Una guía práctica para la evaluación de OpenAI en aplicaciones LLM

Así que estás pensando en usar un LLM para ayudar a gestionar tu negocio. Es una gran decisión. Pero siempre queda esa pregunta persistente: ¿cómo te aseguras de que sea realmente fiable y no solo una bomba de tiempo de respuestas extrañas? No puedes simplemente activar un gran modelo de lenguaje (LLM) y cruzar los dedos.

Si no lo pruebas adecuadamente, tu IA podría empezar a dar información incorrecta, adoptar un tono extraño que no encaje con tu marca o simplemente no seguir instrucciones sencillas. Todo esto se traduce en una experiencia del cliente terrible. Por eso, tener una forma sólida de probar tu IA no es solo algo bueno de tener; es esencial.

Para abordar esto, OpenAI creó un marco de trabajo llamado OpenAI Evaluation. Esta guía te explicará qué es, cómo lo usan los equipos técnicos y por qué probablemente no sea la herramienta adecuada para la mayoría de los equipos de negocio. También veremos cómo plataformas como eesel AI te ofrecen un camino mucho más sencillo para implementar una IA en la que realmente puedas confiar.

¿Qué es OpenAI Evaluation?

En términos sencillos, OpenAI Evaluation (o "Evals", como se le suele llamar) es un conjunto de herramientas para que los desarrolladores creen y ejecuten pruebas en modelos de lenguaje. Es la forma en que verifican si los prompts que están escribiendo o los modelos que están ajustando realmente hacen lo que se supone que deben hacer. Piénsalo como un control de calidad para tu IA, asegurándote de que cuando actualizas algo, no rompes accidentalmente otras cinco cosas.

Existen dos tipos principales de estas pruebas:

• Verificaciones basadas en código: Son para las cosas que son blanco o negro. Un desarrollador puede escribir una prueba para ver si la salida del modelo incluye una palabra específica, está formateada de cierta manera (como JSON) o clasifica algo correctamente en una categoría. Es perfecto para cuando hay una respuesta claramente correcta o incorrecta.

• Verificaciones calificadas por IA: Aquí es donde las cosas se ponen un poco más interesantes. Puedes usar una IA muy potente (como GPT-4o) para juzgar el trabajo de otra IA. Por ejemplo, podrías pedirle que califique cuán "amable" o "útil" es una respuesta de soporte al cliente. Es básicamente como tener un supervisor de IA revisando la tarea de otra IA.

El objetivo de usar OpenAI Evals es obtener cifras concretas sobre el rendimiento de tu IA. Esto ayuda a los equipos a ver si están progresando y, lo que es más importante, a detectar cualquier desliz antes de que afecte a tus clientes. Es una práctica crucial para cualquiera que construya herramientas de IA serias, pero también es profundamente técnica.

Cómo funciona una evaluación estándar de OpenAI

Poner en marcha una evaluación estándar de OpenAI es trabajo para un desarrollador. Para que te hagas una idea real, veamos un ejemplo común de la propia documentación de OpenAI: la clasificación de tickets de soporte de TI.

Paso 1: Prepara tus datos de prueba

Primero, necesitas lo que se llama un conjunto de datos de "verdad fundamental" (ground truth). Este es solo un término elegante para una clave de respuestas. Es un archivo lleno de preguntas de muestra emparejadas con las respuestas perfectas. ¿El truco? Este archivo debe estar en un formato muy específico llamado "JSONL" (JSON Lines).

Para nuestro ejemplo de clasificación de tickets, un par de líneas en ese archivo podrían verse así:

{ "item": { "ticket_text": "¡Mi monitor no enciende!", "correct_label": "Hardware" } }  

{ "item": { "ticket_text": "¡Estoy en vim y no puedo salir!", "correct_label": "Software" } }  

Ahora, crear este archivo no es algo que se hace una sola vez. Alguien tiene que crearlo manualmente, limpiarlo y asegurarse de que esté perfectamente formateado. Para una tarea simple, eso podría estar bien. Pero si estás lidiando con problemas complejos de clientes, construir un buen conjunto de datos puede ser un proyecto masivo por sí solo.

Paso 2: Configura las reglas de la prueba

A continuación, un desarrollador tiene que crear un archivo de configuración que le diga a la herramienta de evaluación cómo probar el modelo. Este archivo establece el prompt que se envía a la IA y el "calificador" que verificará la respuesta de la IA contra tu clave de respuestas.

