Inteligencia artificial
Estrategia y consultoría de IA
Identificamos dónde la IA realmente aporta valor en sus operaciones, evaluamos su preparación en materia de datos y riesgos, y elaboramos una hoja de ruta secuenciada que sus equipos técnicos y directivos puedan ejecutar.
Panorama general
A la mayoría de las organizaciones no les faltan ideas de IA; lo que les falta es un método riguroso para decidir cuáles merecen inversión. Trabajamos con líderes ejecutivos y técnicos para evaluar los casos de uso candidatos según su valor de negocio, la disponibilidad de datos, el esfuerzo de integración y el riesgo, de modo que los primeros sistemas que construya sean los que tienen más probabilidades de llegar a producción.
El resultado no es una presentación llena de posibilidades. Es una hoja de ruta con rigor de ingeniería: iniciativas priorizadas, una arquitectura de referencia, expectativas de gobernanza y una descripción realista de aquello de lo que depende cada caso de uso.
Aplicaciones de negocio
- 01
Priorización del portafolio de casos de uso
Calificamos las iniciativas candidatas según su valor, su viabilidad, la preparación de los datos y la exposición regulatoria, y luego las secuenciamos para que los primeros proyectos construyan la plataforma compartida, los pipelines de datos y las prácticas de evaluación que las iniciativas posteriores podrán reutilizar.
- 02
Preparación de los datos y la plataforma
Revisamos los sistemas de origen, la calidad de los datos, los controles de acceso y las bases en la nube para determinar lo que realmente necesita una carga de trabajo de IA antes de elegir un modelo o de firmar un contrato con un proveedor.
- 03
Decisiones de desarrollar, comprar o asociarse
Para cada caso de uso, comparamos productos comerciales de IA, API de modelos fundacionales y desarrollo a medida, y sopesamos el costo total de propiedad, la residencia de los datos, la dependencia del proveedor y las competencias internas necesarias para operar el resultado.
- 04
Diseño del modelo operativo de IA
Definimos la asignación de responsabilidades, los comités de revisión, los procesos de recepción de solicitudes y los roles necesarios para gestionar la IA de forma responsable y a escala, en línea con marcos como el NIST AI Risk Management Framework y la norma ISO/IEC 42001.
Enfoque de ingeniería
- 01
Definir los objetivos de negocio
Entrevistamos a la dirección y a los responsables de los procesos para anclar el trabajo en los objetivos operativos, las restricciones existentes y las decisiones concretas que la IA ayudaría a fundamentar, y no en una lista de tecnologías.
- 02
Inventariar datos y sistemas
Mapeamos los sistemas de registro, los flujos de datos, los puntos de integración y las políticas de acceso de los que depende cada caso de uso candidato, y señalamos las brechas que impedirían un despliegue en producción.
- 03
Evaluar valor, viabilidad y riesgo
Evaluamos cada oportunidad con una rúbrica uniforme que abarca el impacto en el negocio, la complejidad técnica, la sensibilidad de los datos, la exposición regulatoria y el nivel de supervisión humana que exige la decisión.
- 04
Validar con prototipos focalizados
Donde la incertidumbre es mayor, construimos prototipos pequeños con datos reales para poner a prueba los supuestos sobre la calidad de la recuperación, el comportamiento del modelo y el flujo de trabajo de los usuarios antes de comprometer un presupuesto mayor.
- 05
Entregar la hoja de ruta y la arquitectura
Entregamos una hoja de ruta secuenciada, una arquitectura de referencia objetivo, recomendaciones de gobernanza y un plan de ejecución, con criterios de entrada para cada iniciativa y los indicadores con los que se evaluará su éxito.
Tecnologías y plataformas
Marcos y estándares
- NIST AI Risk Management Framework
- ISO/IEC 42001
- EU AI Act risk categories
- OECD AI Principles
Ecosistemas de modelos evaluados
- OpenAI
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
Plataformas de IA en la nube
- Amazon Bedrock
- Amazon SageMaker
- Azure OpenAI
- Azure Machine Learning
- Google Vertex AI
- Databricks
Fundamentos de datos
- Snowflake
- BigQuery
- dbt
- Apache Kafka
- PostgreSQL
Los nombres de tecnologías son marcas comerciales de sus respectivos propietarios y no implican asociación ni respaldo.
Lo que recibirá
- Portafolio priorizado de casos de uso de IA con la justificación de cada puntuación
- Evaluación de la preparación de los datos y la plataforma
- Arquitectura de referencia objetivo para cargas de trabajo de IA
- Recomendaciones de gobernanza y gestión de riesgos de IA
- Hoja de ruta de implementación secuenciada con criterios de entrada
- Hallazgos de los prototipos para los casos de uso de mayor incertidumbre
Preguntas frecuentes de los líderes
¿Recomiendan proveedores de IA específicos?
Somos independientes de modelos y proveedores. Las recomendaciones responden a los requisitos de cada caso de uso, entre ellos la residencia de los datos, la latencia, el perfil de costos, el esfuerzo de integración y sus compromisos actuales en la nube. Cuando hay varias opciones viables, documentamos las ventajas y desventajas de cada una para que su equipo pueda decidir con pleno conocimiento del contexto.
¿En qué se diferencia esto de una evaluación de IA convencional?
El trabajo lo dirigen ingenieros que construyen y operan sistemas de IA. Los juicios de viabilidad se basan en cómo se comportan en producción la recuperación, la evaluación, la integración y el monitoreo, y la hoja de ruta incluye el trabajo de arquitectura y de datos necesario para ejecutar cada iniciativa, no solo su caso de negocio.
¿La hoja de ruta contempla la regulación y el riesgo?
Sí. Cada iniciativa se evalúa en cuanto a la sensibilidad de los datos, el impacto de las decisiones y la exposición regulatoria, con referencia a marcos como el NIST AI RMF, la norma ISO/IEC 42001 y la Ley de IA de la UE cuando corresponda. Se trata de una visión de riesgos desde la ingeniería, no de asesoría legal, y las conclusiones regulatorias deben ser revisadas por sus asesores jurídicos.
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