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Ya sea que estés creando un chatbot de atención al cliente, un asistente de programación o un agente de investigación, sigue siendo una pregunta fundamental: ¿Cómo sabes si tu agente trabaja bien?
La respuesta está en la evaluación sistemática. Este proceso transforma la conjetura en desarrollo basado en datos. Esta guía cubre todo lo que necesitas saber sobre cómo evaluar agentes, desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas que los equipos profesionales de IA utilizan a diario.
Ejemplo recurrente: Empleado Self-Service Agente
A lo largo de esta documentación sobre la evaluación de agentes, se utiliza un Empleado Self-Service Agente como ejemplo recurrente. Este agente ayuda a los empleados a obtener respuestas a preguntas sobre Recursos Humanos (RRHH) y centros sin enviar tickets ni esperar soporte humano.
Estate atento a los encabezados de Empleados Self-Service Agentes . Estos encabezados muestran cómo cada concepto se aplica a un agente real, destacando las decisiones prácticas y los compromisos que enfrentas al diseñar tu propia estrategia de evaluación.
Aprende más sobre este ejemplo:
- Introducción a un agente de empleados Self-Service
- Evaluaciones de calidad de respuesta para el agente de empleados Self-Service
¿Qué es la evaluación del agente?
La evaluación del agente es el proceso sistemático de medir qué tan bien su agente realiza sus tareas previstas. Piénsalo como el control de calidad en la fabricación. No lanzarías un coche sin probar sus frenos, y no deberías desplegar un agente sin probar a fondo sus respuestas.
A diferencia de las pruebas de software tradicionales, que se centran en si el código se ejecuta sin errores, la evaluación del agente examina la calidad de las salidas del agente. Se trata de asegurarse de que tu agente no solo trabaje, sino que funcione bien.
Por qué la evaluación es importante para tu empresa
La evaluación no es solo un ejercicio técnico. Conecta directamente con los resultados que valoran a tus grupos de interés.
| Objetivo empresarial | Cómo ayuda la evaluación |
|---|---|
| Reducir tickets de soporte | Mide si tu agente realmente resuelve las dudas en lugar de forzar la escalada. |
| Mejorar la satisfacción del usuario | Rastrea señales de calidad como la habilitación de acciones. ¿Obtuvieron los usuarios lo que necesitaban? |
| Implementar con confianza | Haz pruebas de regresión antes de cada lanzamiento para detectar problemas a tiempo. |
| Justificar la inversión | Muestra una mejora concreta. Por ejemplo, "La tasa de aprobados mejoró de 62% a 98%." |
| Escala a más agentes | Reutiliza patrones de evaluación entre agentes. No empieces de cero cada vez. |
Cómo la evaluación convierte la retroalimentación en conocimientos accionables
Sin evaluación, las conversaciones de calidad suenan como: "El agente no trabaja bien", "Los usuarios se quejan" o "Algo no cuadra".
Con la evaluación, la misma conversación se convierte en: "La precisión de la política cayó a 90% tras una actualización de la base de conocimiento, pero identificamos el problema: se estaban recuperando documentos desactualizados, y ha vuelto a 95%. La personalización mejoró de 75% a 95% durante el trimestre tras corregir la recuperación del contexto. Estamos cumpliendo objetivos en protección de la privacidad. La precisión en las políticas está cerca y va en la dirección correcta."
Ese es el cambio: de impresiones vagas a problemas específicos, medibles y solucionables.
Paso siguiente
Aprende a definir un propósito claro y escenarios bien definidos para asegurarte de que tu agente sea evaluado en función de lo que realmente importa.