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Creación de datasets
Datasets equilibrados con contenido tanto genuino como deepfake para una evaluación rigurosa y justa.
Servicios de testing de IA
Los sistemas de IA se construyen de forma diferente. Nuestro testing también.
Tu IA funciona en la demo. Nosotros averiguamos si funciona en producción. Evaluación de LLM, testing de modelos, detección de deepfakes y QA de funcionalidades de IA — respaldado por la metodología que Zoom utilizó para comparar públicamente su IA frente a la competencia.
El desafío
Avanzar rápido con IA es fácil. Controlarla no lo es.
El QA tradicional detecta fallos, layouts rotos y llamadas a API fallidas. No detecta un chatbot que fabrica información con seguridad. No marca un motor de transcripción que se desmorona con acentos. No mide si tu resumen de IA omitió el único detalle que tu cliente realmente necesitaba.
Los fallos de IA son sutiles, probabilísticos y dependientes del contexto. No lanzan errores, erosionan la confianza. Y cuando tus usuarios lo notan, el daño es reputacional, no solo técnico.
Alucinaciones en producción
Tu LLM genera respuestas seguras y plausibles que son factualmente incorrectas. Los usuarios no pueden distinguirlo. Tu equipo de soporte se entera por las quejas.
Degradación silenciosa de la precisión
Tu modelo funcionaba en el lanzamiento. Pero el data drift, nuevos edge cases e inputs cambiantes han erosionado silenciosamente el rendimiento — y nada en tu monitorización lo detecta.
Sesgo y brechas de seguridad
Tu IA trata a algunos grupos de usuarios de forma diferente o responde a adversarial prompts de maneras que crean riesgo legal y de marca.
Puntos ciegos competitivos
No sabes cómo se comparan tus funcionalidades de IA con las de la competencia — y tus clientes tampoco, lo que significa que ellos también están adivinando.
Sin baseline de calidad defendible
No puedes responder "¿qué tan buena es nuestra IA?" con un número. Stakeholders, clientes y reguladores están empezando a preguntar.
¿Cuáles de estos riesgos estás asumiendo? ¡Descubrámoslo!
Reserva una evaluación gratuitaCobertura
Si funciona con IA, podemos probarlo
Probamos todo el stack — desde la precisión del modelo hasta la funcionalidad que tus usuarios realmente ven. Cada proyecto se adapta a tu tecnología, tus casos de uso y las preguntas de calidad que tu equipo necesita responder.
Chatbots, asistentes, resúmenes y generación de contenido. Evaluamos tasas de alucinación, comprensión de intención, toxicidad, sesgo, guardrails de seguridad y robustez de prompts — sistemáticamente, no con verificaciones puntuales.
Cuéntanos qué estás construyendo. Te diremos exactamente cómo probarlo. Habla con un ingeniero
Nuestro enfoque
Un proceso de testing diseñado para cómo la IA realmente falla
No se puede probar la IA como se prueba un formulario de login. Los outputs son no determinísticos, la calidad es contextual y los edge cases son infinitos. Nuestra metodología de testing de IA está diseñada específicamente para estos desafíos. Es el mismo enfoque que Zoom nos encargó usar cuando necesitaban pruebas independientes y publicables de que su IA superaba a la competencia.
Alcance y diseño de pruebas
Trabajamos con tu equipo para definir qué significa "bueno" para tus funcionalidades de IA específicas. Las condiciones, los umbrales de calidad y los escenarios que importan para tus usuarios y tu mercado.
Medios de prueba personalizados y ground truth
Preparamos inputs de prueba a medida — muestras limpias, distorsiones controladas, escenarios del mundo real — junto con outputs de referencia verificados por humanos que establecen la baseline contra la que se mide tu IA.
Ejecución sistemática de pruebas
Tus funcionalidades de IA se ejecutan contra los inputs preparados bajo condiciones controladas. Todos los outputs se capturan sistemáticamente para una comparación directa.
Normalización de output
Los outputs generados y de referencia se limpian y estandarizan, eliminando ruido de formato y artefactos de metadatos para que la evaluación refleje la calidad real del contenido, no diferencias cosméticas.
