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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.
Phased governance
Aplicación de controles y aprobaciones según etapa y riesgo.
Ver definición completa →Golden dataset
Conjunto controlado y revisado para pruebas repetibles.
Ver definición completa →Post-deployment hypercare
Periodo intensivo de soporte y seguimiento tras una puesta en producción.
Ver definición completa →Adoption hypothesis
Supuesto sobre quién utilizará la solución y bajo qué condiciones.
Ver definición completa →Value hypothesis
Hipótesis de valor es un concepto o una capacidad de personalización, secuencias, respuestas y traspaso comercial dentro de ia para captación y cualificación de clientes.
Ver definición completa →Technical hypothesis
Supuesto comprobable sobre capacidad, datos o arquitectura.
Ver definición completa →AI hub-and-spoke model
Modelo con capacidad central y equipos distribuidos en negocio.
Ver definición completa →Human-in-the-loop design
Diseño explícito de puntos de revisión, corrección o aprobación humana.
Ver definición completa →AI industrialization
Conversión de experimentos en capacidades repetibles, operables y gobernadas.
Ver definición completa →Use-case inventory
Registro estructurado de oportunidades de IA identificadas.
Ver definición completa →ISO/IEC 42001
Norma de sistema de gestión para establecer y mejorar gobierno organizativo de IA.
Ver definición completa →AI lessons learned
Conocimiento documentado de resultados, fallos y decisiones reutilizable.
Ver definición completa →As-is process map
Representación del proceso tal como se ejecuta antes del cambio.
Ver definición completa →To-be process map
Representación del proceso previsto después de implantar la solución.
Ver definición completa →Stakeholder mapping
Identificación de personas y grupos con interés, autoridad o impacto.
Ver definición completa →AI adoption framework
Conjunto de fases, prácticas y decisiones para incorporar IA en una organización.
Ver definición completa →Impact-effort matrix
Herramienta para priorizar según impacto y esfuerzo estimados.
Ver definición completa →Value-feasibility matrix
Herramienta que compara beneficio esperado con dificultad de ejecución.
Ver definición completa →Continuous improvement
Proceso recurrente de aprender de resultados e introducir cambios controlados.
Ver definición completa →Use-case-driven AI methodology
Enfoque que organiza inversión y ejecución alrededor de problemas concretos.
Ver definición completa →Product-led AI methodology
Enfoque que gestiona una solución de IA como producto con usuarios, resultados y evolución.
Ver definición completa →Risk-based AI methodology
Enfoque que adapta controles y evidencia al impacto y probabilidad de daño.
Ver definición completa →AI experimentation methodology
Proceso controlado para formular hipótesis, probar alternativas y aprender antes de escalar.
Ver definición completa →AI implementation methodology
Enfoque estructurado para convertir una necesidad en un sistema de IA adoptado, gobernado y medido.
Ver definición completa →Iterative AI methodology
Enfoque que aprende mediante ciclos cortos de hipótesis, prueba, medición y ajuste.
Ver definición completa →Minimum lovable product
Versión mínima diseñada para lograr uso voluntario y experiencia suficiente.
Ver definición completa →MLOps maturity model
Modelo por niveles para evolucionar desde procesos manuales a canalizaciones automatizadas.
Ver definición completa →Model selection
Proceso de comparar modelos según calidad, coste, latencia, seguridad y condiciones.
Ver definición completa →AI operating model
Distribución de roles, decisiones, procesos y servicios para gestionar IA.
Ver definición completa →Continuous monitoring
Observación permanente de datos, modelo, sistema y uso.
Ver definición completa →NIST AI Risk Management Framework
Marco voluntario para gobernar, mapear, medir y gestionar riesgos de IA.
Ver definición completa →Operational readiness
Capacidad real de personas, procesos y herramientas para operar el sistema.
Ver definición completa →Use-case sponsor
Directivo que proporciona mandato, recursos y resolución de bloqueos.
Ver definición completa →Pilot
Implantación limitada con usuarios, datos y operación reales para validar resultados.
Ver definición completa →Adoption plan
Acciones, segmentos, formación, soporte y métricas para impulsar uso.
Ver definición completa →AI contingency plan
Acciones preparadas ante fallos, retirada o degradación.
Ver definición completa →Measurement plan
Definición de baseline, fuentes, frecuencia, responsables y métricas.
Ver definición completa →Rollback plan
Procedimiento para volver a una versión o proceso seguro.
Ver definición completa →Validation plan
Estrategia de pruebas técnicas, operativas, humanas y de riesgo.
Ver definición completa →Internal AI platform
Servicios comunes para construir, evaluar, desplegar y observar soluciones.
Ver definición completa →Balanced AI portfolio
Conjunto de casos distribuido entre horizontes, riesgos y tipos de valor.
Ver definición completa →Data preparation
Proceso de seleccionar, combinar y transformar datos antes de analizarlos o entrenar un modelo.
Ver definición completa →Organizational readiness
Capacidad de liderazgo, talento, procesos y cambio para adoptar la solución.
Ver definición completa →AI privacy by design
Integración de minimización y protección de datos desde el diseño.
Ver definición completa →Problem statement
Descripción concisa de situación, impacto, alcance y resultado deseado.
Ver definición completa →Production readiness review
Evaluación previa a producción de fiabilidad, seguridad, soporte y métricas.
Ver definición completa →Minimum viable product
Versión mínima que permite validar valor y aprendizaje con usuarios reales.
Ver definición completa →Use-case owner
Responsable del resultado, riesgo y decisiones del caso de uso.
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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