Evaluación y Guardrails para IA
Medir calidad, seguridad, costo y latencia de sistemas de IA con datasets de evaluación y límites operativos.
Qué resuelve
Un conjunto versionado de casos evalúa groundedness, relevancia, exactitud, rechazo seguro y uso correcto de herramientas.
Guardrails validan entrada, salida, permisos y acciones antes de que el modelo afecte datos o sistemas reales.
Cuándo tiene sentido
Antes de cambiar modelo, prompt, retriever o herramientas en producción.
Es especialmente importante cuando existen datos sensibles, acciones autónomas o requisitos regulatorios.
Compensaciones
Las métricas automáticas no reemplazan revisión humana y pueden optimizar una señal mientras empeoran la experiencia real.
Los guardrails agregan latencia y pueden bloquear casos válidos; sus decisiones deben ser observables y revisables.
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