Las aplicaciones de inteligencia artificial atraen cada vez más a las empresas. Pero su expansión destaca sus limitaciones. Respuestas incompletas, ofensivas o totalmente inexactas (comúnmente llamadas "alucinaciones"), vulnerabilidades de seguridad y respuestas demasiado genéricas frenan su adopción a gran escala.

Alucinaciones, fallos de seguridad y errores debilitan la confianza de las empresas en sus aplicaciones de IA y frenan su despliegue. Como ilustra el caso de dos abogados sancionados por presentar un informe legal con casos ficticios generados por la IA, respuestas inapropiadas de un LLM pueden empañar una imagen y una reputación al erosionar la confianza.

La observabilidad agrupa tecnologías y prácticas que permiten comprender el estado de un sistema técnico. Para las aplicaciones de IA, esto implica una visión completa, de extremo a extremo. Ayuda a las empresas a evaluar la calidad de los resultados de los modelos de lenguaje (LLM), detectando alucinaciones, sesgos, toxicidad, problemas de rendimiento y costos. Necesitamos observabilidad en la IA porque esta tecnología comienza a mostrar sus límites justo cuando se vuelve indispensable. Cuando reemplazan a los motores de búsqueda, los usuarios de los LLM esperan que proporcionen respuestas precisas. Si la IA falla en esta tarea, erosiona la confianza.

Al igual que la nube generó herramientas para evaluar y monitorear sus servicios, el auge de la inteligencia artificial impone sus propias soluciones de observabilidad. Las aplicaciones de IA ya no pueden ser tratadas como simples experimentos. Deben ser gestionadas con la misma rigurosidad que cualquier aplicación crítica.

Ir más allá de "esto me parece correcto"

Uno de los principales desafíos para las organizaciones que utilizan IA es disponer de un medio confiable para evaluar la exactitud de los modelos. Desde la evaluación hasta la monitorización, la observabilidad juega un papel clave en la gestión del rendimiento de las aplicaciones de IA. Permite identificar las soluciones más adecuadas entre la diversidad de modelos y herramientas disponibles, asegurar un seguimiento continuo tras su despliegue para detectar y corregir posibles anomalías, y optimizar el equilibrio entre rendimiento, latencia y costos. Al integrar estos mecanismos, las organizaciones pueden explotar la IA de manera más eficaz y controlada.

Lo que las empresas deben exigir de la IA

Para desplegar la IA con confianza, las empresas deben aspirar a un nivel de exigencia elevado, muy por encima del simple "suficientemente bueno". Las respuestas de los LLM deben ser honestas, inofensivas y útiles.

Deben basarse en hechos verificables, sin errores ni invenciones, y sobresalir en tareas complejas como el resumen, la inferencia o la planificación. Una IA responsable también reconoce sus límites y se abstiene de responder en ausencia de información. La seguridad es primordial, la IA no debe ni exponer datos personales ni ceder a manipulaciones. Se deben implementar mecanismos robustos para prevenir sesgos, estereotipos y desviaciones tóxicas. Finalmente, la inteligencia artificial debe producir respuestas claras, útiles y directamente aprovechables, al servicio de los objetivos de los usuarios, para mejorar su eficacia y la calidad de sus decisiones.

Para tareas que requieren una memorización confiable, es necesario enriquecer los LLM con fuentes de datos externas para garantizar la exactitud. Este es el principio de la generación aumentada por la investigación (RAG), que combina LLM y bases de datos factuales para respuestas más precisas.

El RAG Triad es un conjunto de métricas que permite evaluar las aplicaciones RAG para garantizar que sean honestas y útiles. Se basa en tres criterios: Relevancia del contexto, Anclaje y Relevancia de la respuesta. Al descomponer un sistema RAG en sus elementos (consulta, contexto, respuesta), este marco de evaluación permite identificar los puntos de falla y optimizar el sistema de manera focalizada.

Protegerse contra los riesgos

La observabilidad ayuda a limitar las alucinaciones, detectar respuestas erróneas y identificar fallos de seguridad. Con la emergencia de flujos de trabajo multi-agentes, se vuelve crucial monitorear las llamadas de herramientas, las trazas de ejecución y el buen funcionamiento de los sistemas distribuidos. Protegerse contra los riesgos implica alinear los modelos y añadir salvaguardias a las aplicaciones para evaluar la toxicidad, los estereotipos y los ataques adversarios. Es una tecnología clave para explotar plenamente el potencial de la IA, transformar las empresas, optimizar los procesos, reducir los costos y desbloquear nuevas fuentes de ingresos.