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¿Estamos midiendo bien a la IA? Crisis silenciosa en los benchmarks de modelos de lenguaje
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¿Estamos midiendo bien a la IA? Crisis silenciosa en los benchmarks de modelos de lenguaje
La evaluación de los sistemas de inteligencia artificial es una pieza crítica (y muchas veces subestimada) en las políticas de gobernanza algorítmica. Las métricas que usamos para afirmar que un modelo de lenguaje es más “inteligente”, “seguro” o “razonador” que otro no siempre resisten escrutinio técnico ni ético.
Un nuevo estudio de referencia, liderado por investigadores de la Universidad de Oxford junto a Stanford, Berkeley, Yale y el AI Safety Institute, redactado por 42 especialistas y revisado en NeurIPS 2025, plantea una advertencia contundente: estamos ante una crisis silenciosa en la evaluación de la IA.
¿Qué significa esto en términos de riesgos sociales, normativos y reputacionales? ¿Y cómo podemos transitar hacia una evaluación más robusta y alineada con valores públicos?
¿Qué es la validez de constructo en las evaluaciones de modelos de lenguaje?
La validez de constructo se refiere a qué tan bien una evaluación mide realmente el fenómeno que afirma medir. En inteligencia artificial, esto significa asegurarse de que un benchmark no solo mida “precisión”, sino la capacidad específica que se busca evaluar, como razonamiento lógico, comprensión o ética algorítmica.
Ejemplo: Si un benchmark pretende medir razonamiento ético en IA, incluir solo preguntas de conocimiento general distorsiona el resultado. Un diseño válido requeriría dilemas morales contextualizados y criterios claros de interpretación.
Fuente: Oxford RML – Measuring What Matters: Construct Validity in LLM Benchmarks (2025)
Evaluar mejor no es opcional: es un compromiso con el interés público
Los benchmarks son bancos de pruebas: conjuntos de tareas, datos y métricas que usamos para comparar modelos y definir qué es “avance”. Sin embargo, de 445 benchmarks analizados en el artículo “Measuring What Matters”, sólo el 16% utiliza pruebas estadísticas para validar sus resultados.
“Muchos benchmarks no son medidas válidas de los fenómenos que dicen intentar evaluar.” —Andrew M. Bean et al., 2025
Esto no es un asunto técnico menor. Si no entendemos bien lo que medimos, nuestras políticas de derechos fundamentales, nuestras auditorías de IA, y hasta nuestras inversiones públicas y privadas corren riesgos serios de errores estratégicos.
Oportunidades desperdiciadas por una mala medición
- Desempeño inflado: sin controles estadísticos rigurosos, los modelos parecen más “capaces” de lo que realmente son.
- Falsa seguridad: una evaluación deficiente puede ocultar riesgos como sesgos o comportamientos emergentes nocivos.
- Diseño mal alineado: muchos benchmarks no definen claramente qué fenómeno miden (“razonamiento”, “harmlessness”) ni si lo hacen con tareas representativas.
- Reutilización riesgosa: el 38% de benchmarks reusan datasets existentes, exponiendo modelos al peligro de datos contaminados o memorizados.
El resultado es un ecosistema donde afirmaciones de “avance” reposan sobre mediciones poco sólidas. Esto afecta tanto la regulación como la práctica empresarial, desde el cumplimiento del AI Act de la UE hasta evaluaciones de conformidad bajo normas emergentes como la ISO/IEC 42001.
Cómo fortalecer la gobernanza algorítmica desde la evaluación
Inspirado en estudios previos sobre construct validity en psicología y ciencias sociales, el equipo desarrolló un Checklist de Validez Constructiva para mejorar radicalmente la calidad de los benchmarks.
8 recomendaciones clave:
- Definir con claridad el fenómeno a medir (por ejemplo, ¿a qué llamamos “razonamiento”?)
- Evitar medir múltiples fenómenos simultáneamente sin distinguirlos
- Diseñar datasets representativos y específicos para la tarea
- Reconocer límites al reutilizar datos existentes
- Planificar frente a la contaminación accidental del dataset de evaluación
- Aplicar métodos estadísticos robustos en las comparaciones
- Realizar análisis de errores como parte del proceso
- Justificar explícitamente la validez del constructo evaluado
Este enfoque conecta también con principios ya promovidos por la OECD y la UNESCO en sus marcos para una IA centrada en el ser humano, y con los reclamos de expertos como Virginia Dignum o Yoshua Bengio sobre el valor social de medir bien lo que importa.
Casos que merecen atención: ¿de qué se habla cuando se habla de “IA más avanzada”?
Cuando OpenAI o Google DeepMind presentan nuevos modelos, los medios celebran mejoras en “capacidad general” o “alineación”. Pero si esas mejoras se validan con benchmarks mal diseñados, ¿no estamos legitimando avances ilusorios o riesgos no detectados?
