Práctica 05 · AI
Inteligencia aplicada con criterio y evaluación.
Aplicamos IA donde puede aportar valor a tu negocio. Priorizamos casos de uso según su impacto esperado, viabilidad y riesgo, y acordamos cómo evaluar los resultados antes de construir.
Si algo de esto te suena
- Se adoptaron asistentes de código y falta medir su efecto real en la entrega.
- Los pilotos funcionan en la demo pero no llegan a integrarse en la operación.
- Los criterios sobre qué datos pueden salir de la organización están pendientes de definición.
- La integración de modelos avanza con criterios de evaluación y trazabilidad dispares entre equipos.
- Se habla de agentes antes de tener las APIs y los datos en orden.
Qué hacemos exactamente
Priorizamos según impacto esperado, viabilidad y riesgo. El ciclo de desarrollo asistido es uno de nuestros focos de especialización; los agentes requieren que los datos, las APIs y el gobierno estén preparados.
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01 · PUNTO DE ENTRADA
Evaluación de madurez en IA
Casos de uso candidatos, estado de los datos y las APIs, capacidad del equipo y restricciones de riesgo. Salida: una priorización argumentada y los requisitos previos de cada caso.
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02
Adopción de asistentes de código
Adopción de asistentes como Copilot, Claude Code o Amazon Q: configuración, reglas del repositorio y contexto del proyecto, prácticas de uso y formación del equipo, revisión del código generado y medición del efecto en la entrega.
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03
IA-DLC
El ciclo de desarrollo asistido de punta a punta: especificación, generación, revisión, pruebas y despliegue, con supervisión humana en los puntos donde el criterio profesional es necesario.
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04
Agentes y automatización de procesos
Automatizamos tareas y procesos con agentes de alcance acotado, herramientas declaradas y permisos mínimos. Las operaciones relevantes quedan trazadas, con aprobación humana en los pasos cuyo riesgo lo justifica.
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05
RAG y plataforma de datos para IA
Conectamos las soluciones de IA con la información de la organización, respetando los controles de acceso de cada sistema de origen y evaluando la calidad de las respuestas, no solo su similitud.
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06
MCP e integración interna
Integramos herramientas y sistemas internos mediante MCP, con controles de acceso apoyados en los mecanismos de identidad que ya usas y trazabilidad de las operaciones.
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07
Evaluación y observabilidad de modelos
Medimos el desempeño de las soluciones de IA con conjuntos de evaluación propios del dominio, umbrales de aceptación en el pipeline y trazas en producción.
Cuéntanos tu contexto y vemos juntos por dónde empezar.
Hablar con un ingenieroCómo entramos
Un caso de uso medido antes que una plataforma.
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FASE 01
Evaluación y caso de uso
Elegimos un caso con valor claro y riesgo acotado, y definimos cómo se va a medir antes de construirlo.
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FASE 02
Implementación y evaluación
Construimos con tu equipo, con evaluación automática desde el principio y el criterio de aceptación acordado por escrito.
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FASE 03
Escala y gobierno
Extendemos a más equipos con las reglas ya probadas: permisos, trazas, evaluación continua y responsabilidad definida.
Marcos y referencias técnicas
Aplicamos marcos y referencias reconocidos, seleccionados según el contexto y los objetivos de cada intervención.
- NIST AI RMF — gobernar, mapear, medir y gestionar el riesgo de los sistemas de IA
- OWASP Top 10 para LLM — riesgos concretos de aplicaciones con modelos de lenguaje y sus controles
- ISO/IEC 42001 — sistema de gestión de IA, cuando el requisito es certificable
- Model Context Protocol — protocolo abierto para conectar modelos con herramientas y datos internos
- DORA — métricas para evaluar los cambios en el rendimiento de la entrega de software
Contacto
Primero entender. Después construir.
Cuéntanos qué proceso quieres mejorar y con qué criterios medirías el éxito.
- Conversa con un especialista sobre el contexto y los objetivos de tu organización.
- Te respondemos con una pregunta o con una hora propuesta.
- No hace falta preparar material ni tener el problema diagnosticado.
- Si prefieres el correo directo: contacto@rooketh.com
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