Prepara un dossier listo para decidir sobre una función de IA: problema, ajuste de capacidades, UX, métricas, riesgos, economía y plan de experimentación.
Escenario
Un equipo propone una función de IA sin una métrica clara de valor. Hay que decidir si merece la pena construirla, cómo se medirá la calidad y bajo qué condiciones debe detenerse el rollout.
Resultado: El problema está validado y no inventado para justificar la IA.
Tareas
Comprobaciones
Resultado: Se conocen las fortalezas y limitaciones del modelo.
Tareas
Comprobaciones
Resultado: El valor se compara con calidad, latencia y coste.
Tareas
Comprobaciones
Resultado: Existe un experimento acotado y un camino de rollback.
Tareas
Comprobaciones
Rúbrica de evaluación
El problema está respaldado por evidencia de usuarios y una línea base sin IA.
Insuficiente
La IA está buscando un problema.
Competente
Existen evidencia y línea base.
Sólido
Se documentan dolor cuantificado, alternativas y diferencias entre segmentos.
Evidencia requerida
Los límites del modelo, el impacto de fallos y los controles están documentados.
Insuficiente
Las capacidades se declaran sin pruebas.
Competente
Existen tareas representativas y controles.
Sólido
Se documentan dataset de evaluación, política de aprobación y riesgo residual.
Evidencia requerida
Valor, calidad, seguridad, latencia y coste tienen umbrales.
Insuficiente
Solo hay vanity metrics.
Competente
Las métricas de release tienen umbrales.
Sólido
Se documentan análisis de sensibilidad, opciones de routing y modelo de margen.
Evidencia requerida
La evaluación offline, el piloto, el monitoreo y el rollback están acotados.
Insuficiente
Se planea un lanzamiento big-bang.
Competente
Existen despliegue por fases y condiciones de parada.
Sólido
Se definen holdout, línea base contrafactual y criterios de retirada.
Evidencia requerida