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.
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.
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.
¿Qué cambia cuando un modelo debe responder frente a un regulador, qué tipo de métricas permiten evaluar fairness y posibles sesgos? ¿Qué información conviene preparar antes de una auditoría?
Exploramos por qué pueden existir diferencias importantes entre propuestas que resuelven la misma necesidad, qué aspectos no muestran el precio y el plazo de implementación, cuáles son los principales criterios de selección y por qué elegir un socio tecnológico implica mirar más allá del proyecto inmediato
Muchas organizaciones invierten en marcos de gobierno ambiciosos que terminan siendo difíciles de implementar. Proponemos un enfoque que plantea pasar del concepto a la implementación.
Presentamos los resultados del Estudio de madurez en gobierno de datos e identificamos las brechas que más impactan en la capacidad de escalar IA, cumplir con regulaciones y reducir riesgos operativos.
En un contexto donde los datos circulan entre múltiples sistemas, equipos y terceros, proponemos un enfoque práctico sobre cómo pasar de la declaración al control, y del control a la evidencia.
Analizamos un tratado internacional que propone una respuesta estructural a los desafíos de la era digital, estableciendo principios comunes que buscan proteger a las personas sin frenar la innovación tecnológica. Comprender su alcance es clave para anticipar el rumbo que tomará la regulación de datos en los próximos años.
