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AI Evaluation
Construimos formas reproducibles de medir el comportamiento de la IA antes de cambiar el sistema.
Datasets de evaluación · pruebas de regresión · evals en producción · comparación de modelos
anemonautas
Profitability AI Engineering
Hacemos medible la IA de tu empresa.
Desarrollamos evaluación, fiabilidad, latencia y coste para sistemas de IA en producción.
CalidadFiabilidadLatenciaCoste
Señales en producción
Cuándo entramos
01Vuestra IA parece funcionar, pero no sabeis medir si mejora o empeora.
02Un cambio de modelo corrige un comportamiento y rompe otro.
03El coste de inferencia empieza a notarse.
04La latencia afecta a la experiencia de producto.
05El agente funciona en demos, pero falla de formas inesperadas en producción.
06Los sistemas RAG recuperan información, pero es dificil saber con qué calidad.
07Comparáis modelos a mano, sin una base común de evaluación.
08Los cambios en prompts y contexto son difíciles de controlar.
Qué hacemos
Tres áreas de trabajo
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AI Performance
Medimos y mejoramos el coste y el comportamiento en ejecución de los sistemas de IA.
Coste de inferencia · latencia · uso de tokens · selección de modelos · caché y routing
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AI Reliability
Reducimos el comportamiento impredecible en sistemas que dependen de modelos, contexto y herramientas.
Agentes · RAG · calidad de recuperación · análisis de fallos · observabilidad
Del estado actual a una mejora verificable
Cómo trabajamos
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Baseline
Medimos calidad, latencia, coste y modos de fallo actuales.
02
Evals
Creamos evaluaciones reproducibles basadas en el comportamiento real del producto.
03
Experimentos
Comparamos modelos, prompts, contexto, recuperación o arquitectura.
04
Cambios en producción
Implementamos los cambios que demuestran una mejora medible.
05
Medición continua
Dejamos el sistema preparado para detectar regresiones.
Una forma concreta de empezar
AI Production Review
Una revisión técnica breve para equipos con una funcionalidad, agente o sistema RAG en producción o cerca de ella.
calidad × latencia × coste
Incluimos fiabilidad como dimensión adicional cuando el sistema lo requiere.
Revisar tu sistema de IAPunto de partida
Un sistema de IA existente, acceso a su arquitectura y comportamiento, y logs o ejemplos cuando estén disponibles.
Lo que entregamos
- Baseline reproducible y dataset inicial de evaluación
- Métricas de calidad y latencia; análisis de coste
- Principales modos de fallo y observaciones de arquitectura
- Experimentos priorizados y siguientes pasos recomendados
Siguiente paso
Trae tu sistema de IA.
Si resulta difícil entender su calidad, fiabilidad, latencia o coste, podemos revisarlo con tu equipo y establecer un baseline medible.
Revisar tu sistema de IA