Para nuestro ejemplo de tickets, la prueba podría usar un calificador simple que solo verifica si la salida de la IA coincide exactamente con la "correct_label" en el conjunto de datos. Este paso implica saber cómo manejar códigos especiales y marcadores de posición para extraer datos del archivo de prueba a la prueba misma.

Paso 3: Ejecuta la evaluación y mira qué pasó

Finalmente, el desarrollador inicia la evaluación desde su línea de comandos. El sistema luego recorre cada elemento de tu conjunto de datos, envía el prompt al modelo, recibe una respuesta y la califica.

El resultado suele ser un archivo de registro, un muro de texto lleno de datos y métricas como cuántas pruebas "pasaron", "fallaron" y la "precisión" general. Estos números te dicen qué pasó, pero no te dan mucha información sobre por qué algo falló sin una investigación seria. Es un sistema poderoso, pero definitivamente no está diseñado para el usuario promedio.

Razones comunes para usar OpenAI Evaluation

Aunque la configuración es un poco engorrosa, las razones detrás de ella son muy prácticas. Las pruebas adecuadas son lo que convierte una demostración divertida de IA en una herramienta en la que puedes confiar para tu negocio.

• Mantener la veracidad: Este es un punto importante. Necesitas asegurarte de que tu IA esté dando información correcta basada en tu base de conocimientos, ya sea sobre detalles del producto o tu política de devoluciones. Una evaluación puede verificar si las respuestas de la IA realmente coinciden con tus documentos oficiales.

• Seguir instrucciones: Muchos flujos de trabajo de IA necesitan que la salida esté estructurada de una manera específica. Las evaluaciones pueden confirmar que tu IA puede hacer cosas como generar un JSON limpio para que otro sistema lo use o etiquetar un ticket de soporte con la categoría correcta de tu lista.

• Acertar con el tono: Una respuesta de soporte puede ser 100% correcta pero sonar robótica y fría. Las evaluaciones calificadas por IA pueden ayudarte a verificar si el tono de la IA coincide con la voz de tu marca. Puedes preguntarle al calificador: "¿Suena esta respuesta empática y profesional?" para mantener la experiencia del cliente consistente.

• Mantener la seguridad y la equidad: A una escala mayor, los desarrolladores usan estos mismos métodos para probar problemas de seguridad. Las evaluaciones ayudan a garantizar que los modelos no generen contenido dañino, sesgado o inapropiado, lo cual es obviamente crítico para cualquier herramienta de IA responsable.

Los límites de OpenAI Evaluation para las empresas

OpenAI Evaluation es una herramienta fantástica para los desarrolladores que construyen con IA. Pero para los equipos de negocio que tienen que gestionar esa IA todos los días, tiene algunas desventajas bastante grandes.

Por qué OpenAI Evaluation es para desarrolladores, no para tu equipo de soporte

Todo el proceso, desde crear archivos "JSONL" hasta leer datos de registro, es complicado y requiere habilidades de codificación. Necesitas ingenieros para configurarlo y mantenerlo en funcionamiento. Eso es una barrera enorme para los gerentes de soporte o los líderes de TI que son los responsables reales del rendimiento de la IA. Necesitan saber si la IA está haciendo su trabajo, pero no puedes esperar que aprendan a programar solo para averiguarlo.

Lo que los equipos de soporte realmente necesitan: En lugar de una herramienta que vive en la línea de comandos, los equipos de negocio necesitan algo diseñado para ellos. Por ejemplo, eesel AI tiene un modo de simulación que te permite probar tu IA en miles de tus tickets de soporte históricos y reales con solo unos pocos clics. Sin código, sin complicaciones. Obtienes informes simples y visuales que te muestran qué puedes esperar automatizar y puedes ver exactamente cómo habría respondido la IA.

Una captura de pantalla del modo de simulación de eesel AI, una alternativa fácil de usar al proceso técnico de OpenAI Evaluation, que muestra cómo las empresas pueden probar su IA en tickets reales sin código.

Por qué crear datos de prueba a mano es un callejón sin salida

Construir y actualizar un buen conjunto de datos de prueba es una tarea interminable. Los problemas de tus clientes siempre están cambiando a medida que lanzas nuevos productos o cambias tus políticas. Un archivo de prueba estático que hiciste en enero estará irremediablemente desactualizado para marzo, lo que hace que tus pruebas sean bastante inútiles.

