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Estrategia y gobierno de la IA

IA que se paga sola: y sigue bajo control.

Qué casos de uso abordar, qué construir o comprar y el gobierno que mantiene la IA segura y conforme.

La mayoría de las empresas ya usa IA en algún punto, a menudo sin plan, política ni inventario. Te ayudamos a elegir los casos de uso que merecen la inversión, a decidir qué construir y qué comprar, y a implantar un gobierno práctico: inventario de IA, clasificación de riesgos según el Reglamento Europeo de IA a medida que entra en vigor, políticas de uso, evaluación y supervisión humana, alineado con las prácticas de ISO/IEC 42001.

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AI strategy and governance: planning responsible AI adoption

01 / Qué resuelve

De experimentos dispersos a un programa de IA gobernado.

01

Los casos de uso adecuados

Ideas puntuadas por valor, viabilidad, madurez de los datos y riesgo, con uno o dos pilotos para empezar.

02

Construir o comprar, decidido

Un razonamiento claro en cada caso: herramientas existentes, IA propia sobre tus datos o ambas.

03

La regulación, traducida

Obligaciones del Reglamento Europeo de IA asignadas a tus sistemas y convertidas en trabajo concreto de ingeniería y procesos.

04

Un gobierno que funciona

Políticas, roles, inventario y monitorización que la gente sigue de verdad, no un documento que nadie lee.

02 / Stack

La tecnología con la que construimos.

Estándar del sector, aburrida en el buen sentido: herramientas con futuro, que el próximo ingeniero también conocerá.

Estrategia

  • Use-case portfolio

    Ideas puntuadas por valor, esfuerzo y riesgo

  • Pilot design

    Pilotos con medidas de éxito acordadas al inicio

  • Value & cost model

    Valor esperado frente a coste de construcción y operación

  • AI roadmap

    Plan secuenciado del piloto a producción

Marcos de gobierno

  • AI usage policy

    Herramientas aprobadas y reglas de datos para la plantilla

  • AI risk register

    Riesgos, responsables y mitigaciones por sistema

  • ISO/IEC 42001 alignment

    Prácticas de gestión de IA alineadas con la norma

  • NIST AI RMF

    Marco de gestión de riesgos de IA

Controles

  • AI system inventory

    Todos los sistemas y proveedores de IA en un solo lugar

  • Evaluation & monitoring

    Controles de calidad, sesgo y deriva en producción

  • Audit logging

    Registros trazables de las decisiones de la IA

  • Human oversight

    Dónde las personas revisan o aprueban los resultados

03 / Enfoque

Cómo construimos cosas que perduran.

01

Primero el valor

IA donde mejora un resultado medible, no porque un competidor haya anunciado algo.

02

Basado en el riesgo

Reglas ligeras para usos de bajo riesgo y controles más fuertes donde la IA afecta a personas, dinero o seguridad.

03

Práctico, no solo en papel

Gobierno integrado en herramientas y pipelines: registros, evals y aprobaciones, no solo documentos.

04

Medible

Cada iniciativa se sigue frente al resultado y el coste acordados al inicio.

04 / Estándares

Buenas prácticas que no omitimos.

Seguimos estándares del sector y métodos probados en cada proyecto: son los que hacen que el presupuesto se mantenga.

  • Un inventario actualizado de sistemas y proveedores de IA
  • Clasificación de riesgo de cada sistema según el Reglamento Europeo de IA
  • Reglas claras sobre qué datos pueden llegar a qué herramientas
  • Revisión de proveedores: uso, conservación y ubicación de los datos
  • Evaluación y monitorización antes y después del lanzamiento
  • Supervisión humana donde las decisiones afectan a personas
  • Un proceso para incidentes y reclamaciones de IA
  • Formación en alfabetización en IA para la plantilla

05 / Infraestructura

Dónde se ejecuta y cómo se mantiene en pie.

  • Talleres de descubrimiento con equipos de negocio y técnicos
  • Una cartera de casos de uso puntuada y una hoja de ruta de IA
  • Políticas de IA, inventario y registro de riesgos
  • Evaluación, registros y supervisión integrados en los sistemas de IA

Buenas preguntas

Lo que nos preguntan

Respuestas directas a lo que preguntan los clientes antes de empezar.

Por una lista corta de casos de uso valorados por valor, viabilidad, madurez de los datos y riesgo. WNC hace talleres con tus equipos, construye esa cartera y recomienda uno o dos pilotos con los que empezar, con los criterios de éxito acordados de antemano.

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