Audita tu agente antes de que lo haga un cliente
La mayoría de las organizaciones descubren los límites de sus agentes IA cuando un usuario los encuentra. Hay una forma mejor.
Antes de desplegar cualquier agente en producción, diseña un conjunto de casos de prueba adversariales: no los casos en los que el agente funciona bien, sino los que probablemente va a gestionar mal. Preguntas ambiguas, solicitudes que están fuera de su alcance, situaciones donde la respuesta correcta es "no lo sé". Si el agente no tiene una respuesta razonable para esos casos, no está listo.
El segundo paso es definir el «umbral de escalada»: el punto exacto en el que el sistema debe dejar de actuar solo y derivar a una persona. Ese umbral no puede ser vago ("cuando no esté seguro"). Tiene que ser específico: qué tipo de solicitud, qué nivel de consecuencia, qué información mínima debe pasarle al humano que recoge el caso.
El tercer paso —y el que más se omite— es revisar los registros de las primeras dos semanas de operación real con un par de ojos críticos. No para ver si el sistema funciona, sino para ver qué tipo de errores comete y si el patrón de esos errores dice algo sobre el diseño.
Actúa como un auditor crítico de sistemas de IA conversacional. Tengo un agente IA desplegado para [describe el caso de uso: atención al cliente / soporte interno / ventas / etc.]. Genera 10 casos de prueba adversariales: situaciones donde el agente probablemente fallará, responderá de forma inadecuada o tomará una decisión que debería haber escalado a un humano. Para cada caso incluye: - La solicitud o mensaje del usuario - Por qué es un caso límite - Qué respuesta sería aceptable y cuál sería inaceptable - Qué debería hacer el agente si no puede responder correctamente No me des los casos donde el agente funciona bien. Dame los que me van a dar problemas.