Evaluación de aplicaciones con IA generativa: métricas, testing y calidad
Aprende a medir la calidad de aplicaciones con LLMs de forma sistemática: datasets de evaluación, métricas, LLM-as-a-judge, tests de regresión y monitorización de calidad en producción.
- Nivel
- Avanzado
- Duración
- 20 horas
- Modalidades
- Online en directo · In-company · A medida
- Dirigido a
- Equipos técnicos que desarrollan u operan aplicaciones con LLMs y necesitan medir y garantizar su calidad.
¿Qué es este curso y por qué te interesa?
Las aplicaciones con IA generativa tienen un problema que el software tradicional no tiene: la misma entrada puede producir salidas distintas, y un cambio de prompt o de modelo puede romper casos que antes funcionaban sin que ningún test lo detecte. Sin un sistema de evaluación, la calidad se valora a ojo, las regresiones llegan a producción y cada actualización de modelo es un salto al vacío.
Este curso enseña a construir esa disciplina: definir qué significa calidad para tu aplicación, crear datasets de evaluación representativos, combinar métricas automáticas, evaluadores LLM-as-a-judge y revisión humana, integrar las evals en el ciclo de desarrollo como tests de regresión y monitorizar la calidad en producción. Es la pieza que separa los prototipos de los productos con LLMs mantenibles.
Capacidades que adquirirás
- Definir criterios de calidad medibles para cada tipo de aplicación con LLMs.
- Construir datasets de evaluación a partir de uso real, casos límite y datos sintéticos.
- Implementar evaluadores: métricas automáticas, LLM-as-a-judge calibrado y revisión humana.
- Integrar las evaluaciones en CI/CD para detectar regresiones antes de desplegar.
- Monitorizar calidad en producción: muestreo, feedback de usuarios y alertas de degradación.
Objetivos del curso
- 01Comprender por qué el testing tradicional no basta para sistemas no deterministas.
- 02Diseñar una estrategia de evaluación adaptada a cada aplicación (chat, RAG, agentes, extracción).
- 03Construir y mantener datasets de evaluación que evolucionan con el producto.
- 04Calibrar evaluadores LLM-as-a-judge y conocer sus sesgos y límites.
- 05Automatizar la detección de regresiones ante cambios de prompt, modelo o pipeline.
- 06Establecer monitorización continua de calidad en producción.
¿Es este curso para ti o para tu equipo?
Equipos técnicos que desarrollan u operan aplicaciones con LLMs y necesitan medir y garantizar su calidad.
Ingenieros de IA y desarrolladores de aplicaciones con LLMs
Perfiles que construyen funcionalidades sobre LLMs y necesitan iterar sin romper lo que ya funciona.
QA y equipos de calidad
Profesionales de testing que deben extender su disciplina a sistemas no deterministas.
Tech leads y responsables de producto técnico
Perfiles que deciden cuándo una funcionalidad con IA está lista para producción y con qué evidencia.
Temario completo
Programa estructurado en módulos. Cada itinerario in-company se ajusta al nivel y a los objetivos concretos del equipo.
- Por qué fallan los enfoques de testing clásico con salidas no deterministas.
- Tipos de aplicación y qué medir en cada una: chat, RAG, agentes, extracción, generación.
- Anatomía de una eval: dataset, evaluador, criterio de aprobación.
Cómo se imparte
Práctica desde la primera sesión
Cada bloque combina explicación, demostración y laboratorio. Los alumnos trabajan sobre casos reales aplicables a su contexto profesional.
Casos de cliente
En programas in-company partimos de los procesos y datos del cliente. La formación deja de sonar genérica y empieza a resolver problemas concretos.
Materiales de apoyo
Los participantes reciben código, plantillas y guías reutilizables tras la formación. Lo que se aprende se mantiene en el día a día.
Adaptación al nivel del equipo
Antes de impartir, hacemos un breve diagnóstico y ajustamos profundidad y ritmo. La formación no se queda corta ni avanza por encima del grupo.
Modalidades disponibles
Cada formato puede adaptarse al ritmo y al contexto operativo de la organización.
Online en directo
Sesiones en streaming con interacción en vivo, ejercicios guiados y resolución de dudas.
In-company
Programa diseñado a medida y impartido para un único equipo o organización.
A medida
Itinerario completamente personalizado: temario, duración, formato y casos del cliente.
¿Por qué contratar este programa para tu equipo?
La formación no se diseña contra un examen, se diseña contra un objetivo de negocio.
- Mejora de productividad real en el puesto de trabajo.
- Actualización de competencias clave para el negocio.
- Mayor autonomía técnica y reducción de dependencia externa.
- Aplicación práctica inmediata sobre procesos del cliente.
- Mejor adopción tecnológica con criterios profesionales.
- Preparación para proyectos de IA, datos, automatización o desarrollo.
¿Se puede gestionar como formación bonificada?
Este curso puede plantearse como formación para empresas y, según las condiciones de cada organización, podría gestionarse dentro de iniciativas de formación bonificada. En DatIACode te ayudamos a estructurar la propuesta formativa y la documentación necesaria para su valoración.
¿Qué necesitas saber antes de empezar?
- Experiencia desarrollando alguna aplicación con LLMs, aunque sea un prototipo.
- Python sólido y familiaridad con testing automatizado.
- Conocimientos básicos de CI/CD recomendables para el módulo de integración.
Cómo se aplica lo aprendido
- Suite de regresión que valida cada cambio de prompt antes de llegar a producción.
- Comparativa objetiva entre modelos o proveedores antes de una migración.
- Evaluación continua de un asistente RAG o un agente desplegado.
- Sistema de monitorización de calidad con muestreo y alertas de degradación.
- Evidencias de calidad y comportamiento del sistema para auditorías internas o requisitos de gobernanza.
Por qué elegir DatIACode
No vendemos formación: diseñamos programas que se traducen en capacidad operativa real.
Experiencia aplicada
Más de 20 años combinando consultoría, desarrollo y formación tecnológica para empresas de distintos sectores.
Visión de negocio
Cada programa parte de los objetivos del cliente. La técnica está al servicio del problema, no al revés.
Adaptación al equipo
Ajustamos profundidad, ritmo y casos de uso al nivel real del equipo tras un breve diagnóstico inicial.
Formación + consultoría
Si la formación destapa un proyecto, podemos acompañarte en su implantación. No abandonamos el resultado.
Especialización en IA
Trabajamos en IA aplicada todos los días. La formación no la imparte alguien que solo enseña, la imparte alguien que también construye.
Orientación a resultados
Entregables tangibles y métricas pactadas. Sin promesas vacías.
FAQ
Sí. El método se aplica a cualquier sistema con LLMs: chatbots, agentes, extracción de datos, clasificación o generación de contenido. El curso enseña a derivar las métricas desde el tipo de aplicación, y los laboratorios cubren varios de estos escenarios.
Cuéntanos qué necesitas
Te respondemos en menos de 24h laborables con disponibilidad, opciones de modalidad y propuesta a medida si aplica.
- Diagnóstico inicial sin compromiso.
- Propuesta adaptada al nivel y al sector.
- Asesoramiento sobre formación bonificada.
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