Validación
Todo ser humano comete errores. Todo LLM alucina. La diferencia: podemos medir con qué frecuencia — y asegurar sistemáticamente que se mantenga por debajo de un umbral definido.
Un modelo de lenguaje que procesa una declaración de impuestos puede inventar importes. Un asistente de seguridad puede alucinar referencias normativas. Un agente de soporte puede hacer promesas que la empresa no puede cumplir.
La mayoría de los proveedores de IA ignoran este problema — o confían en un «generalmente funciona». Nosotros no.
Derivada de la metodología para vehículos autónomos (ADAS) y seguridad funcional. Adaptada para agentes de IA en entornos empresariales.
Caso de negocio → tasa de error máx.
Ej.: <0,15% en 7.500 operaciones/año.
Prompt Engineering + conocimiento de referencia.
Conocimiento experto en archivos, no en la memoria del LLM.
Detección de alucinaciones.
Verificación determinística + semántica.
Ciclo OODA
TurboQuant
Qwen 27B
Ciclo iterativo de control:
Error → corrección de prompt → re-test
Cada operación se puntúa automáticamente.
Tasa de error trimestral.
2.000 escenarios sintéticos.
Evidencia estadística con intervalo de confianza.
Tests aislados por fase OODA.
Clases de equivalencia + valores límite.
Para cada agente se ejecutan ciclos de validación de varios días con miles de casos de prueba en nuestra infraestructura GPU. Cada caso de prueba individual se evalúa con asistencia de IA — de forma determinística para cifras y hechos, semánticamente para tono y contexto. Solo cuando la tasa de error medida está por debajo del criterio de aceptación acordado, el agente entra en producción. Este esfuerzo lo realizamos para cada agente individual.
Código Python, sin LLM. 100% fiable, <1 segundo.
Llamada LLM separada, temperatura baja. Calibrada contra estándar de referencia.
Calibración: Cada prompt de verificación se calibra contra borradores de referencia curados manualmente (conocidos como buenos + conocidos como malos). Se miden Precision, Recall y F1-Score. Solo se utilizan verificaciones con F1 > 0,9. Los detalles de nuestra metodología de calibración son propietarios.
Compresión de KV-Cache a 3 bits (ICLR 2026). 6× más contexto en la misma GPU. Sin pérdida de precisión.
Un modelo borrador pequeño genera, uno grande valida. Inferencia 2,5× más rápida con la misma calidad.
Cada afirmación del agente se descompone en claims atómicos y se verifica contra los datos fuente. Basado en FActScore y Chain-of-Verification (Meta 2023).
Nuestra metodología se basa en estándares desarrollados para conducción autónoma y sistemas ADAS. Somos los primeros en aplicar esta metodología de forma sistemática a agentes de IA en entornos empresariales.
Criterios de aceptación, Monte Carlo, generación de escenarios, proceso V&V
AI Safety Requirements, Input Space Refinement, Output Insufficiencies
Validación de la funcionalidad prevista, riesgo residual, condiciones desencadenantes
HAZOP, FMEA, medidas de seguridad determinísticas, madurez de procesos
La metodología de validación completa forma parte de nuestro servicio de consultoría. Con gusto le mostraremos en una conversación personal cómo configuramos su agente de IA para que pueda confiar plenamente en él.
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