Referencia técnica y de gobernanza

La mayoría de los pilotos de IA generativa nunca muestran impacto medible en resultados: se estancan en cuatro cosas - preparación de datos, riesgo y cumplimiento, costo y valor. Esta implementación de referencia muestra cómo se reduce el riesgo en esas cuatro, con la evidencia para probarlo.

Solicitar acceso

Esta es la referencia pública de un enfoque orientado a la medición para la IA generativa en industrias reguladas: un agente conversacional de salud para la adherencia a la medicación cuya afirmación clínica siempre debe citar una tarjeta verificada de la base de conocimiento - o el agente se rehúsa -, junto con un arnés de evaluación validado por CI que lo demuestra.

Para una orientación de una página dirigida a tomadores de decisiones, empieza por el resumen ejecutivo.

Los cuatro modos de falla, cada uno con una respuesta

Cerca del 70-95% de los pilotos de IA generativa se estancan antes del impacto medible, y cuatro causas hacen la mayor parte del daño. Cada una tiene un artefacto concreto aquí:

Preparación de datos va al scorecard de preparación de datos y a un corpus documentado, licenciable y sin PHI.
Riesgo y cumplimiento va a un envolvente seguro impuesto de forma determinista (rehusar o escalar) y al paquete de gobernanza con la postura regulatoria.
Costo va a un libro de costos as-if-paid y al modelo de costo-a-volumen.
Valor va al modelo de valor y al mapa de oportunidades, incluido dónde la IA no es la respuesta.

Dos sprints

El trabajo corre como dos sprints: Discovery - ¿es la oportunidad correcta, están listos los datos, cuál es el valor y el riesgo - y PoC a Producción - un sistema medido, seguro y con forma de producción, con la evidencia para lanzarlo.

Lo que recibes

Mapa de oportunidades Por qué se eligió esta oportunidad, qué se despriorizó y dónde la IA no es la respuesta.

Modelo de valor El caso de negocio sobre el caso propio de la demo: costo de operación medido, resultado ilustrativo, sensibilidad.

Scorecard de preparación de datos Una autoevaluación calificada del corpus, y el scorecard para correr sobre tus propios datos.

Calibración del juez y evals El arnés de evaluación y la compuerta de calibración humano-vs-juez que bloquea el lanzamiento en seguridad.

Runbook de operaciones El handoff del operador: despliegue, vigilancia, definición de hecho de producción, postura de incidentes.

Blueprint con costos De demo a producción en cinco capas, con banda de timeline y costo a volumen.

Explora la biblioteca

Gobernanza y preparación Preparación para HIPAA, el Reglamento de IA de la UE, el NIST AI RMF, la ISO/IEC 42001 y regímenes regionales de protección de datos.

Decisiones de arquitectura Los ADR detrás del grafo del agente, la recuperación, las barreras de seguridad, la evaluación y el despliegue.

Diagramas Vistas C4 de contexto, contenedor y componentes, la máquina de estados del agente y la canalización de evaluación.

Referencia La postura regulatoria, la ficha del modelo, la declaración de datos, el glosario y el stack empresarial del agente.

Parte del portafolio de Waldemar Szemat · szemat.pro
GitHub · LinkedIn