Capítulo 1 | Fiabilidad y variabilidad de la Inteligencia Artificial
Una de las primeras sorpresas que se encuentran muchas empresas cuando empiezan a desarrollar sus propias soluciones de IA es descubrir que una misma pregunta no siempre genera la misma respuesta.
Y esto, que puede parecer poco importante cuando utilizamos ChatGPT para redactar un correo o resumir un texto, se convierte en un problema cuando aplicamos la inteligencia artificial a procesos empresariales.
Imaginemos una solución que audita conversaciones de atención al cliente, revisa expedientes, extrae información de documentos o verifica el cumplimiento de determinados procedimientos.
¿Podemos permitirnos que una misma operación sea considerada correcta hoy e incorrecta mañana sin que haya cambiado la información analizada?
Aquí aparece uno de los grandes retos de la IA: la fiabilidad y la variabilidad de los resultados.
Conseguir una respuesta correcta no es suficiente
Crear un prompt y obtener una respuesta aparentemente adecuada puede resultar sencillo. Incluso podemos probarlo veinte veces y comprobar que funciona.
Pero ¿qué sucede cuando pasamos de esos veinte ejemplos a miles de conversaciones, documentos o expedientes reales?
Empiezan a aparecer excepciones, interpretaciones diferentes, información incompleta y resultados que no siempre responden a los criterios establecidos.
Y hay algo especialmente importante: que un resultado parezca coherente no significa que sea correcto.
Los modelos de IA pueden generar respuestas convincentes incluso cuando interpretan mal una instrucción, omiten información relevante o extraen una conclusión equivocada.
¿Cómo sabemos realmente si nuestra IA funciona bien?
En nuestra experiencia desarrollando soluciones de IA aplicadas a procesos empresariales, hemos comprobado que no basta con medir si una solución responde.
Es necesario evaluar cómo responde y con qué nivel de acierto.
Por ejemplo, cuando automatizamos una auditoría de calidad, cada criterio de evaluación necesita sus propias comprobaciones. No todos presentan la misma dificultad ni requieren los mismos mecanismos de control.
Lo mismo ocurre en la revisión documental: extraer un dato no significa haberlo interpretado correctamente, y contrastar dos documentos exige comprobar que la información es realmente equivalente.
La fiabilidad no debería darse por supuesta. Hay que medirla, validarla y trabajar continuamente para mejorarla.
¿Dónde podemos ayudar?
Desde nuestra nueva línea de Consultoría Tecnológica en IA, ayudamos a los equipos que están desarrollando sus propias soluciones a identificar y resolver estos problemas.
¿Cómo?
- Revisando los prompts, instrucciones y criterios de evaluación.
- Diseñando pruebas con casos reales y situaciones excepcionales.
- Midiendo individualmente los niveles de acierto y los errores.
- Identificando posibles variaciones o inconsistencias en las respuestas.
- Estableciendo mecanismos de validación, supervisión y mejora continua.
No se trata de prometer que la IA nunca cometerá errores, sino de conocer sus limitaciones, reducirlos y establecer controles que permitan utilizarla con confianza.
Precisamente, el pasado 13 de octubre publicamos en nuestro blog un artículo sobre los 7 retos que muchas empresas encuentran al desarrollar su propia IA, donde abordamos la fiabilidad, la seguridad, los costes y otros desafíos que aparecen al pasar de las pruebas a un entorno real.
Porque desarrollar una solución que responde es una cosa.
Conseguir que sus respuestas sean fiables, consistentes y útiles para el negocio es otra muy distinta.
Y ahora, una pregunta
¿En vuestra empresa medís de forma objetiva la fiabilidad de las soluciones de IA que desarrolláis o confiáis principalmente en que los resultados de las pruebas parecen correctos?
En el próximo capítulo abordaremos otro aspecto que puede cambiar completamente la rentabilidad de un proyecto: los costes reales y el consumo de la IA.