# Elige un modelo con pruebas

Taiga Learning · Hoja de ejercicios
https://taiga.training/es/lessons/evaluate-models/

Usa información ficticia o aprobada. No incluyas secretos en esta hoja.

## Objetivos de aprendizaje
- Crear un conjunto pequeño de evaluación a partir de tipos de tareas reales.
- Separar la calidad del modelo del efecto de las herramientas y el contexto.
- Registrar las condiciones que exigen una nueva evaluación.

## Ejercicio
Crea una hoja de evaluación para tres tipos de tareas: un defecto conocido, una función pequeña y una explicación del repositorio. Define los criterios de aceptación antes de comparar modelos. Incluye un caso de fallo por tarea. Registra la versión del modelo, el contexto, los permisos de herramientas, los intentos, el coste y el esfuerzo de revisión.

## Tu respuesta
- Escenario y alcance:
- Suposiciones y preguntas abiertas:
- Respuesta o decisión propuesta, con motivos:

## Verifica tu respuesta
| Afirmación o criterio | Prueba o comprobación | Resultado o carencia | Responsable |
| --- | --- | --- | --- |
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## Siguiente acción
- Acción, responsable y fecha:
- ¿Cuándo revisarás esta respuesta?

## Principio que conservar
Selecciona un modelo para una tarea y un entorno definidos. Revisa la decisión cuando cambien el modelo, las herramientas o los requisitos.

## Fuentes
- [NIST: Generative AI Profile](https://doi.org/10.6028/NIST.AI.600-1)
- [METR: Developer productivity study methodology](https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/)

Esta hoja apoya el aprendizaje. Completarla no autoriza por sí solo un cambio en producción.