Almost Timely News: 🗞️ Cómo Probar Modelos de IA (10 de agosto de 2025) :: Ver en el navegador
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Lo que tengo en mente: Cómo realizo las pruebas de modelos de IA
Esta semana hablemos del lanzamiento del modelo GPT-5 de OpenAI y de cómo pruebo los modelos de IA. Esperemos que, al final de este boletín, tenga una idea de qué son las pruebas de IA, por qué debería hacerlas y cómo empezar.
Parte 1: ¿Por qué probar los modelos de IA?
Para empezar, todos los modelos de IA generativa son de naturaleza probabilística. Esto significa que su funcionamiento nunca está 100% garantizado. Siempre existe la posibilidad de un elemento de aleatoriedad en ellos. Puede darle la misma instrucción (prompt) a un modelo de lenguaje grande o a un modelo de generación de imágenes y obtener respuestas con temas similares, pero casi nunca obtendrá la misma respuesta dos veces.
Para asegurar que estamos obteniendo al menos las respuestas con la temática correcta, necesitamos probar. Necesitamos asegurarnos de que los modelos entregarán resultados que estén dentro de los límites de lo que consideramos una salida aceptable. Esto puede significar respuestas que utilicen cierto lenguaje, un formato determinado, etc.
Más allá de eso, una de las cosas que debemos entender es si un modelo es adecuado o no para nuestros propósitos. Para ello, debemos desarrollar pruebas que nos ayuden a comprender las capacidades de un modelo. Todos los principales modelos de IA están sujetos a un conjunto de benchmarks estándar. Verá nombres como MMLU-Pro, GPQA Diamond, Humanity’s Last Exam, SciCode, IFBench, AIME 2025, AA-LCR y otros.
Estos benchmarks son buenos e importantes para hacer comparaciones directas (apples to apples) de modelos para casos de uso muy comunes o para dominios específicos. Sin embargo, estas pruebas y benchmarks no son adecuados para probar nuestros casos de uso específicos para la IA generativa.
Por ejemplo, un escritor de ficción se preocupará mucho más por la adherencia al tono y estilo que un programador de Python. Un programador de Python se preocupará mucho más por la sintaxis del código y los métodos de codificación adecuados que un periodista. Ninguno de los principales benchmarks podría probar todos los casos de uso para los que empleamos la IA generativa en nuestro trabajo.
A su vez, eso significa que si un modelo tiene un rendimiento deficiente en algunos benchmarks, no significa necesariamente que ese modelo sea una mala elección para nuestro trabajo. Simplemente significa que no le fue bien en esa prueba. Como sabe cualquiera que haya contratado empleados, el hecho de que alguien tenga un excelente promedio de calificaciones no significa que vaya a ser un buen empleado.
Generalmente, si un modelo tiene un rendimiento deficiente en todas las pruebas a las que se somete en comparación con otros benchmarks, eso es un buen indicador de que no es un gran modelo de IA. Pero todavía hay casos de uso en los que podría tener una capacidad superior al promedio en un dominio muy específico y limitado.
Por eso probamos. Por eso construimos nuestras propias pruebas para poder evaluar los modelos en función de lo que nos importa y de las tareas que realizamos con la IA generativa. Cuando tenemos nuestras propias pruebas, podemos evaluar los modelos de forma directa (apples to apples) en función de nuestros propios casos de uso y nuestros propios datos. Esto tiene la ventaja adicional de asegurar que, mientras no publiquemos nuestras pruebas en público, las empresas creadoras de modelos de IA no podrán hacer trampa en nuestras pruebas específicas.
Esto ha sido un problema en los últimos dos años, ya que las empresas han creado modelos específicamente para pasar los benchmarks, pero una vez que se implementan en la vida real, resulta que esos modelos son bastante malos. (Meta Llama 4, te estamos mirando)
Parte 2: ¿Qué estoy probando?
Pasemos a las pruebas específicas que realizo. Como se mencionó, las pruebas que utilizo son específicas para mis casos de uso y para la forma en que quiero que la IA funcione para mí. Mis pruebas probablemente no son aplicables a nadie más que a mí.
Tengo dos conjuntos de pruebas. El primer conjunto es una prueba corta de competencia que a menudo publico, examinando aspectos como la disponibilidad de conocimiento actual, el razonamiento, la resolución de problemas, la comprensión matemática a un nivel básico y la codificación.
Para los clientes de Trust Insights que lo solicitan, también tengo una batería de pruebas más larga que evalúa los modelos en las siete principales categorías de casos de uso de la IA generativa, así como pruebas de sesgos para que podamos evaluar si un modelo es el más adecuado para una amplia variedad de tareas.
Para mi prueba de competencia corta, estos son los desafíos básicos:
- Conocimiento actual de un tema amplio. Haré una pregunta sobre algún tema relativamente actual que haya ocurrido en los últimos dos años, como el estado actual de la invasión rusa ilegal de Ucrania. Esta es una prueba excepcionalmente útil porque hay mucho conocimiento público al respecto, y puedo juzgar dónde se encuentra realmente el límite de conocimiento del modelo.
