Anota una idea que puedas aplicar esta semana. Los pequeños cambios también cuentan.
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Preparar casos representativos y umbrales de aceptación antes de optimizar.
Herramientas: OpenAI o Anthropic, Hoja de evaluación, Registros de la aplicación. Ejecuta primero con datos ficticios y un presupuesto limitado. Un piloto controlado no equivale a validar todos los usos posibles.
Una evaluación compara resultados contra criterios explícitos. Separa casos usados para mejorar instrucciones de casos reservados para medir. Si ajustas el sistema mirando todas las respuestas, puedes memorizar el examen sin mejorar el comportamiento general.
Incluye casos frecuentes, ambiguos, fuera de alcance, datos ausentes y acceso no permitido. Define fallos críticos que detienen el piloto. Veinte casos sirven como primera práctica; no bastan para afirmar confiabilidad en cualquier situación.
Ayúdame a revisar la cobertura de este conjunto sin responderlo: frecuentes, ambiguos, sin evidencia, recursos ajenos, duplicados y fallas del proveedor. Señala categorías faltantes. Los umbrales son de práctica y no una garantía de producción.
Entrega veinte casos y marca cuáles quedan reservados. Define como críticos filtrar datos ajenos y ejecutar un cambio sin aprobación.
Los resultados esperados son verificables y los casos reservados permanecen separados. Un fallo crítico bloquea aunque el promedio sea alto.
Cambiar el criterio después de ver un mal resultado para aprobar. Fija criterios antes de ejecutar.
Revisión editorial: 2026-10-15. Los nombres de botones, límites y funciones pueden variar según la cuenta; verifica la documentación antes de grabar.
Anota una idea que puedas aplicar esta semana. Los pequeños cambios también cuentan.
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