Un mejor enfoque: Tu IA debería aprender de la realidad, no de un archivo que alguien hizo hace meses. eesel AI se conecta directamente a tu servicio de asistencia (como Zendesk o Freshdesk) y a tus fuentes de conocimiento. Se entrena y prueba con tus tickets reales pasados y artículos del centro de ayuda desde el principio. Tu conjunto de datos de prueba son tus datos reales y en vivo, por lo que tus pruebas siempre son relevantes sin ningún trabajo adicional.

Una captura de pantalla de la plataforma eesel AI conectándose a datos empresariales en vivo, lo cual es un mejor enfoque que los conjuntos de datos estáticos requeridos para OpenAI Evaluation.

Por qué probar solo el texto no es la imagen completa

Una evaluación estándar de OpenAI es excelente para verificar si una respuesta de texto es correcta. Pero en una situación de soporte real, las palabras son solo una pieza del rompecabezas. Un gran agente de IA no solo responde una pregunta; hace algo. La evaluación estándar no puede decirte si la IA realizó con éxito acciones como etiquetar un ticket como urgente, escalarlo a una persona o buscar el estado de un pedido en Shopify.

Prueba todo el flujo de trabajo: Necesitas probar todo el proceso, no solo las palabras. Con el motor de flujo de trabajo personalizable en eesel AI, puedes construir y probar estas acciones directamente dentro de la simulación. Puedes ver no solo lo que la IA habría dicho, sino también lo que habría hecho. Esto te da una imagen completa de su rendimiento para que puedas sentirte seguro al automatizar procesos completos, no solo fragmentos de texto.

Un diagrama de flujo que muestra cómo eesel AI prueba todo el proceso de soporte, una limitación clave de la evaluación solo de texto de OpenAI.

Entendiendo los precios de la API para OpenAI Evaluation

Si bien el marco de OpenAI Evals es de código abierto, ejecutar las pruebas te costará dinero. Cada prueba que ejecutas usa tokens de la API, y eso se suma a tu factura. Pagas por cada prompt que envías al modelo que estás probando y por cada respuesta que genera. Esto es especialmente cierto cuando usas evaluaciones calificadas por IA, ya que estás pagando por un segundo modelo más potente para hacer la calificación.

Aquí tienes un vistazo rápido a los costos de pago por uso de algunos de los modelos de OpenAI:

Modelo	Entrada (por 1M de tokens)	Salida (por 1M de tokens)
"gpt-4o-mini"	0,15 $	0,60 $
"gpt-4o"	5,00 $	15,00 $
"gpt-5-mini"	0,25 $	2,00 $
"gpt-5"	1,25 $	10,00 $

Los precios pueden cambiar, así que siempre es una buena idea consultar la página oficial de precios de OpenAI para obtener los detalles más recientes.

Una forma más predecible: Este modelo de precios basado en tokens puede llevar a algunas sorpresas desagradables en tu factura mensual, especialmente si estás ejecutando muchas pruebas. En contraste, eesel AI ofrece precios predecibles. Los planes se basan en un número fijo de interacciones de IA por mes, y todas las pruebas que realizas en el modo de simulación están incluidas. Esto hace que presupuestar tus herramientas de IA sea mucho más simple, sin costos ocultos por asegurarte de que tu IA esté lista para funcionar.

Una captura de pantalla de la página de precios de eesel AI, que muestra un modelo de precios predecible que contrasta con los costos variables de la API de OpenAI Evaluation.

Ve más allá de OpenAI Evaluation y empieza a automatizar

OpenAI Evaluation es algo muy importante para los desarrolladores que construyen con LLMs. Demuestra que las pruebas serias y metódicas no son solo un paso extra, sino que están en el centro de la construcción responsable de la IA. Sin embargo, debido a que es tan técnico y centrado en los desarrolladores, simplemente no es práctico para la mayoría de los equipos de negocio que necesitan gestionar la IA para cosas como el soporte al cliente o los servicios de asistencia internos.

El futuro de la IA en los negocios no se trata solo de potencia bruta; se trata de hacer que esa potencia sea segura, fiable y fácil de gestionar para cualquiera. Eso significa que necesitas herramientas de prueba que estén integradas en tu plataforma, que sean fáciles de usar y que estén diseñadas para las personas que las usarán todos los días.

En lugar de pasar meses tratando de construir un sistema de pruebas complejo y lleno de código, puedes obtener todos los beneficios en solo unos minutos. Regístrate en eesel AI y ejecuta una simulación gratuita con tus propios datos. Verás exactamente lo que puedes automatizar y podrás lanzar tus agentes de IA con total confianza.