Construye suites de evaluación con respuestas de ground truth, scoring automatizado y detección de regresión para que puedas medir si cambios de modelo o prompt realmente mejoran resultados antes de shippear. Sin evaluación sistemática, los equipos shippean cambios que parecen mejores anecdotamente pero pueden degradar casos edge específicos silenciosamente.
Casos de uso
- Comparando dos modelos de IA (o dos variaciones de prompt) para una tarea específica y necesitando datos para decidir cuál desplegar
- Antes de shippear un cambio de prompt a producción y queriendo confirmar que no hace regress en casos edge conocidos
- Ejecutando evaluación semanal de modelo para detectar degradación gradual de calidad a medida que la versión del modelo cambia
- Evaluando resultados de fine-tuning midiendo si el modelo fine-tuned supera al base model en un test set held-out
- Benchmarking latencia y costo de funcionalidad de IA junto con métricas de calidad para tomar decisiones de deployment
Funciones principales
- Define métricas específicas por tarea que reflejen valor real de usuario: no solo perplexity o accuracy genéricas, sino métricas atadas al comportamiento específico que te importa
- Curate un dataset de evaluación con inputs diversos y representativos y respuestas de ground truth que reflejen cómo se ve un buen output para tu caso de uso
- Ejecuta scoring automatizado contra el dataset de evaluación, comparando el nuevo modelo o prompt contra la línea base usando tests estadísticos para determinar si las diferencias son significativas
- Integra runs de evaluación en CI para que cambios de prompt o modelo que hacen regress en métricas de eval sean bloqueados antes del merge
- Reporta resultados de eval con intervalos de confianza, no solo point estimates: sets de eval pequeños con métricas de single-run son misleading
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Postmortem trigger and root-cause taxonomy
Resume el Apéndice C del workbook SRE (“Results of Postmortem Analysis”): explica cómo Google estandariza postmortems para relacionar disparadores observables versus categorías de causa raíz, priorizando arreglos sistémicos. El apéndice cita estadística histórica 2010–2017 donde empujes binarios (~37 %) y configuración (~31 %) encabezan triggers, más fracciones menores comportamiento usuarios (~9 %), pipelines (~6 %), cambios proveedor (~5 %), degradación (~5 %), capacidad (~5 %) y hardware (~2 %). Otra tabla liga causa raíz: fallos software (~41 %), proceso desarrollo (~20 %), comportamientos complejos (~17 %), planificación despliegue (~7 %), red (~3 %). Úsalas como benchmark heurístico, no SLA.
AI cost optimization
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Incident response
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