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title: Modelo, componente, workflow, trayectoria y sistema
seo_title: Modelo, componente, workflow, trayectoria y sistema en vídeo
description: 'La frontera correcta contiene el mecanismo que quieres atribuir: una trayectoria es evidencia de una ejecución, mientras el outcome confirma si el cambio importa al sistema.'
keywords: evaluación de sistemas de IA, evals, model eval, component eval, system eval, workflow eval, trajectory eval, agent evals, trace grading
date: '2026-09-12T00:00:00+00:00'
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<div class="s5-video-watch" data-s5-video-watch data-video-id="videos-series-evaluating-ai-systems-production-01-que-evaluar-modelo-componente-sistema-workflow-trayectoria-md">
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      <span>Otros temas</span>
      <span>0:36</span>
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    <h1>Modelo, componente, workflow, trayectoria y sistema</h1>
    <p>La frontera correcta contiene el mecanismo que quieres atribuir: una trayectoria es evidencia de una ejecución, mientras el outcome confirma si el cambio importa al sistema.</p>
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  <section class="s5-video-watch__summary" aria-labelledby="video-summary-title">
    <div class="s5-video-watch__section-head">
      <span class="s5-eyebrow">Resumen del vídeo</span>
      <h2 id="video-summary-title">Las ideas que debes retener</h2>
    </div>
    <div class="s5-video-watch__snippet-grid">
      
      <article>
        <span>01</span>
        <h2>La evaluación empieza definiendo el objeto, no la métrica</h2>
        <p>Podemos describir de forma compacta un sistema de IA como:</p>
      </article>


      <article>
        <span>02</span>
        <h2>Nivel 1 — Evaluar el modelo</h2>
        <p>Una model eval intenta medir el comportamiento del modelo bajo un harness controlado.</p>
      </article>


      <article>
        <span>03</span>
        <h2>Qué puede concluir una model eval</h2>
        <p>Puede apoyar afirmaciones como:</p>
      </article>

    </div>
  </section>

  
  <section class="s5-video-watch__chapters" aria-labelledby="video-chapters-title">
    <div>
      <span class="s5-eyebrow">Momentos clave</span>
      <h2 id="video-chapters-title">Ve directamente a una sección</h2>
    </div>
    <ol><li><a href="?t=0" data-s5-video-seek="0"><time>0:00</time><span>Empieza por el cambio y elige la frontera mínima</span></a></li>
<li><a href="?t=12" data-s5-video-seek="12"><time>0:12</time><span>Una trayectoria conecta policy, componentes y outcome</span></a></li>
<li><a href="?t=24" data-s5-video-seek="24"><time>0:24</time><span>Diagnostica estrecho; confirma en la frontera del riesgo</span></a></li></ol>
  </section>

  

  <aside class="s5-video-watch__source">
    <div>
      <span class="s5-eyebrow">Contexto y evidencia</span>
      <h2>Continúa con el artículo completo</h2>
      <p>El capítulo desarrolla el mecanismo, las fuentes primarias, los límites y las conexiones con el resto de la serie.</p>
    </div>
    <a class="s5-video-watch__source-link" href="https://5sigmas.com/series/evaluating-ai-systems-production/01-que-evaluar-modelo-componente-sistema-workflow-trayectoria/">Leer el artículo →</a>
  </aside>

  <section class="s5-video-watch__related" aria-labelledby="related-videos-title">
    <div class="s5-video-watch__section-head">
      <span class="s5-eyebrow">Siguiente paso</span>
      <h2 id="related-videos-title">Vídeos relacionados</h2>
    </div>
    <div class="s5-video-watch__related-grid">
      
<article>
  <a href="https://5sigmas.com/videos/series/evaluating-ai-systems-production/06-observability-failure-taxonomies-production-eval-repair-feedback-loops/">
    <img src="https://5sigmas.com/series/evaluating-ai-systems-production/06-observability-failure-taxonomies-production-eval-repair-feedback-loops.jpg" alt="" loading="lazy" width="1280" height="720">
    <span>Otros temas · 0:36</span>
    <strong>Observabilidad, taxonomías de fallos y feedback loops</strong>
  </a>
</article>


<article>
  <a href="https://5sigmas.com/videos/series/evaluating-ai-systems-production/05-online-evaluation-shadow-canary-ab-guardrails-regression-gates/">
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    <span>Otros temas · 0:36</span>
    <strong>Evaluación online: shadow, canary, A/B y regression gates</strong>
  </a>
</article>


<article>
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    <span>Otros temas · 0:36</span>
    <strong>Trayectorias de agentes: éxito, eficiencia, recovery y policy</strong>
  </a>
</article>

    </div>
  </section>
</div>