Evalúo y mejoro sistemas de IA y datos que necesitan demostrar que funcionan.

Un sistema bajo investigación

1. DATOS / RECUPERACIÓN
2. →MODELO / GENERACIÓN
3. →EVALUACIÓN
4. →RELEASE / COMPORTAMIENTO

Sin seleccionar nada ves el sistema entero. Elige una pregunta para centrarte en una decisión.

Investigación de fiabilidad

1. CONSULTA
2. →RECUPERACIÓN
3. →CONTEXTO
4. →GENERACIÓN
5. →COMPORTAMIENTO E2E

Miro cómo se comportan recuperación y generación antes de tratar el sistema como listo para producción. El Reliability X-Ray llega después; esto enmarca la pregunta.

Encaja cuando la demo funciona, pero aún no puedes decir si un sistema con recuperación es de fiar en producción.

Misma carga, restricciones explícitas

1. MISMA CARGA
2. →MISMO PROTOCOLO
3. →RESTRICCIONES EXPLÍCITAS
4. →ELEGIBILIDAD
5. →TRADE-OFF O PARADA

Comparo candidatos bajo un mismo protocolo y restricciones duras. Si ninguno supera el umbral, el resultado honesto es no recomendar.

Encaja cuando la decisión es qué modelo o configuración ejecutar para esta carga, no un ranking universal.

Cambio frente a un límite de release

1. CAMBIO
2. →EVALUAR
3. →COMPARAR CON BASELINE
4. →UMBRAL
5. →PASS / FAIL
6. →RELEASE / BLOCK

Pregunto si un cambio de prompt, modelo, recuperación o herramienta cruzó un umbral de release acordado, no solo si una métrica se movió.

Encaja cuando un cambio está a punto de salir y necesitas un marco claro de proteger o bloquear antes de que lo vean los usuarios.

Localizar la restricción de origen

1. DATOS
2. →PIPELINE
3. →REPRESENTACIÓN
4. →MODELO / RECUPERACIÓN
5. →LÓGICA DE DECISIÓN
6. →COMPORTAMIENTO EN PRODUCCIÓN

Recorro el sistema para encontrar dónde está el cuello de botella de verdad (datos, pipelines, evaluación o entrega) antes de proponerte un tipo de trabajo.

Encaja cuando el problema es trabajo más amplio de IA aplicada o datos, no solo una decisión de Inspeccionar, Comparar o Proteger.