los evaluadores califican las respuestas utilizando criterios predefinidos para reducir la subjetividad.
Según los investigadores , los evaluadores humanos pueden identificar e interceptar sesgos en los resultados de IA que los sistemas automatizados podrían pasar por alto. Además, la evaluación centrada en el ser humano puede determinar si las explicaciones del modelo son comprensibles y fiables para los usuarios finales.
Generalmente, las evaluaciones manuales se utilizan para la validación en la etapa inicial antes de escalar la implementación de IA.
Evaluaciones automatizadas
Las evaluaciones automatizadas utilizan algoritmos para evaluar el rendimiento de la IA con respecto a métricas predefinidas, lo que ofrece un análisis escalable y objetivo. Estas evaluaciones se dividen en dos categorías principales: basadas en referencias y no basadas en referencias.
Evaluaciones basadas en referencias
Las evaluaciones basadas en referencias comparan las respuestas generadas por IA con una respuesta correcta conocida (“verdad fundamental”). Son más eficaces para tareas estructuradas con resultados verificables, como resúmenes, traducciones y preguntas y respuestas basadas en hechos.
Algunos ejemplos clave incluyen:
- MMLU (Massive Multitask Language Understanding): evalúa el desempeño de un modelo en 57 temas diferentes utilizando preguntas de opción múltiple.
- ROUGE (Estudio orientado al recuerdo para la evaluación de ideas clave): mide la superposición entre el texto generado por IA y los resúmenes de referencia, comúnmente utilizados para tareas de resumen.
- BLEU (Estudiante de evaluación bilingüe): evalúa la similitud entre las traducciones generadas por máquina y las traducciones humanas, centrándose en la fluidez y precisión de la traducción.
- HELM (Evaluación holística de modelos lingüísticos): proporciona una evaluación integral de modelos lingüísticos en diversos escenarios, centrándose en métricas como precisión, solidez, imparcialidad y eficiencia.
Las evaluaciones basadas en referencias son más efectivas para identificar la capacidad de un modelo para aplicaciones que requieren alta precisión y recuperación automatizada de conocimiento.
Evaluaciones no basadas en referencias
Las evaluaciones no basadas en referencias evalúan los resultados generados por IA basándose en atributos cualitativos, en lugar de una respuesta “correcta” fija. Estos métodos son esenciales para aplicaciones de IA que involucran escritura creativa, interacciones con chatbots o sistemas de recomendación que deben adherirse a una marca o visión organizacional.
Las métricas clave incluyen:
- Similitud semántica: mide si las respuestas generadas por IA transmiten el mismo significado que una respuesta escrita por humanos, incluso si la redacción difiere.
- Análisis de sesgo y toxicidad: identifica sesgos no deseados relacionados con el género, la etnia o las perspectivas políticas para garantizar una implementación ética de la IA .
- Verificación de fluidez y gramática: evalúa la sintaxis, la coherencia y la legibilidad para garantizar que los resultados de IA cumplan con los estándares de escritura profesional.
- Precisión matemática y lógica: evalúa si los modelos manejan correctamente las tareas de resolución de problemas y razonamiento, lo cual es fundamental para la IA en los ámbitos financiero, científico y técnico.
Evaluaciones de LLM como juez
Un enfoque cada vez más extendido en la evaluación de IA consiste en utilizar un modelo de IA para evaluar el resultado de otro. Este método resulta beneficioso cuando la revisión humana a gran escala resulta impráctica.
Un método estándar implica proporcionar al modelo de “juicio” dos respuestas y hacer que seleccione la mejor, similar a la herramienta industrial Chatbot Arena, que brinda a los humanos capacidades de evaluación similares.
Una deficiencia de este método, según los investigadores , es que los LLM se ven limitados por su incapacidad para evaluar adecuadamente la importancia de diversos temas, a menudo sobreenfatizando detalles menores y subestimando la información crucial. Sin embargo, se pueden mejorar los resultados de un LLM mediante una ingeniería estratégica de indicaciones que describa explícitamente cómo priorizar la información relevante.
Otras consideraciones clave para evaluar modelos de IA
Más allá de la evaluación técnica, los líderes deben considerar factores operativos, financieros y estratégicos para garantizar una integración perfecta con los sistemas existentes, la escalabilidad y el cumplimiento de los estándares regulatorios y éticos.
Transparencia de los datos de capacitación
Los datos de entrenamiento determinan la eficacia y la relevancia de un modelo de IA. Muchos modelos propietarios no divulgan sus conjuntos de datos, lo que dificulta evaluar su idoneidad para sectores específicos, especialmente en campos regulados como finanzas, salud y derecho. Sin embargo, herramientas de terceros como la Iniciativa de Procedencia de Datos (DPI) cuentan con evaluaciones de bases de datos para más de 1800 conjuntos de datos para entrenar modelos LLM.