Extracción de métricas, validación y reporting
Extraemos métricas de rendimiento, las validamos para fiabilidad estadística y entregamos informes visuales que muestran exactamente dónde tu IA destaca, dónde tiene dificultades y qué corregir primero.
Esta metodología ha sido validada por pares. Produjo los resultados que Zoom publicó en su 2025 AI Performance Report.
Métricas
Los números que impulsan la calidad de la IA
Cada proyecto de testing de IA produce métricas adaptadas a tu tecnología y caso de uso. No son dashboards de vanidad — son los números que tu equipo de ingeniería necesita para priorizar, tu equipo de producto necesita para tomar decisiones go/no-go, y tu dirección necesita para reportar progreso.
Transcripción y ASR
Word Error Rate (múltiples variantes para diferentes tipos de error), evaluación cualitativa LLM-as-a-judge y Speaker Label Accuracy.
Resúmenes de reuniones
Puntuaciones de evaluación compuestas personalizadas que combinan completitud, precisión y reconocimiento de entidades.
Subtítulos
Puntuaciones de evaluación compuestas personalizadas que combinan completitud, precisión y reconocimiento de entidades.
Traducción
MetricX y COMET — métricas estándar de la industria que te permiten compararte con la competencia y rastrear mejoras a lo largo del tiempo.
Chatbots y asistentes
Estado de respuesta (aprobado/fallido booleano o escala de calidad multinivel), puntuación consciente de utilidad que distingue respuestas parciales de respuestas incorrectas, y latencia de respuesta desde el prompt hasta el output completo.
Lo que revelan las métricas
Fortalezas y debilidades por condición
Qué funcionalidades o modelos rinden bien con inputs limpios y dónde fallan bajo condiciones del mundo real.
Donde las puntuaciones y la usabilidad divergen
Casos donde una transcripción es técnicamente "correcta" por WER pero prácticamente inutilizable para el usuario final.
Validación del roadmap
Si las mejoras que tu equipo implementó realmente entregaron ganancias de calidad medibles y visibles para el usuario.
Posicionamiento competitivo
Cómo se comparan tus funcionalidades de IA con las alternativas del mercado.
¿Quieres ver cómo son nuestros informes? Solicitar un informe de ejemplo
Data labeling
El testing es tan bueno como los datos que lo respaldan
El techo de tu modelo es la calidad de tus datos. Las etiquetas imprecisas no solo reducen la precisión — incorporan sesgos y modos de fallo que son costosos de diagnosticar después del deployment.
Anotación manual
Nuestro equipo de anotación basado en Europa crea datasets baseline limpios y de alta calidad mediante etiquetado human-in-the-loop — la precisión que las herramientas automatizadas por sí solas no pueden garantizar, especialmente para contenido ambiguo o específico del dominio.
Extensión automatizada de datos
Una vez establecida una baseline fiable, extendemos tus datasets algorítmicamente a escala, generando variaciones sintéticas, aumentando edge cases y validando todo contra ground truth. Conjuntos de entrenamiento más grandes y diversos sin sacrificar calidad.
¿Necesitas datos de entrenamiento en los que puedas confiar? ¡Hablemos!
Testing de detección de deepfakes
Saber qué es real. Saber si tus herramientas funcionan.
Los deepfakes son un riesgo empresarial para plataformas que evalúan contenido subido por usuarios, para organizaciones preocupadas por medios sintéticos dirigidos a su marca, y para cualquier empresa cuya confianza depende de la autenticidad de los medios.
Ofrecemos dos servicios: análisis directo de tus medios (imágenes, vídeo, audio, texto) para determinar si han sido manipulados sintéticamente, y evaluación independiente de tus herramientas de detección de deepfakes contra datasets curados para medir la fiabilidad real.
Nuestro proceso
Gestión de proyectos end-to-end con acceso opcional por suscripción para monitorización continua.
¿Preocupado por los deepfakes? Obtén una evaluación independiente
Resultados de negocio
Lo que tu equipo gana cuando el testing de IA se hace correctamente
Las organizaciones que lideran en calidad de IA no solo están probando más. Están probando diferente. Con metodología independiente, métricas a medida y resultados que resisten el escrutinio.
