El drift de evaluación
Planificar referencias, revisión calibrada y monitorización basada en riesgos
Por
Tenten AI Research
ML Engineering
Publicado
Actualizado
Tiempo de lectura
4 min
Resumen
La calidad de una tarea de IA puede cambiar con entradas, usuarios, referencias, modelos, prompts o herramientas. Disponibilidad y latencia no describen todos los cambios. Defina una referencia de trabajo aceptado y compare las dimensiones relevantes.
La guía de evaluaciones de Anthropic del 9 de enero de 2026 distingue evaluadores de código, modelos y personas, calibración y monitorización complementaria. Esta guía propone casos representativos, muestreo por riesgo, decisiones de alerta e investigación responsable. Ningún porcentaje, tamaño de muestra o calendario fijo acredita la fiabilidad de todo sistema.
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