Negocio y tecnología en la misma evaluación.
De experimento a capacidad gobernada.
La pregunta no es “¿dónde ponemos IA?”. Primero determinamos dónde puede crear valor, qué contexto necesita, qué riesgo introduce y cómo sabremos si realmente funciona.
IA EMPRESARIAL
IA integrada a procesos reales.
Contexto, permisos, evaluación y gobierno desde el primer caso de uso.
PRODUCTO DE DIAGNÓSTICO
Auditoría de Preparación para IA
Un caso prioritario, cinco dimensiones, scoring 0–15 y hard gates para decidir si conviene detener, pilotear o implementar.
Sujeto a acceso y complejidad.
Incluye Evidence Package.
Es una herramienta de decisión PROFESYS.
AI READINESS
Antes del modelo, cinco preguntas.
No usamos un score mágico. Readiness significa reunir evidencia suficiente para saber si el problema, los datos, la autoridad y la operación pueden sostener una capacidad de IA.
¿Qué decisión o trabajo mejora?
Objetivo, usuario, frecuencia y resultado observable.
¿Qué necesita saber?
Datos, documentos, fuentes, calidad y límites de conocimiento.
¿Con qué debe conectarse?
Herramientas, APIs, workflows y sistemas involucrados.
¿Qué puede hacer?
Permisos, riesgo, aprobación humana y acciones prohibidas.
¿Cómo sabremos si sirve?
Evaluación, errores, costo, trazas y criterios de escala.
RECORRIDO
Escalar sólo cuando la evidencia lo justifica.
Cada etapa deja una decisión explícita. Un proyecto puede detenerse, corregirse o cambiar de arquitectura sin convertir el piloto en obligación.
NO TODO ES UN AGENTE
La arquitectura depende del trabajo.
A veces alcanza con búsqueda y RAG. Otras veces hace falta automatización determinística o un agente con herramientas. Elegimos por necesidad y riesgo, no por moda.
Asistente / RAG
Consultar conocimiento empresarial con fuentes, contexto y alcance definidos.
Contexto y conocimiento →Agente con herramientas
Cuando la capacidad necesita decidir, usar APIs o ejecutar acciones autorizadas.
Agentes empresariales →Automatización gobernada
Cuando el flujo puede ser explícito y repetible, evitando autonomía innecesaria.
Automatización →DECISIÓN DE ESCALA
Una demo buena todavía no es una capacidad empresarial.
Para escalar necesitamos evidencia.
Antes de ampliar usuarios, permisos o autonomía revisamos calidad, errores, costo, comportamiento, riesgo y capacidad de recuperación.
- Evaluaciones repetibles
- Logs y trazabilidad
- Autoridad humana explícita
- Salida y rollback
EMPEZAR
No hace falta llegar con el caso de uso resuelto.
Podemos empezar por una fricción, una decisión lenta, conocimiento disperso o un proceso manual y determinar si la IA es realmente la herramienta correcta.