La mayoría de los agentes IA no fallan en producción por el modelo. Fallan porque el QA no está diseñado para cómo realmente se comportan.
El QA tradicional asume:
→ Outputs deterministas
→ Inputs estables
→ Flujos de usuario predecibles
¡Los agentes de IA rompen las tres!
¿Qué ocurre entonces?
• Los edge cases se multiplican exponencialmente
• Las respuestas varían según contexto, tono e historial
• Pequeños cambios en el prompt generan comportamientos impredecibles
• Las integraciones (APIs, herramientas, memoria) añaden puntos de fallo ocultos
Y aun así… la mayoría de equipos sigue testando agentes como si fueran software tradicional. Ahí está el problema.
Si tu proceso de QA no simula:
→ Intención ambigua del usuario
→ Inputs adversariales
→ Escenarios long-tail
→ Fallos en razonamientos multi-step
…no estás testando tu agente. Estás testando una demo.
Antes de pasar a producción, la pregunta real no es:
“¿Funciona?”
Es:
“¿Sabemos cómo falla?”
Si quieres un diagnóstico rápido de la robustez de tu agente antes de desplegar: info@serquo.com