Menos incidentes post-release
Detecta alucinaciones, degradación de precisión y fallos de edge cases antes de que lleguen a los usuarios — no después de que tu cola de soporte te lo diga.
Ciclos de release más rápidos
Elimina la incertidumbre que ralentiza las decisiones go/no-go. Cuando tu equipo tiene métricas, lanza con confianza en lugar de con dudas.
Menor coste de calidad
Corrige fallos de IA en tiempo de pruebas, no en producción. Cuanto antes se encuentra un fallo, más barato es resolverlo.
Afirmaciones de calidad defendibles
Resultados independientes, respaldados por metodología, que tu equipo puede mostrar a clientes, reguladores y dirección — no solo dashboards internos.
Claridad competitiva
Saber exactamente cómo se comparan tus funcionalidades de IA con las alternativas del mercado — antes de que tus clientes lo descubran por sí mismos.
Riesgo reputacional reducido
Los fallos de IA erosionan la confianza silenciosa y rápidamente. La validación independiente te da la evidencia de que tu IA está lista antes de que sea expuesta.
Caso de estudio
Cómo Zoom demostró que su IA era mejor. Con nuestros datos.
Zoom no nos pidió que les hiciéramos quedar bien. Nos pidieron que dijéramos la verdad.
Zoom necesitaba evidencia independiente de terceros de que sus funcionalidades de IA para reuniones superaban a la competencia. Los benchmarks internos no serían suficientemente creíbles para afirmaciones públicas. Necesitaban una evaluación en la que sus clientes y el mercado confiaran.
Diseñamos y ejecutamos una evaluación competitiva de funcionalidades de reuniones impulsadas por IA en múltiples proveedores en escenarios reales. La calidad de transcripción y resúmenes post-reunión se comparó usando análisis de Word Error Rate y evaluación de calidad basada en LLM, capturando tanto la precisión estadística como la usabilidad en el mundo real.
Resultados clave:
- Los subtítulos de Zoom fueron hasta 13× más estables, requiriendo muchas menos reescrituras que las plataformas competidoras.
- Zoom entregó las tasas de error de traducción más bajas con hasta un 28% menos de errores que la competencia en cada idioma probado.
Zoom publicó nuestros hallazgos en su AI Performance Report público, proporcionando a clientes potenciales evidencia independiente y creíble de la ventaja de calidad de su plataforma. La evaluación se convirtió en un activo de marketing y ventas — no solo un ejercicio de QA.
Leer el Zoom AI Performance Report 2025
¿Quieres resultados en los que tus clientes y tu mercado confíen? Diseñemos tu evaluación
Quién se beneficia
Servicios de testing de IA para equipos que llevan IA a producción
CTOs y líderes de ingeniería
Necesitas saber si tu IA está lista para producción — no basándote en demos internas, sino en evaluación independiente, impulsada por métricas, contra condiciones del mundo real. Necesitas un partner de QA que entienda los modos de fallo de la IA, no solo bugs de software tradicionales.
Product managers
Estás lanzando funcionalidades de IA con fecha límite y necesitas datos de calidad para tomar decisiones go/no-go. Necesitas saber qué funcionalidades están listas, cuáles necesitan más trabajo y cómo te comparas con la competencia — antes del lanzamiento, no después.
Fundadores de startups
Estás a punto de presentar tu producto de IA a clientes o inversores. Necesitas validación independiente de que funciona — una baseline de calidad creíble que genere confianza en tu producto y tu equipo.
Industrias reguladas
Operas en un entorno donde las decisiones de IA tienen implicaciones de compliance, seguridad o legales. Necesitas evaluación documentada y auditable con metodología defendible — no una hoja de cálculo de tu propio equipo.
Sea cual sea tu rol, el primer paso es el mismo Obtén una evaluación gratuita
Por qué los equipos nos eligen
Sabemos qué buscar porque ya lo hemos encontrado antes
La mayoría de los equipos de QA aprenden qué buscar leyendo sobre fallos de IA. Nosotros hemos pasado años encontrándolos — en LLMs, modelos ML, computer vision, transcripción y funcionalidades impulsadas por IA en producción. Esa experiencia moldea cada prueba que diseñamos, cada métrica que elegimos y cada informe que entregamos.
