Python intermedio para IA, Unidad 9 — Testing y depuración, 9.3 — Testing en proyectos de IA · 13/01/2026

Qué se puede testear

Introducción

En el camino hacia la implementación de modelos de inteligencia artificial (IA), un paso crucial es asegurarse de que nuestro código funcione correctamente. Las pruebas son una herramienta fundamental para garantizar la fiabilidad y la reproducibilidad del software, especialmente en proyectos complejos como los de IA. Este artículo abordará qué aspectos específicos debes probar al desarrollar modelos de aprendizaje automático.

Explicación principal con ejemplos

Cuando se trabaja con modelos de aprendizaje automático, es vital probar no solo la funcionalidad del código, sino también las suposiciones y los resultados obtenidos. Aquí presentamos algunos aspectos clave a considerar:

Procesamiento de datos

Es fundamental verificar que el procesamiento de datos se realice correctamente, incluyendo la lectura y preparación de datos.

def load_and_preprocess_data(file_path):
    # Cargar datos desde un archivo CSV
    data = pd.read_csv(file_path)
    
    # Manejo de datos faltantes
    if data.isnull().sum().any():
        print("Hay valores nulos en el conjunto de datos.")
        data.dropna(inplace=True)  # Eliminar filas con valores faltantes
    
    # Normalización o escalado de los datos
    normalized_data = (data - data.mean()) / data.std()
    
    return normalized_data

# Ejemplo de prueba unitaria
def test_load_and_preprocess_data():
    file_path = "datos.csv"
    expected_output = pd.DataFrame({
        'column1': [0.5, 1.2],
        'column2': [-1.8, 0.3]
    })
    
    actual_output = load_and_preprocess_data(file_path)
    
    assert np.allclose(actual_output.values, expected_output.values), "Los datos no se procesaron correctamente."

test_load_and_preprocess_data()

Modelos de aprendizaje automático

Es esencial probar que los modelos entrenados funcionen como esperado. Esto incluye verificar la exactitud del modelo y su rendimiento en conjuntos de prueba.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

def train_and_evaluate_model(X, y):
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    
    model = LinearRegression()
    model.fit(X_train, y_train)
    
    predictions = model.predict(X_test)
    
    return np.mean(np.abs(predictions - y_test))

# Ejemplo de prueba unitaria
def test_train_and_evaluate_model():
    X = np.array([[1.0], [2.5], [3.0], [4.0]])
    y = np.array([2.0, 5.0, 6.0, 8.0])
    
    expected_rmse = 0.7071  # Ejemplo de valor esperado
    
    actual_rmse = train_and_evaluate_model(X, y)
    
    assert abs(actual_rmse - expected_rmse) < 0.01, "El modelo no se evaluó correctamente."

test_train_and_evaluate_model()

Predicciones en tiempo real

Es crucial probar cómo funciona la predicción del modelo con datos reales, no solo con los datos de entrenamiento.

def predict_with_model(model, input_data):
    return model.predict(input_data)

# Ejemplo de prueba unitaria
def test_predict_with_model():
    X = np.array([[1.0], [2.5], [3.0], [4.0]])
    y = np.array([2.0, 5.0, 6.0, 8.0])
    
    model = LinearRegression()
    model.fit(X, y)
    
    input_data = np.array([[1.5], [3.5]])
    expected_output = model.predict(input_data)
    
    actual_output = predict_with_model(model, input_data)
    
    assert np.allclose(actual_output, expected_output), "La predicción no coincide con lo esperado."

test_predict_with_model()

Errores típicos / trampas

A medida que se escriben pruebas para modelos de aprendizaje automático, es común encontrar errores en varios aspectos:

Errores en la carga y preparación de datos:

No manejar correctamente los valores nulos.
Escalar incorrectamente los datos, lo cual puede distorsionar los resultados del modelo.

Problemas con el entrenamiento del modelo:

No inicializar correctamente las variables o parámetros.
Usar la misma variable para entrenamiento y prueba sin dividirla adecuadamente.

Desafíos en predicciones en tiempo real:

No normalizar los datos de entrada al mismo modo que los datos de entrenamiento.
Olvidar pasar los datos a través del pipeline completo antes de realizar la predicción.

Checklist accionable

Para asegurarte de cubrir todos los aspectos relevantes, considera implementar las siguientes pruebas en tu proyecto:

Procesamiento de datos: Verifica que no se pierdan datos importantes durante el procesamiento.
Entrenamiento del modelo: Prueba la exactitud y estabilidad del modelo con diferentes conjuntos de datos.
Predicciones en tiempo real: Comprueba si los modelos pueden hacer predicciones precisas con nuevos datos.
Evaluación del modelo: Valida el rendimiento del modelo usando métricas adecuadas (RMSE, R², etc.).
Manejo de errores: Asegúrate de que el código maneje correctamente los errores y las excepciones.

Cierre con "Siguientes pasos"

Después de haber cubierto cómo testear diferentes aspectos de tus modelos de aprendizaje automático, aquí te presentamos algunas sugerencias para seguir avanzando:

Expande tu conocimiento en pruebas: Investiga más sobre pruebas unitarias y pruebas integradas.
Prueba en diferentes entornos: Asegúrate de que el código funcione correctamente en múltiples sistemas operativos y versiones del software.
Documenta tus tests: Mantén un registro detallado de las pruebas realizadas y sus resultados para futuras referencias.

Siguiendo estos pasos, podrás desarrollar modelos de IA más robustos y confiables.

Qué se puede testear