Inteligencia artificial
En el sector de la IA, el listón de calidad lo fijan sus usuarios, sus clientes corporativos y los reguladores. Ayudamos a las empresas de IA a alcanzarlo con una validación independiente que tiene peso más allá de sus propias paredes.
Hablar con un experto en QA
Empresas Fortune 500 de todo el mundo confían en nosotros desde 2011
Cómo ayudamos a las empresas de IA
Todas las etapas del ciclo de vida de la calidad de su producto de IA, cubiertas
Desde validar el rendimiento de su producto en condiciones reales hasta acelerar sus procesos internos de QA (aseguramiento de la calidad) e integrar la IA en su pipeline de pruebas, acompañamos a las empresas del sector de la IA en todo el stack de calidad, no solo en una parte.
Pruebas de productos de IA
Obtenga una validación independiente de la fiabilidad de su producto de IA en condiciones reales. Desde la evaluación de LLM y las pruebas de alucinaciones hasta la evaluación de la calidad de los resultados y el benchmarking competitivo.
Pruebas aumentadas con IA
Acelere sus procesos internos de QA con pruebas impulsadas por IA y supervisión humana (human-in-the-loop). Ciclos de regresión más rápidos, una selección de pruebas más inteligente y más cobertura sin ampliar el equipo.
Servicios de integración de IA
Conecte las herramientas de IA con los flujos de trabajo de pruebas que sus ingenieros ya utilizan. Evaluamos su pipeline, identificamos dónde la IA aporta una ventaja real y la implementamos de forma práctica, sin dependencia de proveedores.
Por qué las empresas de IA eligen TestDevLab
El listón de calidad de los productos de IA no deja de subir. Le ayudamos a superarlo.
Elegir un socio de QA para un producto de IA no es la misma decisión que elegirlo para un lanzamiento de software convencional. Los retos son distintos, las pruebas que se exigen son distintas y el coste de equivocarse en producción es mayor.
El QA interno le dice cómo rinde su producto frente a sus propios estándares. La validación independiente les dice a sus clientes, inversores y reguladores cómo rinde frente a un estándar en el que pueden confiar. Esa diferencia importa más a medida que su producto de IA escala y aumenta lo que está en juego.
La mayoría de los proveedores de QA aplican prácticas de pruebas generales a los productos de IA. Nuestra metodología se creó específicamente para resultados probabilísticos, calidad contextual y la variabilidad del mundo real. Estas características hacen que los productos de IA fallen de formas que el QA convencional no está diseñado para detectar.Vea la metodología que utilizamos para el informe Zoom AI Performance Report 2025.
Más de 500 ingenieros de QA ejecutan programas estructurados de evaluación humana en distintos idiomas, perfiles demográficos y casos de uso, con la consistencia y la cobertura que los procesos de revisión internos rara vez alcanzan a gran volumen sin sacrificar la calidad.
Los productos de IA se comportan de forma distinta según el dispositivo, las condiciones de red, el idioma y la región. Probar en más de 5.000 dispositivos reales, no en simuladores, permite encontrar antes que sus usuarios las brechas de calidad que solo aparecen en el mundo real.
Un único socio de QA para todo el ciclo de vida del producto de IA, desde la calidad de los conjuntos de datos y la evaluación a nivel de modelo hasta la fiabilidad del producto de extremo a extremo y el monitoreo en producción. Sin traspasos, sin lagunas y sin pérdida de contexto entre proveedores.
Los informes están estructurados para compartirse externamente con clientes corporativos, reguladores e inversores, no solo para archivarse internamente. Son la evidencia que convierte la calidad en un activo comercial y de cumplimiento, no solo en una métrica interna.
Con quién trabajamos
Pensado para empresas en las que la IA es el producto, no una función más
Los equipos con los que trabajamos construyen IA en el núcleo de lo que entregan, en lugar de añadir una función de IA a algo que ya existe. Para ellos, la calidad no es una casilla que marcar. Es una ventaja competitiva y una señal de confianza.
Startups de IA
Equipos en fase inicial que necesitan procesos de calidad que crezcan con ellos y una validación independiente que genere confianza en inversores y clientes desde el principio.
