Irene Solaiman, directora de política de Hugging Face, ha señalado que la implementación de evaluadores de IA integrados no será una solución sencilla debido a la falta de estandarización en la industria. Durante una discusión en TechCrunch Disrupt, Solaiman argumentó que la reproducibilidad de los resultados es un aspecto crítico para generar confianza, especialmente en un entorno donde los pesos de los modelos son abiertos. La experta destacó que la evaluación de modelos sigue siendo una ciencia en evolución, con dificultades para comparar pruebas de manera significativa y un ecosistema que aún no está maduro. Además, Solaiman señaló que las evaluaciones se han desplazado de centrarse únicamente en el modelo a evaluar el sistema completo, incluyendo el 'harness' o la herramienta de acceso, lo cual tiene un impacto significativo en el rendimiento. Actualmente, la evaluación de agentes es costosa y compleja, y la industria carece de un enfoque uniforme. La falta de una metodología consistente impide que los evaluadores integrados, que buscan ser observadores neutrales dentro de las organizaciones, cumplan su función de manera efectiva, generando dudas sobre su neutralidad y eficacia frente a la regulación gubernamental.
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