Auditoría AI Webapp Académica

Desarrollé un tutor académico impulsado por AI y lo tengo desplegado en Vercel, con Supabase como backend y conexión a SharePoint para los recursos. Necesito una auditoría exhaustiva centrada, ante todo, en la exactitud de las respuestas numéricas y textuales que ofrece el sistema. Hoy el flujo se basa en un prompt amarrado a la OpenAI API; quiero detectar cualquier incoherencia y recibir propuestas concretas de mejora.

Qué espero del trabajo
• Revisión funcional punto por punto para validar que cada prompt devuelva la respuesta correcta.
• Pruebas de precisión sobre casos de uso reales (preguntas académicas numéricas y no numéricas).
• Informe claro con hallazgos, métricas de error y ejemplos donde la AI falla o responde de forma ambigua.
• Recomendaciones implementables: ajuste de prompts, afinación de temperatura, manejo de contexto, fallback lógico y mejoras en el flujo Vercel + Supabase + SharePoint.
• Plan de priorización para aplicar correcciones sin afectar el rendimiento actual.

Valoraría que documentes el proceso de prueba (scripts, datasets o herramientas) para poder replicarlo luego. Con un informe accionable y pruebas reproducibles, avanzaré a la fase de ajuste inmediato.