Campañas / Flujo con IA

Reglas y revisión semántica asistida

Añade contraste semántico con un modelo a las comprobaciones deterministas; cada hallazgo necesita una cita y una decisión humana.

Un diseño para probar

Contexto y objetivo

El briefing incluye restricciones de tono o promesas que no se resuelven con una búsqueda literal.

Objetivo: Preparar hallazgos verificables sin convertir al modelo en aprobador de la campaña.

Lo que entra

  • Briefing con IDs y prioridad de requisitos
  • Texto extraído de la pieza
  • Informe de la checklist de campaña con reglas

Lo que sale

  • Hallazgos con requisito_id, cita y explicación
  • Aspectos no evaluables
  • Informe pendiente de aprobación

Componentes y dependencias

Checklist convencional
Primera pasada sobre requisitos exactos
Elige la versión al preparar tu prueba
Ollama + modelo local
Contraste semántico; modelo y runtime pendientes
Elige la versión al preparar tu prueba
Validador de referencias
Verifica que cita y requisito existen
Elige la versión al preparar tu prueba

Cómo plantear el flujo

Contexto
Solo briefing y pieza; documentos tratados como datos
Respuesta
JSON de hallazgos; no usar una puntuación global de confianza
Citas
Rechazar citas que no sean subcadenas del texto suministrado
Presupuesto propuesto
Una pasada semántica; sin bucles de autoaprobación

Requisitos para implementarla

  • Requisitos cuya interpretación haya acordado el revisor
  • Casos con errores sembrados y casos sin errores
  • Fijar prompt, modelo, digest y plantilla del informe

Intervención humana

Una persona confirma o descarta cada hallazgo semántico. La autorización de envío pertenece al proceso de campaña externo a esta propuesta.

Limitaciones conocidas

  • Puede pasar por alto incumplimientos o generar falsas alarmas.
  • Citar un texto existente no demuestra que contradiga el briefing.
  • La prueba debe comprobar qué incumplimientos detecta y cuáles pasa por alto.

Para contrastar

Fuentes y versiones

Consulta la documentación original para entender cada herramienta y contrastar lo que se explica aquí.

  1. Anthropic · Demystifying evals for AI agents Consultada el 19 de septiembre de 2026 · Versión no fijada
  2. Ollama · Structured outputs Consultada el 19 de septiembre de 2026 · Versión no fijada