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Bloque temático
Marcos, fases y prácticas para descubrir, priorizar, justificar, experimentar, diseñar, desplegar, adoptar, operar y escalar soluciones de inteligencia artificial con gestión continua de valor y riesgo.
Adoption
Uso sostenido y efectivo de una solución por sus destinatarios.
Ver definición completa →Analysis of alternatives
Comparación estructurada de opciones técnicas y operativas.
Ver definición completa →Root cause analysis
Identificación de causas fundamentales de un problema.
Ver definición completa →Strategic AI bet
Iniciativa de mayor incertidumbre y potencial transformador.
Ver definición completa →AI reference architecture
Patrón reutilizable que orienta el diseño de sistemas de IA.
Ver definición completa →Assessment
Evaluación estructurada del estado actual y de la viabilidad de una iniciativa.
Ver definición completa →AI assessment
Evaluación de preparación, valor, riesgo, datos y tecnología para un caso de IA.
Ver definición completa →AWS Machine Learning Lens
Método de revisión de cargas de ML mediante principios y preguntas de arquitectura.
Ver definición completa →Technical baseline
Sistema o método de referencia contra el que se compara la solución.
Ver definición completa →Blue-green deployment
Alternancia entre dos entornos equivalentes para reducir riesgo.
Ver definición completa →Build-buy-partner assessment
Evaluación de construir, comprar o colaborar para obtener una capacidad.
Ver definición completa →Business case
Justificación documentada de inversión basada en problema, alternativas, costes, beneficios y riesgos.
Ver definición completa →AI business case
Business case que incorpora costes variables, incertidumbre, calidad, adopción y riesgo de IA.
Ver definición completa →Canary deployment
Liberación inicial a una fracción reducida del tráfico.
Ver definición completa →Use case
Interacción estructurada entre actor y sistema para lograr un objetivo.
Ver definición completa →AI center of excellence
Unidad transversal que desarrolla estándares, activos y apoyo especializado.
Ver definición completa →Champion-challenger
Comparación continua entre solución vigente y alternativa candidata.
Ver definición completa →AI implementation lifecycle
Secuencia iterativa de estrategia, descubrimiento, construcción, validación, despliegue y mejora.
Ver definición completa →Plan-Do-Check-Act cycle
Método de mejora continua utilizado por sistemas de gestión.
Ver definición completa →Cloud Adoption Framework
Hoja de ruta de estrategia, plan, preparación, adopción, gobierno, seguridad y gestión.
Ver definición completa →Cross-Industry Standard Process for Data Mining
Proceso iterativo de comprensión de negocio, datos, preparación, modelado, evaluación y despliegue.
Ver definición completa →Discovery exit criterion
Condición que determina si existe evidencia suficiente para pasar a diseño.
Ver definición completa →Go/no-go criterion
Condición explícita para continuar, detener o reformular una iniciativa.
Ver definición completa →Acceptance criteria
Condiciones observables que una entrega debe cumplir.
Ver definición completa →Pilot success criteria
Umbrales de valor, calidad, riesgo y adopción para decidir escalado.
Ver definición completa →Stopping criteria
Condiciones para detener una prueba por bajo valor o riesgo.
Ver definición completa →Problem framing
Formulación verificable del problema antes de seleccionar una solución.
Ver definición completa →Discovery
Fase inicial para comprender problema, usuarios, proceso, datos, restricciones y oportunidad.
Ver definición completa →Data discovery
Identificación de fuentes, propietarios, calidad, acceso y limitaciones de datos.
Ver definición completa →User discovery
Investigación de necesidades, comportamientos y contexto de las personas afectadas.
Ver definición completa →Deployment
Puesta a disposición de una versión de software o modelo en un entorno.
Ver definición completa →Progressive deployment
Exposición gradual para limitar impacto y observar comportamiento.
Ver definición completa →Process diagnosis
Análisis del funcionamiento real, variantes, excepciones y métricas de un proceso.
Ver definición completa →Human-centred design
Diseño centrado en las personas es un concepto relacionado con diseño ético, participación y consideración de las partes afectadas.
Ver definición completa →AI experiment design
Plan de hipótesis, muestra, métricas, controles y análisis.
Ver definición completa →AI solution design
Definición de componentes, datos, interacción, controles y operación de una solución.
Ver definición completa →Responsible AI by design
Integración temprana de seguridad, privacidad, equidad y transparencia.
Ver definición completa →Federated AI team
Estructura en la que responsabilidades se reparten entre centro y dominios.
Ver definición completa →Scaling
Ampliación de usuarios, volumen, procesos o unidades manteniendo control.
Ver definición completa →Horizontal use-case scaling
Extensión de una solución similar a más equipos o contextos.
Ver definición completa →Vertical capability scaling
Aumento de complejidad y profundidad de una capacidad existente.
Ver definición completa →AI standardization
Definición de patrones, componentes y controles comunes.
Ver definición completa →Continuous evaluation
Repetición programada o activada por eventos para detectar degradación y riesgos emergentes.
Ver definición completa →AI impact assessment
Análisis de efectos sobre personas, organización y entorno.
Ver definición completa →Offline evaluation
Evaluación realizada fuera del tráfico o proceso productivo.
Ver definición completa →Online evaluation
Medición del sistema durante uso real o controlado.
Ver definición completa →Controlled experiment
Prueba con condiciones y comparación definidas para estimar efecto.
Ver definición completa →Feature flag
Control que activa o desactiva una capacidad sin redesplegar.
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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