Los agentes de IA no fallan como el software tradicional. Pueden responder distinto ante el mismo input, interpretar mal una intención, inventar información o ejecutar una acción incorrecta.
En BairesQA diseñamos y automatizamos pruebas para detectar esos riesgos antes de que impacten en usuarios, operaciones o negocio.
No determinismo
Dry-run
Regresión continua
A diferencia del software clásico, un agente de IA no sigue siempre el mismo camino. Su comportamiento depende del contexto, la memoria, los datos externos, las reglas del sistema y el modelo subyacente.
Esto hace que los casos manuales tradicionales —paso a paso y con resultados fijos— sean insuficientes para detectar respuestas inconsistentes, decisiones incorrectas o acciones con impacto operativo.
El mismo escenario puede producir respuestas distintas si cambia el contexto o la inferencia.
El agente puede clasificar mal una situación, escalar de más o no actuar cuando debería.
Cuando el agente abre tickets, envía mails o interactúa con sistemas externos, el error deja de ser teórico.
En BairesQA tratamos a los agentes de IA como sistemas de decisión, no como simples APIs.
Supongamos un agente que atiende consultas de clientes sobre su suscripción.
“Quiero cancelar mi suscripción y saber si me van a cobrar este mes.”
Probar agentes de IA una sola vez no alcanza. Su comportamiento evoluciona con cambios de prompts, modelos, datos e integraciones. Por eso nuestro servicio no es una evaluación puntual, sino la construcción de un sistema de pruebas automatizadas que te permita validar tu agente en forma continua y confiable.
Definimos junto a tu equipo una estrategia específica para agentes de IA, contemplando no determinismo, escenarios variables y criterios claros de validación.
Diseñamos e implementamos suites que permiten validar comportamiento, decisiones y resultados del agente de forma repetible y escalable.
Automatizamos escenarios clave para detectar regresiones rápidamente ante cambios de prompt, modelo, reglas o integraciones.
El servicio incluye reuniones periódicas de QA Talks con tus socios y equipos técnicos. En estas sesiones trabajamos sobre:
Base técnica para ejecutar pruebas de IA en forma continua.
Escenarios automatizados para detectar degradaciones o cambios inesperados.
Definición de cómo, qué y por qué se prueba tu agente.
Riesgos detectados y mejoras sugeridas en prompts, reglas y arquitectura.
Muchos problemas de los agentes de IA no se descubren en QA. Se originan en decisiones de diseño tempranas.
Por eso, además de testear tu agente, te asesoramos en:
El objetivo no es solo detectar errores, sino ayudarte a construir agentes más confiables desde el diseño.
No evaluamos tu agente de IA una sola vez. Construimos el sistema que lo prueba.
No es lo mismo probar un componente aislado que validar el comportamiento completo del sistema.
Validación de componentes aislados con mocks y stubs.
Verificamos reglas, guardrails y estructura del plan de acción.
Evaluamos la salida observable del agente ante escenarios relevantes.
Probamos integraciones y entorno controlado con mayor cercanía a producción.
Cuando el agente toma decisiones o interactúa con otros sistemas, el error puede impactar en operación, reputación y negocio.
Entradas maliciosas pueden alterar decisiones del modelo.
Acciones incorrectas sobre tickets, mails u otros sistemas.
Reintentos o errores repetidos pueden generar ruido operativo.
Contexto recuperado no siempre implica equivalencia semántica real.
Sin registros claros, no se entiende por qué el agente decidió algo.
Logs, prompts o trazas pueden filtrar datos que no deberían salir.
Si ya tenés un agente en desarrollo o producción y te importa su confiabilidad, su comportamiento y su impacto real.
Si solo estás explorando una demo o un experimento aislado sin intención de llevarlo a un entorno serio o escalable.
Podemos ayudarte a evaluar si hoy es testeable, qué riesgos tiene y cómo construir una base de pruebas automatizadas.