Las empresas se enfrentan al desafío de evaluar los modelos de inteligencia artificial (IA) que se desarrollan y lanzan a un ritmo acelerado. La evaluación interna de estos modelos para determinar su idoneidad para casos de uso específicos varía significativamente entre los equipos, desde la ausencia total de evaluaciones hasta la integración de herramientas de observabilidad como LangFuse en los procesos de CI/CD. Otras herramientas como Arize Phoenix, DeepEval, Braintrust y Promptfoo también están siendo utilizadas. Si bien la evaluación de la IA se considera a menudo una tarea secundaria, existe un creciente interés en estandarizar este proceso y convertirlo en un lenguaje común entre los diferentes roles dentro de las empresas. La implementación de 'sandboxing' (entornos de pruebas aislados) y la observabilidad para un público más amplio sigue siendo un reto, pero la experiencia de usuario está mejorando gradualmente. Algunas empresas están explorando el uso de agentes de codificación, como Claude, para evaluar sus propias capacidades, o incluso la creación de plataformas de evaluación personalizadas. La recomendación general es comenzar con evaluaciones básicas para identificar puntos de fricción y áreas de valor.
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