Métodos

Cómo se diseñan sistemas de IA, datos y BI

Publicaciones sobre cómo se diseñan y se llevan a producción sistemas de IA, datos y BI, con evidencia de proyectos y fuentes fechadas. Cada una plantea un problema y expone el método: las fases, las decisiones, los controles y la evidencia. La evidencia sale de este sitio; el estado del campo, de fuentes con fecha; y el criterio va rotulado como posición del autor.

9 publicaciones

Tema T1Cómo se debe llevar la IA a una organizaciónLlevar la IA a una organización que apenas empieza de modo que lo que se prueba llegue a operar, la gente lo adopte y el valor se pueda demostrar más allá del piloto.Leer la publicación
Tema T2Cómo se debe estructurar un sistema de agentesEstructurar un sistema multiagente que funcione en producción y poder demostrar, antes y después de ponerlo en producción, que funciona.Leer la publicación
Tema T3Cómo se debe lograr que un LLM responda con los datos de la empresa y no inventeLograr que el modelo responda con los datos de la empresa y no alucine, y medir que lo hace.Leer la publicación
Tema T4Cómo se debe llevar un prototipo de IA a producción y mantenerloPasar un prototipo de IA a producción y mantenerlo sano, barato y seguro una vez publicado.Leer la publicación
Tema T5Cómo se deben gobernar la IA y los datosGobernar la IA sobre un gobierno de datos que funcione: que cada dato tenga significado, dueño y propósito, que cada sistema de IA esté inventariado, evaluado y vigilado, y que la organización pueda demostrarlo sin afirmar más de lo que tiene.Leer la publicación
Tema T6Cómo se debe estructurar el ciclo de vida de un proyecto de datos a escalaDiseñar una plataforma de datos y el ciclo de vida de lo que corre en ella para que crezca por integraciones sin multiplicar copias, sin mezclar clientes y sin llevar a producción cambios que nadie probó.Leer la publicación
Tema T7Cómo se debe diseñar una solución de BI que la gente sí useDiseñar un modelo semántico y los tableros que se apoyan en él para que quien decide los use de verdad: que vuelva a ellos en cada ciclo de decisión, confíe en cada cifra y no tenga que preguntar cómo se calculó.Leer la publicación
Tema T8Cómo se debe decidir con modelosDecidir con modelos sin engañarse: que cada modelo supere una línea base, se valide como lo enfrentará la operación, llegue con sus límites a quien decide y se vigile después de entregarlo, y que la optimización se formule de modo que su resultado se pueda verificar.Leer la publicación
Tema T9Cómo se debe convertir un proceso en una operación inteligenteConvertir un proceso en una operación inteligente sin automatizar un proceso malo: modelarlo antes de tocar la tecnología, decidir qué automatizar y con qué herramienta, y dejar a cada decisión el control humano que su riesgo exige.Leer la publicación