En el ámbito empresarial, la inteligencia artificial generativa está emergiendo como una herramienta indispensable para potenciar la productividad mediante la implementación de asistentes que resuelven preguntas complejas. Estas aplicaciones, apoyadas en arquitecturas como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), flujos de trabajo agentivos y modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), necesitan de un robusto basamento de datos verídicos y un exhaustivo marco de evaluación para asegurar su confiabilidad.
El uso de datos fácticos, que representan los resultados esperados de los sistemas modelados, es crucial para evaluar de manera objetiva la calidad de estos asistentes. Esta práctica no solo permite la creación de referencias personalizadas para seguir el rendimiento a lo largo del tiempo, sino que también posibilita la comparación estadística entre diferentes asistentes realizando la misma tarea. De esta forma, se pueden medir los cambios en el rendimiento a medida que el asistente subyacente mejora, siempre dentro de un entorno controlado.
La suite FMEval, un producto de evaluación integral provisto por Amazon SageMaker Clarify, se destaca en este contexto al ofrecer métricas estandarizadas como la Precisión de QA y el Conocimiento Factual, que son fundamentales para medir la efectividad de las aplicaciones de IA frente a los datos verídicos. La implementación de estas métricas es crítica para garantizar que la medición de la calidad sea acorde a los estándares empresariales.
Para iniciar la generación de datos verídicos, es recomendable comenzar con un pequeño conjunto curado de preguntas y respuestas elaboradas por expertos en la materia. Este conjunto debe ser representativo y señalador, asegurando un alineamiento temprano en el proceso de evaluación y promoviendo debates clave entre las partes interesadas acerca de las preguntas críticas para el negocio.
A medida que se busca escalar estos procesos, surgen metodologías más avanzadas que combinan un enfoque basado en riesgos con estrategias de prompts empleando LLMs. Sin embargo, es imperativo recalcar que, aunque los LLMs son herramientas poderosas, nunca deben reemplazar la participación activa de expertos en la materia. Estos expertos son esenciales para identificar las preguntas cruciales para la empresa y para garantizar que los datos verídicos estén alineados con el valor comercial.
La generación de estos datos debe realizarse con una representación mínima que refleje de manera precisa y directa las respuestas verídicas, asegurando así que las métricas de evaluación se correspondan con las expectativas del negocio.
En resumen, siguiendo estas mejores prácticas, las organizaciones pueden desarrollar y evaluar efectivamente sus asistentes de inteligencia artificial generativa, consiguiendo que se ajusten a los estándares y necesidades del mercado actual. Este enfoque no solo ayuda a mantener la competitividad, sino que también asegura la evolución continua de la tecnología al servicio de los objetivos empresariales.
