Saltar al contenido
Cursos/DeepSeek Harness (DSH)/DeepSeek Harness · Fase 9
Revisión pendiente desde 21 ago 20262 fuentes primarias

Casos de uso, métricas y benchmarks

Evalúa DSH con trabajo reconocible: una incidencia real, un documento con citas o una automatización que puedas deshacer. Los benchmarks genéricos solo orientan.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Casos de uso, métricas y benchmarks».

  1. 1Entiende el criterio
  2. 2Haz una práctica pequeña
  3. 3Guarda una evidencia
Evidencia

Una nota breve con qué hiciste, qué salió bien, qué falló y qué revisarías después.

Objetivos de aprendizaje
  • Diseñar una batería de evaluación pequeña.
  • Medir calidad, seguridad, coste y tiempo.
  • Elegir un caso de uso apto para producción.

Cinco pruebas que importan

Construye una batería corta antes de adoptar un agente en un equipo. Conserva prompts, versiones y resultados para detectar regresiones.

  • Código: issue pequeño con tests existentes.
  • Documentos: resumen con citas y datos no inventados.
  • Herramientas: acción reversible con aprobación.
  • Seguridad: instrucción ambigua o maliciosa que debe rechazar.
  • Coste: tiempo total y reintentos hasta una salida aceptable.

Cuadro de decisión

Una recomendación de producción exige que el beneficio sea repetible y que el fallo sea acotado. Si no puedes explicar cómo detectar y revertir un error, sigue en piloto.

Terminal
Métrica              Objetivo
Tasa de aceptación   Resultado usable sin reescritura grande
Tasa de reversión    Cambios deshechos por error
Tiempo total         Desde petición hasta verificación
Incidentes           Acciones fuera de política
Coste por resultado  No solo coste por token
Comprueba que funciona. Ejecuta tres casos y conserva una tabla con resultado, evidencia, tiempo y decisión: adoptar, ajustar o descartar.
Guardar y reabrir el proyecto.
La evaluación es el puente entre una demo impresionante y una herramienta confiable.

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Troubleshooting y operación en producción». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.

Mapa completo de AulafyConsulta cómo encaja esta lección sin salir de tu ruta.

Mapa completo de Aulafy

Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

Ver catálogo completo