IA

IA que hace un trabajo y muestra cómo lo hizo.

Cinco sistemas que construimos y operamos, cómo revisamos lo que producen y las reglas que los mantienen honestos.

Cómo revisamos lo que produce la IA

Un modelo que califica su propio trabajo se halaga a sí mismo. Estas son las revisiones que ponemos alrededor del resultado de la IA.

01

Medir lo que se puede medir

La velocidad, la accesibilidad y los datos estructurados se califican por script, no por opinión.

02

Juzgar el resto con más de un modelo

Los juicios los califica un modelo y los vuelve a revisar a ciegas un modelo de otro proveedor.

03

Ordenar cara a cara

El orden cara a cara es más honesto que los puntajes absolutos, que tienden a subir.

04

Reportar el desacuerdo

Cuando los jueces discrepan, publicamos una banda y el desacuerdo, no un solo puesto.

Reglas para una IA que habla en su nombre

01

Solo información aprobada

Un agente responde con lo que usted aprobó. No inventa respuestas.

02

Una persona está a un paso

Cuando una pregunta importa, la conversación pasa a alguien de su equipo.

03

Etiquetas honestas

Si un producto está en beta, lo dice. Si una cifra no se puede verificar, no está en este sitio.

04

Documentado y recuperable

Cada proyecto se entrega con manuales de operación, procedimientos de recuperación y custodia de credenciales.

¿Tiene un problema de IA para definir?

Traiga el problema. Primero escribimos el alcance, le decimos si ya hay un producto que encaja y cotizamos por escrito un proyecto a la medida.