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evaluación de agentes de IA
La evaluación de agentes de IA dejó de ser un ejercicio de laboratorio cuando los agentes empezaron a tomar decisiones en producción: redactar contratos, lanzar campañas publicitarias o responder a clientes sin supervisión constante. Medir si funcionan, y por qué fallan, condiciona cuánto se puede delegar y cuánto cuesta equivocarse. Los casos de esta página muestran esa tensión desde ángulos distintos. Legora construyó un producto para abogados que superó los 100 millones de dólares de ARR sin acceder a los datos de sus clientes. Spotify detalla qué aprendió con una arquitectura multiagente que generó 20.000 anuncios para 7.000 anunciantes. Elastic cuenta cómo pasó de tests aislados a un único framework tras casi dos años en producción. Si diriges un equipo técnico o decides dónde invertir, estas experiencias ayudan a elegir métricas, definir qué automatizar y evitar que la evaluación de agentes de IA se convierta en un parche posterior. Estos son los casos.
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Agentes de IA para abogados: Legora superó $100M de ARR en 18 meses sin ver datos de clientes. Su CTO explica cómo evalúa, enruta modelos y escala el producto.
Arquitectura multiagente de IA: las lecciones de Spotify tras generar 20.000 anuncios para 7.000 anunciantes
Arquitectura multiagente de IA: Spotify generó 20.000 creatividades para 7.000 anunciantes. Descubre sus patrones, guardrails y errores a evitar en producción.
Evaluación de agentes de IA: cómo Elastic pasó del caos de tests aislados a un framework único tras casi dos años en producción
Elastic pasó de evaluaciones aisladas a un marco único para la evaluación de agentes de IA. Descubre sus bloques clave y cómo aplicarlos en tu empresa.