# Cómo evaluar un nuevo modelo de IA

Una guía breve de Locos x la IA. Actualizada el 30 de septiembre de 2026.

## 1. Empieza por tu tarea

Escribe tres ejemplos reales: uno sencillo, uno habitual y uno difícil. Define qué sería un resultado aceptable antes de probar el modelo.

## 2. Comprueba la disponibilidad

- ¿Está en el producto que usas o solo en la API?
- ¿Se puede utilizar en tu país y en tu plan?
- ¿Hay límites de uso o funciones en beta?

## 3. Repite la misma prueba

Usa el mismo prompt, contexto y archivos con cada modelo. Guarda la respuesta completa. Si el resultado cambia mucho entre ejecuciones, repite la prueba varias veces.

## 4. Anota cuatro medidas

| Medida | Pregunta |
| --- | --- |
| Calidad | ¿Resuelve la tarea con los criterios definidos? |
| Tiempo | ¿Cuánto tarda hasta una respuesta útil? |
| Coste | ¿Cuánto cuesta completar la tarea, incluidas las repeticiones? |
| Supervisión | ¿Cuánto trabajo humano hace falta para revisar y corregir? |

## 5. Revisa la fuente

Lee el anuncio, la documentación técnica y las condiciones del proveedor. Distingue las pruebas del proveedor de tus propias mediciones. No extrapoles un benchmark a todas las tareas.

## 6. Decide con una prueba pequeña

Elige el modelo que rinda mejor para tu caso de uso, no el que tenga el titular más llamativo. Registra la fecha de la prueba porque precios, límites y capacidades cambian.