Insights
Hablamos sobre cómo evaluar a los proveedores por su capacidad de mostrar valor rápido y sostenido, con un plan por hitos, arquitectura flexible para cambiar de modelo, y un equipo que mantenga lo implementado.
En este video analizamos cómo avanzar en etapas en la modernización de un ecosistema core, con pruebas continuas y plan de vuelta atrás, con las personas clave involucradas y con alcance claro.
Analizamos cómo se controla el costo de la IA desde el diseño al elegir entre consumo por tokens o por licencia, fijar límites por usuario, reutilizar respuestas repetidas con caché y validar que el caso de negocio cierre con el gasto máximo mensual.
Te contamos por qué gobernar datos en la era de la IA exige ir más allá de la calidad del dato. Gobierno del dato, del propio modelo, sesgos y normativas, y conversaciones y documentos que produce un agente. Por qué si el modelo no está gobernado de punta a punta, no llega a producción.
Después de decidir modernizar el mainframe, el primer paso es relevar el estado actual, no tocar sistemas. Aprendé cómo un análisis de reingeniería mapea procesos batch y online, dependencias y puntos críticos de costo, y se acompaña con un tablero de métricas (MIPS, tiempos de batch, disponibilidad) que fija la línea de base.
Para saber si una IA sigue funcionando bien hace falta observabilidad: métricas automáticas de calidad de las respuestas, consumo, sesgos y disponibilidad del modelo en producción. Te contamos cómo controlar la degradación de los modelos a lo largo del tiempo.
