Una buena práctica es modelar el rol de los agentes de IA, los flujos de trabajo y los objetivos de usuario que pretenden alcanzar. Desarrollar personajes de usuarios finales y evaluar si los agentes de IA cumplen sus objetivos puede informar las pruebas de escenarios de toma de decisiones y flujos de trabajo colaborativos entre humanos y IA.
«Los agentes de IA son sistemas estocásticos, y los métodos de prueba tradicionales basados en planes de prueba bien definidos y herramientas que verifican resultados fijos no son efectivos», dice Nirmal Mukhi, vicepresidente y jefe de ingeniería de ASAPP. «La simulación realista implica modelar varios perfiles de clientes, cada uno con una personalidad distinta, conocimientos que puedan poseer y un conjunto de objetivos en torno a lo que realmente quieren lograr durante la conversación con el agente. La evaluación a escala implica luego examinar miles de conversaciones simuladas para evaluarlas en función del comportamiento deseado, las políticas y verificar si se lograron los objetivos del cliente».
Ramanathan de Mphasis añade: «El verdadero diferenciador es la resiliencia, probar cómo los agentes fallan, escalan o se recuperan. Los ganadores no perseguirán la perfección en el lanzamiento; generarán confianza como sistema vivo a través del sandboxing, el monitoreo y la adaptación continua».