Empresas SaaS de IA
Productos de suscripción en los que la calidad de los resultados de la IA determina directamente la retención. Una mala experiencia tiene un efecto acumulativo. La calidad constante también.
Empresas de IA generativa
Productos en los que la calidad de los resultados es toda la propuesta de valor. La variabilidad de la calidad no es un bug: es un riesgo existencial.
Creadores de agentes de IA
Equipos que construyen sistemas autónomos en los que la fiabilidad, la previsibilidad y un comportamiento seguro ante fallos importan más que la capacidad bruta.
Empresas de IA de voz
Productos cuyo éxito depende de la precisión de reconocimiento, la latencia y la naturalidad en condiciones reales, en toda la diversidad de los usuarios reales.
Equipos de IA empresarial
Equipos internos que despliegan IA en entornos corporativos donde el cumplimiento normativo, la auditabilidad y un rendimiento constante en integraciones complejas son innegociables.
¿No tiene claro dónde encaja el QA en la hoja de ruta de su producto de IA?
Ese es el punto de partida adecuado para una conversación.
Retos de las empresas de IA
La parte de la calidad de los productos de IA de la que a nadie le gusta hablar
Estos son los retos que vemos con más frecuencia en las empresas de IA con las que trabajamos. Con el socio de QA adecuado, ninguno tiene por qué frenarle.
Lo que funciona con unos cientos de usuarios deja de funcionar con cientos de miles. La mayoría de las empresas de IA lo descubre por las malas. Crear procesos de calidad que escalen con su producto es mucho más fácil antes de que algo falle en producción que después.
Los clientes corporativos hacen preguntas más exigentes sobre la calidad de los productos de IA. Las métricas autodeclaradas y los benchmarks internos ya no bastan. Cada vez más, la validación independiente es lo que hace avanzar una venta.
La regulación de la IA se está endureciendo en la UE, Estados Unidos y el Reino Unido. Las empresas de IA que solo se ocupan de la calidad y la seguridad cuando llega la auditoría acabarán yendo a contrarreloj a medida que aumenten los requisitos. Adelantarse a la regulación es más fácil que ponerse al día.
Los modelos fundacionales sobre los que está construido su producto se actualizan con regularidad. A veces esas actualizaciones cambian silenciosamente el comportamiento de su producto, y sus usuarios lo notan antes que usted. La mayoría de los equipos no dispone de una forma fiable de detectarlo a tiempo.
¿Se enfrenta ahora mismo a alguno de estos retos? Podemos ayudarle. Reservar una consulta gratuita
FAQ
Preguntas que nos hacen las empresas de IA antes del primer proyecto
Sí. Lo que cambia es la forma de la colaboración. Los equipos en fase inicial suelen necesitar procesos de calidad ligeros y una validación específica, más que programas a gran escala. La llamada inicial es el momento adecuado para definir qué es apropiado en su situación.
Sí. Nuestra evaluación se centra en la calidad de los resultados a nivel de producto, no en el funcionamiento interno del modelo. No necesitamos acceso a los pesos del modelo ni a los datos de entrenamiento para evaluar la fiabilidad en condiciones reales.
Significa que nuestras conclusiones no están condicionadas por una relación comercial con su proveedor de modelos, su proveedor de plataforma ni ninguna otra parte con interés en el resultado. Nuestros informes reflejan lo que encontramos y están estructurados para resistir una revisión externa.
Todos los datos de prueba, resultados y conclusiones se tratan bajo NDA y pueden ajustarse a sus requisitos de residencia de datos y de seguridad. Para los casos de uso sensibles hay disponibles entornos de evaluación on-premise y en nube privada.
Empezamos por las preguntas de calidad que más importan: los modos de fallo con mayor impacto en los usuarios, los escenarios que sus pruebas internas están menos preparadas para cubrir y las evidencias que con más probabilidad le pedirán sus clientes o los reguladores.
¿Está creando un producto en el sector de la IA? Hablemos de calidad.
El sector de la IA pone el listón muy alto en calidad de producto. Reserve una llamada inicial gratuita para saber en qué punto está su producto, qué cubriría una validación independiente y dónde están las brechas de calidad de mayor impacto.