# LambdaCast #34. Construyendo IA Fiable: Evals, Trazabilidad y Observabilidad

Episodio de [LambdaCast](https://escuchario.semeescucha.es/podcast/lambdacast), de LambdaLoopers.

- Publicado: 2 de marzo de 2026
- Duración: 1 h 19 min
- Temporada 1, episodio 34
- Audio: https://content.rss.com/episodes/288895/2593043/lambdacast/2026_03_02_14_09_22_1e68df75-e86b-4a9c-ab3d-c8ec9f2dd7b4.mp3
- Página: https://escuchario.semeescucha.es/podcast/lambdacast/episodio/1880239-lambdacast-34-construyendo-ia-fiable-evals-trazabilidad-y-observabilidad

## Sobre este episodio

En este nuevo LambdaCast dejamos atrás el hype y nos metemos en el barro: ¿qué pasa cuando los LLMs salen del laboratorio y se enfrentan a usuarios reales? Hablamos de cómo construir IA fiable en producción a través de evals, trazabilidad y observabilidad aplicadas a sistemas vivos. Nos acompaña Cesar Miguelanez (CEO de Latitude) para aterrizar qué significa crear una auténtica cadena de fiabilidad: cómo evaluar con datos reales y feedback humano, cómo observar y trazar el comportamiento de los modelos, y cómo iterar sin romper lo que ya funciona. También veremos en acción el reliability loop (observar → medir → mejorar → validar) y mecanismos como GEPA para optimizar prompts con criterios propios de calidad.

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