Validación de seguridad de IA

Evaluación de modelos y agentes IA

Evalúe robustez, límites y capacidad de actuación antes de confiar datos, herramientas o procesos críticos a modelos y agentes de IA.

Antes de confiar tareas, datos o herramientas a un sistema de IA, necesita saber cómo se comporta bajo presión. Una respuesta correcta en condiciones normales no demuestra necesariamente que el sistema mantendrá sus límites cuando reciba instrucciones adversarias, información manipulada o peticiones que entren en conflicto con sus políticas.

En Evolutio evaluamos robustez, límites, autonomía y resistencia a manipulación mediante escenarios controlados y criterios de aceptación adaptados al caso de uso.

Cuando el sistema incorpora agentes, ampliamos la evaluación a decisiones, uso de herramientas, permisos y consecuencias de las acciones. Así puede graduar la autonomía con evidencia y no únicamente a partir del comportamiento esperado durante el desarrollo.

Benchmarks generales no responden por sí solos a las preguntas de seguridad de un caso de uso concreto. Un agente conectado a correo, código o APIs puede reaccionar de forma distinta cuando recibe instrucciones indirectas, contenido hostil o conflictos entre objetivos.

Por eso la evaluación debe aproximarse al contexto real en el que funcionará el sistema. No basta con medir la calidad de una respuesta: necesitamos comprobar qué información utiliza, cómo interpreta sus límites y qué decisiones adopta cuando dispone de capacidad para actuar.

La evaluación debe observar acciones, decisiones, uso de herramientas y consecuencias, además de la respuesta textual. Este enfoque permite identificar riesgos que pueden permanecer ocultos en pruebas centradas únicamente en prompts y respuestas.

Definimos baterías de pruebas adaptadas al tipo de modelo, al grado de autonomía, a los datos utilizados y a las herramientas disponibles. El objetivo es evaluar el sistema dentro de los límites y riesgos del caso de uso que deberá soportar.

Construimos escenarios a partir del proceso empresarial que el agente debe ejecutar. Esto permite medir seguridad y comportamiento en condiciones próximas al uso real, no únicamente en prompts aislados.

Partimos del objetivo del sistema, los datos que puede consultar, las herramientas que tiene disponibles y las consecuencias posibles de sus acciones. Sobre ese contexto identificamos escenarios adversarios y condiciones de control que permitan comprobar dónde están los límites reales del sistema.

La evaluación aporta una base para decidir qué tareas puede ejecutar el agente de forma autónoma, cuáles requieren aprobación y qué acciones deben quedar bloqueadas.

Este enfoque permite evitar una decisión binaria entre automatizar o mantener siempre intervención humana. La autonomía puede graduarse según la sensibilidad del dato, el alcance de los permisos, la reversibilidad de la acción y la evidencia obtenida durante las pruebas.