No construimos productos de IA. No vendemos herramientas de IA. Nuestro único incentivo es la evaluación precisa — por eso empresas como Zoom confían en nosotros para producir resultados que publican públicamente.
Nota la diferencia en tu primer proyecto Solicitar una consulta
Cómo empezar
Empieza con una conversación. Sal con un plan.
¡Sin permanencia! Cada proyecto comienza como un proyecto independiente. Solo escalas si los resultados lo justifican.
FAQ
Preguntas que nos hacen antes de la primera llamada
El QA tradicional detecta fallos, layouts rotos y llamadas a API fallidas. El testing de IA es diferente porque los fallos de IA son probabilísticos, contextuales y a menudo invisibles — un chatbot que fabrica información no lanza un error, simplemente erosiona la confianza. Nuestra metodología está diseñada específicamente para outputs no determinísticos, estándares de calidad contextuales y edge cases que son efectivamente infinitos.
Probamos todo el stack de IA — LLMs, modelos ML, computer vision, transcripción, resúmenes, traducción, chatbots, pipelines RAG, workflows agénticos y funcionalidades de producto impulsadas por IA. Si funciona con IA y tiene que rendir en producción, podemos probarlo.
El plazo depende del alcance, la complejidad del sistema de IA y los tipos de testing involucrados. Durante la llamada de scoping, revisaremos tus objetivos y entorno y proporcionaremos un cronograma claro antes de que comience cualquier trabajo.
Sí. Trabajamos junto a tu equipo interno, no en su lugar. La mayoría de clientes nos utilizan para la capa de evaluación independiente y específica de IA que su proceso de QA existente no fue diseñado para cubrir.
Cuando tu QA viene del equipo que construyó la IA, obtienes confirmación. Cuando viene de nosotros, obtienes evidencia. La evaluación independiente elimina los puntos ciegos que vienen de la cercanía — las suposiciones incorporadas en tu diseño de pruebas, los edge cases que tu equipo no pensó en buscar y el sesgo hacia encontrar lo que esperas encontrar.
Las métricas se adaptan a tu tecnología y caso de uso. Para transcripción usamos variantes de Word Error Rate y evaluación basada en LLM. Para traducción, MetricX y COMET. Para chatbots, aprobado/fallido y puntuación de calidad multinivel. Para resúmenes, puntuaciones compuestas que cubren completitud, precisión y reconocimiento de entidades. Cada proyecto produce métricas sobre las que tus equipos de ingeniería, producto y dirección pueden actuar.
Sí — y algunos clientes lo hacen. Nuestra metodología y reporting están diseñados para producir hallazgos que son defendibles, creíbles y utilizables en materiales de cara al público. Zoom nos encargó específicamente producir resultados que pudieran publicar en su AI Performance Report público.
Especialmente para startups. Si estás a punto de presentar tu IA a clientes o inversores, la validación independiente de que funciona es una de las cosas más valiosas que puedes tener. Construye credibilidad con tu mercado y confianza dentro de tu equipo — antes de que las apuestas suban.
Una conversación enfocada sobre tu producto de IA, tus preocupaciones de calidad y qué decisiones necesitas que el testing respalde. Recibirás una recomendación honesta sobre el alcance, incluyendo lo que no necesitas. Sin compromiso, sin discurso de ventas.
Ofrecemos la gama completa de servicios de QA, incluyendo testing de software aumentado con IA que puede reducir los ciclos de regresión en un 50–70%. El testing de IA es una de nuestras especialidades. Si tu producto combina software tradicional con funcionalidades de IA, podemos cubrir ambos.
Qué sigue
Tu IA funciona en la demo. Descubramos si funciona en producción.
Testing de IA independiente e impulsado por métricas que da a tu equipo la evidencia para lanzar con confianza y a tus clientes la prueba para confiar en lo que has construido.
- 500+ ingenieros QA en toda Europa
- 14+ años de experiencia en QA empresarial
- De confianza para Zoom en benchmarks de IA públicos
- Metodología independiente y neutral
- Desde data labeling hasta evaluación competitiva — ciclo de vida completo de calidad de IA
