Introducción En un proyecto reciente transformé un prototipo que generaba guiones y audio para podcast a partir de entradas de blog en una aplicación más fiable y repetible. El salto clave no fue añadir más funciones sino construir un bucle de validación que combina evaluaciones del modelo con pruebas de integración. Esa combinación permitió que podcast-it pasara de funcionar ocasionalmente a ser un servicio en el que podía confiar para producción.

Por qué importan las evaluaciones de modelos En las aplicaciones tradicionales las pruebas verifican comportamiento del código: valores devueltos, respuestas de la API, renderizado de componentes. En las apps generativas hay otra dimensión crítica la calidad del texto generado. Aunque los endpoints respondan correctamente, el producto puede fallar si el guion suena robótico, omite datos clave o introduce incoherencias. Las evaluaciones de LLM permiten medir si las salidas son útiles, precisas y consistentes, de modo que un prototipo con buena pinta pueda convertirse en un servicio confiable.

Implementación con promptfoo Para automatizar las comprobaciones de contenido usé promptfoo. Con él pude crear pruebas en TypeScript que validan reglas como: cada guion incluye introducción y cierre, el nombre del presentador aparece en el diálogo, no hay referencias externas que no estén en el post original y no hay alucinaciones evidentes. La integración con el flujo de desarrollo fue sencilla instalando promptfoo como dependencia de desarrollo y añadiendo un script de ejecucion que transforma tipos de TypeScript a esquemas JSON para que las evaluaciones estén alineadas con el código fuente.

Pruebas de integración con Vitest Además de evaluar la calidad del texto, necesitaba asegurarme de que el sistema completo funcionara bien. Con Vitest monté pruebas que levantan una base de datos temporal y un bucket de almacenamiento para ejecutar las rutas REST reales en vez de simularlo todo. Esto permitió verificar ciclos completos: crear un episodio, que avance por su pipeline, que el audio y los metadatos terminen donde deben y que los códigos de estado sean correctos. Las pruebas usan las mismas migraciones que la aplicación en Cloudflare Workers para minimizar diferencias entre desarrollo y pruebas.

Detalles técnicos en breve El conjunto de pruebas incluye evaluaciones LLM que confirman participantes esperados, título del episodio, esquema JSON correcto y pasar criterios de moderación. Las pruebas de integración validan creación y eliminación de episodios, persistencia en la base D1, subida a R2 y flujos de estado. También añadí un gancho prepush con Husky para ejecutar typecheck pruebas y evals antes de subir código, asegurando que cambios no rompan la experiencia.

Iteración rápida El mayor avance llegó al ejecutar evals y pruebas de integración en el mismo bucle de desarrollo. Promptfoo ofrece retroalimentación inmediata sobre calidad de contenido y Vitest comprueba integridad del sistema. Si una evaluación falla es un problema de contenido. Si una prueba falla es un problema de sistema. Ese feedback loop permite iterar prompts, refactorizar código o ajustar infraestructura con menos riesgo y despliegues más seguros.

Lecciones aprendidas Mantener esquemas elimina la deriva convertir tipos TypeScript a JSON schemas mantiene las evaluaciones sincronizadas con el código. Las evals detectan regresiones sutiles pérdidas de elementos narrativos o cambios de tono que pasan desapercibidos en revisiones manuales. Pruebas y evals se refuerzan mutuamente las primeras protegen rutas estado y almacenamiento las segundas protegen estructura tono y relevancia del contenido.

Qué sigue para podcast-it Entre las mejoras planeadas están integrar generación de episodios para entradas de blog existentes enriquecer scripts con contenido web relevante ofrecer edición de guiones vía micro frontend e investigar ajuste fino de modelos para generar guiones más largos sin perder calidad. Todo ello apoyado por una infraestructura de pruebas y evaluaciones automatizadas.

Sobre Q2BSTUDIO En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software especializada en crear aplicaciones a medida y soluciones de software a medida con enfoque en inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud. Diseñamos proyectos end to end que combinan desarrollo a medida con prácticas de calidad como evaluaciones de modelos y pruebas de integración para que iniciativas IA para empresas sean escalables y seguras. Si buscas apoyo para llevar un prototipo a producción podemos ayudarte a definir la arquitectura los pipelines de pruebas y la integración continua incluyendo despliegues en servicios cloud aws y azure y soluciones de inteligencia de negocio.

Servicios y palabras clave ofrecidos En Q2BSTUDIO ofrecemos desarrollo de aplicaciones a medida software a medida implantación de soluciones de inteligencia artificial implementación de agentes IA integración con power bi para reporting y cuadros de mando servicios de ciberseguridad y pentesting así como consultoría en servicios inteligencia de negocio. Nuestro enfoque combina prácticas de DevOps calidad y seguridad para entregar productos confiables y listos para producción.

Cómo podemos ayudarte Si necesitas prototipar o llevar a producción una aplicación basada en modelos LLM podemos implementar un ciclo de validación con herramientas como promptfoo y Vitest definir pipelines CI con hooks como Husky y asegurar tu plataforma con pruebas de pentesting. Para proyectos de experiencia de usuario avanzada y aplicaciones empresariales podemos desarrollar micro frontends y servicios backend escalables. Con Q2BSTUDIO tendrás soporte desde la concepción hasta la monitorización en producción.

Conclusión Pasar de prototipo a producción no es solo añadir features es construir confianza. Las evaluaciones automáticas del modelo junto con pruebas de integración crean una red de seguridad que permite iterar rápido y mantener calidad y estabilidad. Si quieres que tu proyecto de inteligencia artificial llegue a producción con garantías de calidad y seguridad en Q2BSTUDIO podemos acompañarte tanto en el desarrollo de software a medida como en la integración de soluciones IA y la optimización de procesos mediante automatización.