Las técnicas avanzadas de inteligencia artificial (IA) han comenzado a tener un impacto significativo en el ámbito empresarial, especialmente en el desarrollo y mejora de asistentes generativos que pueden responder preguntas con eficacia y precisión. Estos asistentes de IA, que se benefician de sofisticadas arquitecturas backend como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), flujos de trabajo agentivos y modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), prometen ser herramientas clave para potenciar la productividad y la eficiencia en el entorno empresarial.
Para que estos sistemas sean efectivos y confiables, resulta esencial construirlos sobre una base sólida de datos verídicos y desarrollar un marco de evaluación adecuado. Los datos de referencia, en este contexto de IA generativa, actúan como el estándar fáctico que representa los resultados esperados del caso de uso que está siendo modelado. Mediante el uso de estos datos, es posible realizar evaluaciones determinísticas de la calidad de los sistemas, lo que facilita el seguimiento de su rendimiento a lo largo del tiempo y permite realizar comparaciones precisas entre diferentes asistentes que ejecutan la misma tarea.
Una evaluación efectiva y precisa es posible gracias a métricas avanzadas como las de Conocimiento Factual y Precisión de QA de FMEval. Estas métricas son fundamentales para la generación de datos verídicos y para asegurar que la aplicación de respuesta a preguntas se mida siempre contra estándares de la más alta calidad. Este proceso se encuentra profundamente interconectado con la implementación de FMEval, una suite de evaluación desarrollada a partir de Amazon SageMaker Clarify. FMEval ofrece implementaciones estandarizadas que ayudan a evaluar la calidad y la responsabilidad de estos asistentes de IA.
La comunidad empresarial puede beneficiarse enormemente de aplicar las mejores prácticas al implementar LLMs en la generación de datos verídicos, facilitando así una evaluación exhaustiva de los sistemas de respuesta a preguntas a escala empresarial. Un enfoque eficaz para iniciar este proceso es la curación manual de un pequeño conjunto de datos de preguntas y respuestas. Aunque es importante que este conjunto sea informativo y creado por expertos en la materia, también debe servir como base para importantes conversaciones y decisiones estratégicas sobre la evaluación continua de preguntas críticas para el negocio.
A medida que las organizaciones buscan escalar sus esfuerzos de evaluación, es posible aplicar enfoques basados en riesgos y en prompts mediante LLMs. No obstante, se debe tener en cuenta que el rol de los expertos sigue siendo insustituible para identificar las cuestiones más relevantes para el negocio y asegurar que los datos verídicos reflejan fielmente el valor empresarial.
En resumen, la capacidad de generar datos verídicos de alta calidad y su correcta alineación con métricas de evaluación son esenciales para garantizar un estándar de calidad y responsabilidad en los asistentes de IA generativa. Esta metodología, además de proporcionar un camino claro para la mejora continua, asegura que las organizaciones se mantengan competitivas en un mercado dinámico y en rápida evolución.