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Conocimiento actual de un tema específico. A menudo haré una pregunta sobre la edición más reciente de este boletín que un modelo conozca y cuál es el tema. Esto prueba su capacidad para usar herramientas, si están disponibles, y si no, para al menos entender si sabe quién soy y mi dominio.
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Ejercicio matemático. A menudo pediré un ejercicio matemático combinado que requiera dos o más etapas de cálculo matemático en conjunto para ver si un modelo puede mantener los números en orden. Por ejemplo, podría pedirle que ajuste el precio de venta de un artículo y lo convierta de dólares a euros, o que reajuste una receta y la convierta de unidades imperiales a métricas. Cualquiera que sea el problema matemático, es algo que una calculadora básica podría hacer, pero un modelo basado en transformers tendrá dificultades para hacerlo si no invoca las herramientas correctamente.
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Ejercicio de razonamiento. Haré una pregunta que requiera conocimiento de la materia y la capacidad de razonar y pensar en detalles específicos, como hacer una sustitución de alimentos en una receta, o elegir un canal de marketing diferente cuando un canal de marketing no está funcionando bien. Para realizar este ejercicio, un modelo tiene que comprender el dominio y las sustituciones o cambios que necesita hacer para que las cosas vuelvan a funcionar.
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Ejercicio de codificación. Le daré a un modelo una instrucción (prompt) indebidamente corta que generalmente es insuficiente en detalles, pero que tiene palabras clave específicas que deberían invocar una respuesta completa, para hacer algo como construir un juego, una calculadora o algo en el navegador que pueda ejecutarse pero que tenga dependencias internas y externas. Para hacer esto bien, el modelo tendría que tener conocimiento de esas dependencias externas e invocarlas correctamente.
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Ejercicio de escritura. Le daré a un modelo un estilo de escritura específico y una instrucción (prompt) más algunos datos, haré que genere texto basado en ese estilo de escritura y juzgaré qué tan bien se adhiere al estilo de escritura. El estilo de escritura en sí mismo puede condicionar qué tan bien escribe un modelo, así que al proporcionar mi estilo de escritura en un formato muy específico (YAML), puedo ver si el modelo tiene una fluidez de escritura sólida para convertir datos insuficientes y un estilo de escritura robusto en un producto sólido.
Estas no son las pruebas exhaustivas, ni son pruebas adecuadas para que las use todo el mundo. Son las pruebas que creé para mí porque son las cosas que me importan. Hay un conjunto adicional de pruebas que es confidencial, pero este es un buen punto de partida.
También hay dos formas diferentes de probar los modelos. La primera es utilizar la interfaz web que usa el consumidor promedio, y la segunda es utilizar la API, lo que le permite usar el modelo directamente.
La interfaz web para consumidores es como su propio automóvil. El motor está dentro, pero también tiene muchas otras comodidades, como asientos, un volante y una radio. En la IA generativa, la interfaz web tiene muchas reglas y condiciones adicionales que ayudan al usuario promedio a sacar más provecho del modelo, pero que a veces también pueden influir y crear resultados inesperados. Hago pruebas en la interfaz web para replicar la experiencia que tendrá el usuario promedio no técnico.
La API es como obtener solo el motor sin el resto del automóvil. Usted tiene que proporcionar la interfaz a la API, pero puede probar el modelo de forma pura y verdadera por sí mismo, sin instrucciones de sistema ocultas ni otras ventajas que el creador del modelo podría haber puesto en su interfaz web. Pruebo a través de la API para replicar la experiencia que tendrá una aplicación que utilice ese modelo, o un sistema programático, o una herramienta de codificación.
Es importante probar ambos para entender de lo que es capaz el modelo en sí mismo y qué comodidades adicionales podría haber puesto el fabricante en la interfaz web para facilitar las cosas, típicamente para usuarios no técnicos.
Parte 3: Protocolos de prueba
En cuanto a la ejecución real de las pruebas, esto es relativamente sencillo. Asegúrese de tener todas sus instrucciones (prompts) y todos los datos de fondo almacenados localmente en el disco para poder copiar y pegar fácilmente o arrastrar y soltar archivos según sea necesario.
Al igual que en las pruebas de laboratorio, es importante que todas las instrucciones (prompts) sean idénticas para que, al probar de un modelo a otro, sea una comparación directa (apples to apples). Si cambia una instrucción (prompt) en su paquete de pruebas, debe volver a ejecutar la prueba en todos los modelos para asegurarse de que los resultados sean justos.
Es una buena idea que las instrucciones (prompts) sean lo suficientemente robustas y difíciles como para no tener que cambiarlas de una sesión de prueba a otra. Una instrucción (prompt) que diseñó hace un año debería ser lo suficientemente robusta como para poder seguir usándola hoy.
Con cada prueba, inicio un nuevo chat para asegurarme de que los resultados de la prueba anterior no influyan en la prueba actual. Mucha gente comete el error de hacer todo en un solo chat, y eso generalmente es una mala idea. (Esto también es una mala idea cuando no está probando modelos de IA y solo los usa – la regla a la que me adhiero es una tarea, un chat).
