Construir o comprar un producto de IA: una lista de verificación basada en la evidencia

Defina lo que debe lograr la compra

Redacte un breve contrato de aceptación antes de evaluar los productos: quién usa el sistema, qué tareas maneja, qué evidencia respalda un resultado correcto y qué integraciones son necesarias. Separe los requisitos obligatorios de las comodidades deseables. Nuestra recomendación es brindar a los proveedores ejemplos sintéticos representativos y aplicar la misma rúbrica a un prototipo interno. Una interfaz pulida puede ocultar un resultado débil, mientras que un prototipo aproximado puede ocultar el trabajo operativo necesario para hacerlo confiable.

Inspeccionar pruebas y control operativo.

Solicite información concreta sobre cambios de modelo, destinos de datos, controles de acceso, manejo de fallas y exportaciones disponibles. Pregunte cómo se informa a un cliente cuando cambia su comportamiento y cómo se investiga un incidente. El marco voluntario de riesgos de IA del NIST ofrece una referencia organizativa amplia, no una certificación de proveedor. Traduzca las inquietudes relevantes en solicitudes de evidencia que se ajusten a su aplicación. Marque una respuesta faltante como desconocida en lugar de asumir que el proveedor o el equipo interno ya resolvió el problema.

Evidencia: Marco de gestión de riesgos de IA del NIST [1]

Comparar el esfuerzo operativo total

Incluir trabajos recurrentes de revisión y mantenimiento en ambas opciones. Un sistema interno necesita alguien que se encargue de las evaluaciones, los cambios de proveedores, el seguimiento y el apoyo. Es posible que un sistema comprado aún requiera integración, configuración y corrección humana. El siguiente cuadro de mando propone medidas comparables en lugar de umbrales universales. Utilice un período de observación compartido y distribución de tareas. Mantenga el esfuerzo de implementación único separado de los costos recurrentes para que un precio de lanzamiento bajo no domine la decisión sobre un producto de larga duración.

Ejecutar un ejercicio de salida y cambio.

Exporte un pequeño conjunto de datos sintéticos, mueva un flujo de trabajo representativo a un sustituto y documente lo que no se puede transferir. Pruebe cómo se comporta el sistema después de que cambia un documento fuente o la configuración del modelo. Estos ejercicios exponen dependencias que una lista de verificación de características omite. Decida qué restricciones son aceptables y quién las posee. Revisar la decisión cuando cambien el uso, el riesgo o los requisitos del producto; La mejor opción para un piloto inicial puede diferir del mejor modelo operativo a escala.

Elegir un marco o herramienta de evaluación LLM

Al comparar herramientas de evaluación de IA, solicite a cada candidato que ejecute el mismo conjunto de datos pequeño y revisado. Incluya un pase claro, un fracaso claro, un caso ambiguo y una solicitud fallida. Compruebe si un ingeniero puede inspeccionar las entradas, la regla de puntuación, la versión del evaluador y el resultado bruto detrás de cada resultado. Un resumen pulido sólo es útil si se puede investigar la decisión subyacente.

Un marco de evaluación de LLM es la maquinaria para ejecutar casos y recopilar puntuaciones; Su equipo todavía posee los criterios de calidad. Para el ejercicio de selección de Rubrex, exporte el conjunto de datos y los resultados, vuelva a ejecutar un caso, cambie una rúbrica y explique el cambio de puntuación. Compare el esfuerzo de configuración, los controles de acceso, la retención, los flujos de trabajo de revisión y el costo de las ejecuciones repetidas. Un marco que se ajuste a una pila existente puede ser preferible a cambiar de herramienta antes de que el equipo haya acordado un estándar de calidad.

Preguntas comunes