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También: AI application observability
Seguimiento de trazas, costes, latencia, calidad y errores de una aplicación.
El equipo documenta observabilidad de aplicación con ia, crea criterios de aceptación y ejecuta pruebas funcionales, de integración y de regresión antes de desplegar.
Una organización incorpora observabilidad de aplicación con ia mediante un alcance limitado, responsables, presupuesto de operación, métricas de valor y plan de mantenimiento.
Diagnóstico de procesos
Software interno a medida
Automatización de tareas repetitivas
Integración de sistemas y APIs
IA aplicada solo cuando aporta valor
© 2026 Camilo Boo. Automatización de procesos y software interno.
Diseño, operación y fiabilidad de cargas de trabajo con IA.
Fuente comprobada el 26 de julio de 2026
ISO · Autor: ISO · Norma técnica
Modelo de calidad para productos y sistemas de software.
Fuente comprobada el 26 de julio de 2026
Amazon Web Services · Autor: Amazon Web Services · Documentación oficial
Ciclo de vida, arquitectura y operación de sistemas con aprendizaje automático.
Fuente comprobada el 26 de julio de 2026
Google · Autor: Google · Documentación oficial
Prácticas para construir y evolucionar productos con aprendizaje automático.
Fuente comprobada el 26 de julio de 2026
NIST · Autor: NIST · Organismo público
Prácticas de desarrollo seguro durante el ciclo de vida.
Fuente comprobada el 26 de julio de 2026
