Agentes de IAGuía para gerentes

Evals de agentes de IA: cómo saber que tu agente funciona antes de producción

Qué es una eval, los 3 niveles de evaluación (herramientas, trayectoria, resultado), las métricas que importan y cómo empezar con 50 casos reales.

En este artículo

Un cambio al agente, con y sin evals

Hoy · se prueba a ojo

  1. 1CambioAlguien ajusta el agente
  2. 23 pruebas a mano"Se ve bien"
  3. 3Sale a clientesSin umbral
  4. 4ReclamoEl cliente encuentra el error

Con evals · ejemplo 5 minutos por corrida

  1. 1CambioAlguien ajusta el agente
  2. 250 casos solosRespuesta vs. lo correcto
  3. 3UmbralMenos de 95 %: no sale
  4. 4Fallo nuevoSe suma como caso
Ejemplo ilustrativo. El cambio puede ser el texto de instrucciones, el modelo o una herramienta nueva.

Qué se prueba: 3 niveles

NivelQué revisaEjemplo en un bancoSeñal de alarma
1 · HerramientasCada consulta a tus sistemas por separadoLa consulta de saldo con un número de cuenta mal escritoDevuelve datos de otra cuenta
2 · PasosEl orden en que el agente usa sus herramientasPide confirmación antes de bloquear una tarjetaEjecuta sin confirmar
3 · RespuestaLo que lee el cliente, contra una rúbrica escritaRequisitos de un crédito pyme según la política vigenteCita una política vencida

1 · Herramientas

Qué revisa
Cada consulta a tus sistemas por separado
Ejemplo en un banco
La consulta de saldo con un número de cuenta mal escrito
Señal de alarma
Devuelve datos de otra cuenta

2 · Pasos

Qué revisa
El orden en que el agente usa sus herramientas
Ejemplo en un banco
Pide confirmación antes de bloquear una tarjeta
Señal de alarma
Ejecuta sin confirmar

3 · Respuesta

Qué revisa
Lo que lee el cliente, contra una rúbrica escrita
Ejemplo en un banco
Requisitos de un crédito pyme según la política vigente
Señal de alarma
Cita una política vencida
Empieza por el nivel 3 (lo que ve el cliente) y baja a 1 y 2 cuando algo falle.

Los 4 números para decidir si sale

MétricaQué mideUmbral para salir (ejemplo)
Tasa de acierto% de casos resueltos según la rúbrica95 % o más
Derivación a humano% de casos que el agente pasa a una personaMenos de 20 %, y siempre en casos sensibles
Costo por caso resueltoModelo + infraestructura ÷ casos resueltosMenor que el costo de la persona
Tiempo de respuestaSegundos hasta la respuesta finalMenos de 10 s en chat

Tasa de acierto

Qué mide
% de casos resueltos según la rúbrica
Umbral para salir (ejemplo)
95 % o más

Derivación a humano

Qué mide
% de casos que el agente pasa a una persona
Umbral para salir (ejemplo)
Menos de 20 %, y siempre en casos sensibles

Costo por caso resuelto

Qué mide
Modelo + infraestructura ÷ casos resueltos
Umbral para salir (ejemplo)
Menor que el costo de la persona

Tiempo de respuesta

Qué mide
Segundos hasta la respuesta final
Umbral para salir (ejemplo)
Menos de 10 s en chat
Fija los umbrales con tu área de negocio antes del piloto, no después.

Cuánto cuesta y cuándo se paga

¿Cuánto cuestan las evals y cuándo se pagan?

1 · Lo que hoy cuestan los errores

País (base del costo hora)

2 · Lo que cuestan las evals

Modelo que corre las pruebas
Costo total de las evals40,47 USD al mes
  • Modelo (pruebas): gpt-6-luna0,38 USD · 0,9 %
  • Equipo40,09 USD · 99 %
  • Herramienta0,00 USD · 0,0 %
Ahorro por errores que no llegan al cliente301 USD al mes90 errores · 45,0 h de tu equipo
Ahorro neto260 USD al mes
Meses para recuperar la puesta en marcha9,6Con el rango de ejemplo (USD 1.500 a 4.000): 5,8 a 15,4 meses

Se paga en 9,6 meses. Empieza con 50 casos reales.

estimado

Precios del modelo: OpenAI API pricing, verificados el 11/10/2026 (USD por millón de unidades de texto o tokens, entrada / salida): gpt-6-luna 0,10 / 0,50; gpt-6.1-sol 2,00 / 10,00. Cada caso = una respuesta del agente (4.000 de entrada + 500 de salida) + una corrección contra la rúbrica escrita (2.000 + 200).

Costo hora: Paraguay, mínimo de Gs. 12.683 por hora (MTESS, Res. 670/2026) a Gs. 5.694,47 por USD (BCP, 9/10/2026) = USD 2,23. Ecuador: SBU USD 482 ÷ 173,33 h (Ministerio del Trabajo) = USD 2,78. El multiplicador es un ejemplo para un perfil calificado.

Ahorro neto = horas que no se pierden en errores × costo hora − costo total. Meses = puesta en marcha ÷ ahorro neto. No incluye clientes perdidos ni sanciones: el valor real suele ser mayor. % de error, % frenado, minutos, herramienta y puesta en marcha son ejemplos.

Datos de clientes en las pruebas

Usa casos reales sin datos personales: reemplaza nombres, cédulas y cuentas antes de guardarlos. En Paraguay lo exige la Ley 7593/2025 (vigente desde el 27/11/2027, art. 57); en Ecuador, la LOPDP. En bancos, guarda el informe de cada corrida: es la evidencia para la SIB del BCP o la Superintendencia de Bancos. Casos por país: Paraguay · Ecuador.

Tus primeros 50 casos de prueba

Ejemplo de puesta en marcha de evals

  1. Semana 1CasosHistorial real, errores pasados y casos que se deben rechazar.KPI: 50 casos con respuesta aprobada
  2. Semana 2Rúbrica y umbralQué cuenta como respuesta correcta y cuándo no sale.KPI: umbral firmado por el área
  3. Semana 3Corrida automáticaEl agente no sale si baja del umbral.KPI: informe en cada cambio
  4. Semana 4Ciclo con producciónCada reclamo nuevo se suma al examen.KPI: fallos reales convertidos en casos

¿Tu agente ya habla con clientes sin examen? En el diagnóstico gratuito revisamos tus casos y te decimos por dónde empezar.

Preguntas frecuentes

¿Qué es una eval en agentes de IA?

Un conjunto versionado de casos de prueba con entradas reales y criterios de éxito, que mide si el agente hace bien la tarea antes y después de cada cambio.

¿Cuántos casos necesita una eval útil?

Para empezar, unos 50 casos reales del negocio, incluyendo errores frecuentes y casos borde. Crece con cada fallo encontrado en producción.

¿Cada cuánto se corren las evals?

En cada cambio de prompt, modelo o herramienta, idealmente de forma automática en el pipeline de despliegue, igual que los tests de software.

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