chats, mensajes o generaciones que tu IA produce mensualmente
incorrectas, inseguras, alucinadas o fuera de alcance: los rangos de la industria van de unos pocos % a dos dígitos
la mayoría de las respuestas malas se ignoran; algunas se convierten en un ticket, reembolso o churn
tiempo de soporte + buena voluntad + reembolso/churn ocasional, combinado
Exposición anual estimada
$486,000
Incidentes costosos / mes900
Exposición mensual$40,500
Recuperado por un gate que detecta ~80%$388,800/yr
Solo ilustrativo. Un eval gate de CI no puede detectarlo todo, y tus tasas reales serán distintas. Eso es exactamente lo que mide un mini-eval. La exposición casi siempre es mayor que el costo de probarla, sin importar la cifra exacta.
¿ya vale la pena para ti?
Una verificación de encaje de 10 segundos.
Vale la pena si…
- Lanzas una función con LLM — chatbot, agente, RAG, generador — a usuarios reales
- Una respuesta incorrecta o insegura tiene un costo real: soporte, reembolsos, churn, marca, cumplimiento
- Actualmente no puedes probar que un cambio de prompt o modelo no empeoró las cosas
- Quieres avanzar más rápido sin el miedo de las 3am de "¿esa actualización lo rompió?"
Todavía no si…
- No tienes una función de IA en producción (ni en el roadmap a corto plazo)
- Es un experimento puramente interno, sin usuarios y sin ninguna desventaja
- Ya tienes un eval gate maduro en CI en el que tu equipo confía
- Necesitas que se construya un producto completo primero. Esa es otra conversación (con gusto la tenemos)
¿Quieres el número real en lugar de la estimación?
Un mini-eval gratuito mide tu tasa real de respuestas malas en tu función en producción. O reserva una llamada y definimos el gate que cierra la brecha.