A/B Testing

Es un método utilizado para comparar dos variantes de un elemento o sistema con el objetivo de determinar cuál de ellas produce mejores resultados o desempeños en un contexto específico.

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se aplica para evaluar diferentes versiones de un algoritmo, modelo predictivo, o componentes de un sistema automatizado.

Los experimentos consisten en dividir aleatoriamente los usuarios o datos en dos grupos: uno expuesto a la "versión A" y otro a la "versión B".

El análisis posterior permite identificar de forma estadística qué versión logra optimizar métricas clave, como precisión, tasa de conversión o cualquier otra métrica de interés, mejorando así el rendimiento general del sistema.

Es una técnica poderosa en el diseño de productos, estrategias de marketing y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, ayudando a tomar decisiones basadas en datos empíricos.