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Bloque temático
Niveles, dimensiones, evidencias e indicadores que permiten evaluar la capacidad de una organización para seleccionar, construir, adoptar, gobernar, operar y escalar inteligencia artificial con valor sostenible.
Organizational adoption
Uso efectivo y sostenido de IA en funciones y procesos.
Ver definición completa →Organizational AI literacy
Conocimiento suficiente y adaptado a roles para utilizar IA de forma responsable.
Ver definición completa →Adoption breadth
Número de equipos, procesos o ubicaciones que utilizan IA.
Ver definición completa →AI data architecture
Estructura de fuentes, flujos, almacenamiento y acceso que soporta IA.
Ver definición completa →AI maturity assessment
Evaluación estructurada del estado de capacidades, resultados y prácticas de IA.
Ver definición completa →Maturity benchmark
Comparación de capacidades con una referencia interna o externa.
Ver definición completa →Maturity gap
Diferencia entre capacidad actual y objetivo definido.
Ver definición completa →AI talent gap
Diferencia entre habilidades disponibles y necesarias.
Ver definición completa →Operational data quality
Capacidad para medir y mantener datos fiables durante operación.
Ver definición completa →Operational AI quality
Rendimiento real del sistema en contexto productivo.
Ver definición completa →AI audit capability
Capacidad para revisar evidencias y efectividad de controles.
Ver definición completa →AI business-case capability
Capacidad para justificar y revisar inversiones de IA con evidencia.
Ver definición completa →Enterprise knowledge capability
Capacidad para mantener fuentes verificables y recuperables.
Ver definición completa →AI compliance capability
Capacidad para determinar y demostrar obligaciones aplicables.
Ver definición completa →Data capability
Capacidad para obtener, gobernar y utilizar datos adecuados para IA.
Ver definición completa →Unstructured data capability
Capacidad para gestionar documentos, audio, imagen y texto a escala.
Ver definición completa →AI scalability capability
Capacidad para aumentar volumen y usuarios manteniendo rendimiento y control.
Ver definición completa →Use-case scaling capability
Capacidad para replicar soluciones en nuevos contextos.
Ver definición completa →AI evaluation capability
Capacidad para diseñar y ejecutar pruebas pertinentes.
Ver definición completa →AI risk management capability
Capacidad para identificar, medir y tratar riesgos de forma continua.
Ver definición completa →AI change capability
Capacidad para preparar personas, procesos y liderazgo para adopción.
Ver definición completa →Governance capability
Capacidad para establecer políticas, inventario, decisiones y controles.
Ver definición completa →AI industrialization capability
Capacidad para convertir prototipos en servicios repetibles.
Ver definición completa →AI engineering capability
Capacidad para construir sistemas fiables e integrados.
Ver definición completa →AI innovation capability
Capacidad para explorar y convertir avances en opciones de negocio.
Ver definición completa →AI integration capability
Capacidad para conectar modelos con procesos y sistemas empresariales.
Ver definición completa →AI value measurement capability
Capacidad para conectar métricas de uso y calidad con resultados empresariales.
Ver definición completa →AI observability capability
Capacidad para medir comportamiento, calidad, coste y riesgo en producción.
Ver definición completa →AI product capability
Capacidad para gestionar IA como producto con usuarios y resultados.
Ver definición completa →AI process redesign capability
Capacidad para cambiar trabajo y decisiones, no solo añadir una herramienta.
Ver definición completa →AI incident response capability
Capacidad para detectar, contener, corregir y aprender de incidentes.
Ver definición completa →AI security capability
Capacidad para prevenir, detectar y responder a amenazas específicas de IA.
Ver definición completa →Human oversight capability
Capacidad para diseñar y ejecutar intervención humana efectiva.
Ver definición completa →Talent capability
Disponibilidad de competencias y roles necesarios para diseñar y usar IA.
Ver definición completa →AI strategy capability
Capacidad para alinear IA con objetivos y decisiones de inversión.
Ver definición completa →LLMOps capability
Capacidad para operar aplicaciones de modelos de lenguaje y agentes.
Ver definición completa →MLOps capability
Capacidad para automatizar y gobernar el ciclo de vida de modelos.
Ver definición completa →Multidisciplinary AI capability
Capacidad para combinar tecnología, dominio, diseño, legal y riesgo.
Ver definición completa →Technology capability
Capacidad para seleccionar, integrar y operar tecnología de IA.
Ver definición completa →AI center of excellence
Unidad transversal que desarrolla estándares, activos y apoyo especializado.
Ver definición completa →AI community of practice
Grupo que comparte conocimiento, estándares y experiencias.
Ver definición completa →Calibrated trust in AI
Confianza ajustada a capacidades, límites y evidencia del sistema.
Ver definición completa →AI culture
Normas y comportamientos que favorecen aprendizaje, responsabilidad y uso crítico.
Ver definición completa →AI overreliance
Uso en que las personas aceptan resultados sin comprobación suficiente.
Ver definición completa →AI technical debt
Coste futuro creado por decisiones rápidas o poco mantenibles en sistemas de IA.
Ver definición completa →AI vendor diversification
Uso deliberado de alternativas para reducir concentración y bloqueo.
Ver definición completa →Mature AI unit economics
Capacidad para medir coste y valor por unidad de uso.
Ver definición completa →AI production scale
Volumen de soluciones, usuarios y transacciones operados con control.
Ver definición completa →Diagnóstico de procesos
Software interno a medida
Automatización de tareas repetitivas
Integración de sistemas y APIs
IA aplicada solo cuando aporta valor
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