Algunas pruebas son de “pasa/falla” y otras se puntúan en una escala del uno al cinco, donde cinco es la mejor puntuación.
Generalmente guardo los resultados en un cuaderno o una hoja de cálculo para poder consultarlos cuando los necesite. Es posible que desee publicar sus resultados, en cuyo caso probablemente querrá almacenarlos en algo un poco más fácil de leer o más robusto para un análisis a mayor escala.
En la edición de video de este boletín, puede ver cómo evalúo OpenAI GPT-5 con la prueba de competencia corta. El veredicto: a la par con Gemini 2.5, no sustancialmente mejor ni peor.
Parte 4: Uso de los resultados de las pruebas
La gran pregunta es, ¿qué hace con los resultados de las pruebas una vez que ha terminado? Para mí, personalmente, es simplemente saber a qué modelo recurrir para tareas específicas o qué modelo se adapta mejor a mi flujo de trabajo y a las cosas que quiero hacer con la IA generativa.
Cuando detecte modelos que tienen capacidades sustancialmente diferentes a las generaciones anteriores, o nuevos modelos que tienen capacidades sustancialmente mayores que los modelos que está utilizando actualmente, esa es una señal de que es hora de actualizar.
A veces, si es un tema candente como el modelo GPT-5 de OpenAI, publicaré los resultados o un subconjunto de los resultados para que otras personas puedan beneficiarse de ellos. Pero dado lo a menudo que pruebo modelos (y el hecho de que hay casi 2 millones de modelos disponibles públicamente), la mayoría de mis resultados los guardo para mí porque… nadie los está pidiendo realmente. ¿A alguien le importa realmente, por ejemplo, cuál es la diferencia entre Mistral Small 3.2 Dynamic Quant Q6 GGUF y Mistral Small 3.2 Dynamic Quant Q8 GGUF? Probablemente no.
Dentro de su organización, publicar los resultados de sus pruebas es de vital importancia para que, a medida que orquesta sus implementaciones de IA, sepa qué modelos recomendar a las personas. Sabrá que, si se le da a elegir, qué modelos son los más adecuados para tareas específicas. Podría tener un modelo que sabe que funciona particularmente bien con el manejo de herramientas y las matemáticas, por lo que lo usaría para análisis. Podría tener otro modelo que sea un escritor fantástico pero que no pueda razonar en absoluto, por lo que lo usaría para escritura creativa y lluvia de ideas, pero no para análisis y estrategia.
A medida que nuestra selección de herramientas y modelos de IA aumenta, tener una estrategia de prueba sólida y una comprensión de qué modelos serán los mejores para nuestras tareas específicas le facilitará la vida. Sí, tendrá que invertir más tiempo en las pruebas iniciales, pero después no tendrá que preguntarse perpetuamente ni gastar energía mental en qué herramienta usar y cuándo. Podrá crear sus propias ‘hojas de trucos’ sobre qué herramientas usar y cuándo, y compartirlas dentro de su organización para ayudar a las personas a no tener que tomar decisiones para cada tarea de IA.
Finalmente, un caso de uso de los resultados de las pruebas de importancia crítica es comprender si las capacidades de un modelo han cambiado drásticamente. Por ejemplo, con OpenAI, si GPT-5 genera resultados sustancialmente diferentes a las versiones anteriores de sus modelos, entonces cualquiera que haya creado GPTs personalizados necesita revisar sus antiguas instrucciones de sistema y usar el nuevo modelo para actualizar sus instrucciones de modo que funcione mejor con el nuevo modelo. Cada modelo es mejor optimizando las instrucciones (prompts) para sí mismo. (Por cierto, este es el caso. Debería volver y usar el optimizador de instrucciones (prompts) de OpenAI GPT-5 en todos sus GPTs antiguos.)
Parte 5: Conclusiones
Las pruebas de modelos no son para todos, ni todos necesitan realizarlas. Si usted es responsable de la implementación de IA o de la recomendación de herramientas dentro de su organización, o si le importa profundamente qué herramientas usar en qué circunstancias para su propio uso, entonces la prueba de modelos es una buena idea.
Si usted es responsable de la gobernanza de IA en su organización, entonces las pruebas son prácticamente obligatorias para asegurarse de que está evaluando los modelos específicamente para los casos de uso de su organización. Y no olvide, si tiene requisitos específicos de cumplimiento, por ejemplo, verificar los modelos en busca de sesgos, eso es obligatorio. Tiene que hacerlo.
Lo principal con las pruebas de modelos es asegurarse de que las está haciendo de una manera justa, estadísticamente válida y replicable, para no introducir sus propios sesgos en el proceso de prueba y obtener resultados de prueba que otra persona podría replicar con sus pruebas.
Si usted realiza pruebas de modelos por su cuenta, únase a nuestro grupo gratuito de Slack, Analytics for Marketers, y hágame saber cómo realiza sus propias pruebas de modelos. Me encantaría saberlo.
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