El informe también cuestiona benchmarks populares que han sido replicados sin adaptaciones, como MMLU o TruthfulQA, y señala cómo se convierten —al igual que los rankings académicos— en una vara poco crítica pero hegemónica.
¿Cómo actuar desde las políticas públicas?
La evaluación rigurosa debe estar en el núcleo de cualquier sistema de gobernanza automatizada. Para eso, se necesitan:
- Guías regulatorias claras sobre cómo establecer métricas válidas para evaluar modelos según niveles de riesgo (como propone el EU AI Act).
- Instituciones independientes que revisen, recomienden o incluso desarrollen benchmarks abiertos y auditables.
- Formación técnica y crítica sobre evaluación en organismos públicos, así como en ONG y medios especializados.
- Vínculo con estándares técnicos emergentes como NIST AI RMF y la ISO/IEC 42001.
Sin estos pilares, seguiremos tomando decisiones de alto impacto con bases débiles.
¿Quién decide qué es “progreso” en la IA?
La discusión sobre benchmarks no es marginal. Es una puerta de entrada a preguntas políticas profundas: ¿qué significados le damos a la inteligencia?, ¿a quién beneficia definir “razonamiento” de una manera y no de otra?, ¿qué riesgos invisibilizamos al confiar ciegamente en métricas opacas?
La oportunidad está en repensar colectivamente cómo evaluamos la IA. Porque medir bien también es un acto de cuidado democrático.
¿Qué criterios usarías tú para decidir si un modelo de lenguaje es seguro y útil para el bien común?
Explora el estudio completo aquí: Measuring What Matters: Construct Validity in Large Language Model Benchmarks
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¿Qué significa “medir lo que importa” en el contexto de la inteligencia artificial?
“Medir lo que importa” implica evaluar los sistemas de inteligencia artificial con métricas que reflejen su impacto real en la sociedad, la equidad y los derechos humanos, no solo su rendimiento técnico. La medición responsable considera la precisión, pero también la transparencia, la inclusividad y el respeto al contexto cultural y ético donde se despliega el modelo.
Ejemplo: una empresa que usa IA para contratar personal puede ir más allá de medir la “eficiencia de selección” y evaluar también si su modelo reproduce sesgos de género o discrimina por edad. Esto refleja una medición que importa para la sociedad y no solo para la empresa.
¿Por qué es esencial definir con precisión el fenómeno que se mide en IA?
Definir claramente el fenómeno permite saber exactamente qué se evalúa y evita confundir resultados. Una definición precisa reduce el riesgo de interpretar mal los datos o medir aspectos irrelevantes. En la evaluación de modelos de lenguaje, por ejemplo, no basta con medir la “inteligencia”, sino que se debe especificar si se mide comprensión semántica, razonamiento lógico o capacidad de inferencia.
Ejemplo: al evaluar un modelo de IA educativa, una definición clara distingue entre medir “aprendizaje del estudiante” (resultado) y “interacción con el sistema” (proceso). Esa precisión mejora la validez de las métricas.
¿Cómo influye la representatividad del conjunto de datos en la medición de la IA?
La representatividad garantiza que las conclusiones sean aplicables al mundo real. Un conjunto de datos equilibrado refleja la diversidad de contextos y evita que los modelos aprendan patrones sesgados. Evaluar con datos poco representativos produce métricas engañosas que sobreestiman el desempeño del modelo.
Ejemplo: si un modelo médico se entrena y evalúa solo con datos de pacientes de un país, su precisión puede caer al aplicarse en otra región con diferencias genéticas o socioeconómicas. Incluir variedad geográfica y demográfica mejora la medición.
¿Qué papel tiene la transparencia en la medición responsable de la IA?
La transparencia permite que investigadores, reguladores y usuarios comprendan cómo y por qué un modelo obtiene sus resultados. Documentar los métodos, las limitaciones y las fuentes de datos facilita la reproducibilidad y refuerza la confianza pública en la IA. Una medición transparente es la base de una gobernanza ética.
Ejemplo: una agencia gubernamental que usa IA para asignar subsidios debe publicar las métricas utilizadas, los criterios de evaluación y los posibles sesgos detectados. Esta apertura fortalece la legitimidad de sus decisiones.
¿Cómo se relaciona la medición con la gobernanza de la inteligencia artificial?
La medición responsable es una herramienta central de la gobernanza, porque convierte principios éticos en indicadores verificables. Permite monitorear cumplimiento, rendición de cuentas y mejora continua. Sin medición, la gobernanza carece de base empírica para decidir, auditar o corregir los sistemas de IA.
Ejemplo: un ministerio que implementa una política nacional de IA puede usar métricas de impacto social, seguridad y transparencia para supervisar los proyectos de IA pública. Así garantiza que los sistemas estén alineados con los valores nacionales y los marcos internacionales.
Fuente: OECD AI Policy Observatory
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