Estrategias de Negocio para una Solución GenAI Exitosa

Lecciones

1. Necesidades, recursos y estrategia de adopción

   Dimensionar la solución con los factores de necesidad (escala, personalización, interacción, privacidad, latencia y conectividad) y de recursos (personas, dinero y tiempo) antes de elegir producto; con poco plazo y sin talento de IA, gana una oferta prebuilt.

   [§ 4.1] · 10 min · Capa: Aplicaciones

2. Construir o comprar y medir el impacto

   Elegir el nivel más alto que cumple el caso, comprar SaaS antes que adaptar con low-code o construir a medida, descartar el preentrenamiento y medir el resultado con KPIs de negocio, no solo con métricas técnicas.

   [§ 4.1] · 10 min · Capa: Aplicaciones

3. IA segura: SAIF y herramientas de seguridad

   Proteger la IA en todo el ciclo de vida de ML, de los datos y el entrenamiento al despliegue y la operación, con un marco estandarizado como SAIF y controles gestionados de plataforma, en lugar de herramientas caseras por equipo.

   [§ 4.2] · 12 min · Capa: Infraestructura

4. IA responsable: privacidad, equidad y AI Principles

   Gobernar el uso responsable de la IA generativa eligiendo entre anonimización y seudonimización según si hace falta poder recuperar la identidad, y sosteniéndolo con transparencia y supervisión humana.

   [§ 4.3] · 12 min · Capa: Modelos