Siempre que sea posible, considere responder estas preguntas al evaluar los datos de entrenamiento:
- ¿El conjunto de datos de entrenamiento del modelo incluye terminología específica del dominio y contexto relevante para mi industria?
- ¿Se ha perfeccionado el modelo utilizando conjuntos de datos propietarios o especializados para mejorar la precisión en mi campo?
- ¿Existe riesgo de sesgo, información obsoleta o datos de baja calidad que afecten la confiabilidad del modelo?
- ¿Cómo gestiona el proveedor la privacidad de los datos y el cumplimiento de regulaciones como GDPR , HIPAA o los estándares de la industria financiera?
Latencia y rendimiento
El tiempo de respuesta es tan crucial como la precisión para aplicaciones de IA en tiempo real, como chatbots de atención al cliente, trading algorítmico o detección de fraude. Algunos modelos de IA ofrecen resultados de alta calidad, pero introducen latencia debido a cálculos complejos. Monitorear la observabilidad con herramientas como OpenLLMetry puede proporcionar información continua sobre problemas de rendimiento.
Modelos de precios y rentabilidad
El costo de la implementación de IA varía según las licencias, el acceso a las API y los requisitos de infraestructura. Un modelo que parece rentable con niveles de uso bajos puede volverse costoso a medida que aumenta su uso. Sin embargo, descomponer tareas complejas en tareas más sencillas puede facilitar la transferencia de pasos a un modelo más antiguo y reducir costos.
Ventanas de token y longitud del contexto
Los límites de tokens determinan la cantidad de texto que un modelo puede procesar en una sola consulta. Si su aplicación de IA requiere analizar documentos extensos, mantener la memoria de conversaciones o sintetizar múltiples fuentes, las ventanas de tokens se convierten en un factor clave. Estas ventanas se han expandido significativamente, desde las primeras ventanas de tokens de 4K de ChatGPT 3.5 hasta la ventana de contexto de dos millones de tokens de Gemini 2.0 Pro .
Las ventanas de token extensas pueden afectar significativamente la evaluación del modelo, lo que hace que sistemas complementarios como la generación aumentada por recuperación (RAG) sean menos necesarios en contextos específicos. La RAG es más eficaz para tareas que requieren gran experiencia y para la toma de decisiones en tiempo real . Además, es un método que puede reducir las alucinaciones y aumentar la fiabilidad de los resultados.
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Puntos de referencia en evolución: lecciones de DeepSeek
La aparición de modelos como DeepSeek-R1 subraya la complejidad de la evaluación de la IA y revela cómo el rendimiento puede variar ampliamente entre diferentes tareas y métricas.
DeepSeek-R1 ha demostrado una sólida capacidad de razonamiento, igualando al modelo o1 de gama alta de OpenAI en varias pruebas de referencia, todo a un coste mucho menor. Sin embargo, si bien las evaluaciones automatizadas destacan sus fortalezas, también exponen sus limitaciones.
Los análisis comparativos manuales aún pueden favorecer el modelo o1 de OpenAI, lo que refuerza la idea de que el rendimiento de la IA suele depender del observador. La interpretación humana desempeña un papel crucial en la evaluación de la eficacia real de un modelo de IA, y factores como la usabilidad, los matices y el contexto pueden influir significativamente en la selección del modelo.
Esta variabilidad pone de relieve un desafío crítico en la evaluación de la IA: los modelos pueden ajustarse para destacar en métricas específicas, a veces manipulando el sistema para lograr altas puntuaciones de referencia. Por ejemplo, un modelo optimizado para la prueba de referencia MMLU (basado en preguntas de opción múltiple) podría no tener el mismo rendimiento en tareas de razonamiento abierto. La importancia de las pruebas de referencia para la adopción de un modelo es objeto de intenso debate y a menudo genera controversia, como la relacionada con la financiación de OpenAI a la organización responsable de la evaluación comparativa de su último modelo, o3.
La evaluación de la IA es tanto un arte como una ciencia. Las organizaciones deben adoptar un enfoque holístico para garantizar que los modelos de IA se alineen con los objetivos de negocio, combinando puntos de referencia técnicos con perspectivas humanas. Una estrategia de evaluación integral ayuda a maximizar el potencial de la IA y a mitigar los riesgos.
Acerca del autor
Solon Teal es un ejecutivo de operaciones de producto con una trayectoria dinámica que abarca el capital de riesgo, la innovación en startups y el diseño. Es un operador experimentado, emprendedor en serie, consultor de bienestar digital para adolescentes e investigador de IA, especializado en metacognición de herramientas y teoría práctica. Teal comenzó su carrera en Google, trabajando de forma transversal y vertical, y ha colaborado con empresas desde su inicio hasta su fase de crecimiento. Tiene un MBA y una maestría en innovación y estrategia de diseño por la Kellogg School of Management de la Universidad Northwestern y una licenciatura en historia y gobierno por el Claremont McKenna College.