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InicioCursosEvaluar Sistemas de IA: Evals, Benchmarks y Calidad Medible
AvanzadoCalidad y Evaluación de IA

Evaluar Sistemas de IA: Evals, Benchmarks y Calidad Medible

Cómo saber si tu asistente o automatización con IA funciona de verdad: armar un set de pruebas, definir qué es una buena respuesta, elegir cómo calificarla y detectar regresiones al cambiar un prompt o un modelo.

4 h estimadas 4 módulos · 8 leccionesActualizado el 12 de octubre de 2026
Herramientas:ChatGPTClaude

Objetivos del curso

  • Explicar por qué probar 'a ojo' no alcanza y qué es una eval.
  • Construir un set de casos de prueba representativo, incluyendo casos difíciles y trampas.
  • Elegir entre reglas exactas, verificaciones por código, un modelo como juez y revisión humana.
  • Usar las evals para comparar versiones, detectar regresiones y decidir con datos si cambiar un prompt o un modelo.

Prerrequisitos

  • Haber armado al menos un prompt, asistente o automatización con IA (por ejemplo en el curso Agentes de IA y Workflows Avanzados).

Contenido del curso

Módulo 1

Por qué evaluar

El problema de las pruebas informales y la diferencia entre benchmarks públicos y tus propias evals.

  • El problema de probar a ojo 8 min
  • Benchmarks públicos vs. tus propias evals 8 min

Módulo 2

Construir el set de pruebas

De dónde salen los casos y cómo definir con precisión qué es una buena respuesta.

  • Casos de prueba: de dónde salen y cómo elegirlos 9 min
  • Definir qué es una buena respuesta 9 min

Módulo 3

Medir la calidad

Cómo calificar cientos de respuestas sin perder rigor: reglas, código, modelo juez y personas.

  • Métodos de calificación: elegir el más simple que sea confiable 9 min
  • Usar un modelo como juez sin engañarte 10 min

Módulo 4

Evals en el día a día

Usar las pruebas para decidir cambios y para mejorar de forma continua.

  • Comparar versiones y detectar regresiones 9 min
  • Evals en producción y mejora continua 9 min
Proyecto final

Una eval completa para tu propio asistente

Elegí un asistente, prompt o automatización con IA que uses o quieras usar, y construí una evaluación completa: set de casos, rúbrica, método de calificación y una comparación entre dos versiones con una decisión justificada.

  • Un set de al menos 20 casos de prueba con camino feliz, casos borde, trampas y casos fuera de alcance, indicando el resultado esperado.
  • Una rúbrica de 5 criterios de sí o no, con el método de calificación elegido para cada uno.
  • La comparación de dos versiones (dos prompts o dos modelos) con una tabla por criterio y la lista de regresiones.
  • Una decisión escrita con la regla fijada de antemano, la consideración de costo y velocidad, y un plan de monitoreo de 5 puntos.

Desafío adicional: Si usaste un modelo como juez, validalo: calificá 30 casos por tu cuenta y calculá el porcentaje de acuerdo con el juez.

Recursos

  • Diccionario de IA: Evals →
  • Curso: Agentes de IA y Workflows Avanzados →
  • Curso: Prompt Injection y Seguridad de Prompts →
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