Resumen
Lanzo funciones de IA y después demuestro que funcionan. Esta documentación es la versión honesta y completa de lo que construyo, cómo funcionan los proyectos y el método detrás de la prueba.
#La tesis
Lanzar una función de IA es el 80% fácil. El 20% difícil —la parte que decide si sobrevive al contacto con usuarios reales— es demostrar que se comporta: que un cambio de prompt no generó una regresión silenciosa, que no filtrará datos ni será vulnerada con un jailbreak, que se mantiene en su carril. Construyo ambas mitades, y trato la prueba como un entregable de primera clase, no como algo secundario.
El hilo conductor de todo esto es prueba, no intuición: cada capacidad enlaza a un artefacto real —un repo público, una ejecución de pruebas verbatim o una captura en vivo— y este mismo sitio ejecuta su propia suite de QA en cada deploy.
#Para quién es esto
Equipos que lanzan funciones LLM
Tienes un chatbot, agente, sistema RAG o generador en producción (o casi), y una respuesta incorrecta o insegura tiene un costo real.
Equipos cuyos lanzamientos siguen fallando
Necesitas una suite de regresión y un gate de CI en el que un release manager realmente pueda confiar.
Equipos ahogados en trabajo manual
Tienes un flujo de admisión, triage o enrutamiento que una automatización bien construida podría ejecutar — con seguridad.
#Cómo está organizada esta documentación
- Lo que construyo — las capacidades, documentadas: qué es cada una, qué obtienes y cómo funciona.
- El método de evaluación — la filosofía y la mecánica de demostrar funciones de IA (con guías animadas en profundidad).
- Trabajando juntos — cómo funcionan los proyectos, cómo se manejan tus datos y cómo funcionan los precios.
- Referencia — preguntas frecuentes, un glosario en lenguaje sencillo y un índice de cada artefacto de prueba.