Decidir sobre inteligencia artificial sin depender del criterio del proveedor.
Modelo, entrenamiento, inferencia, alucinación y ventana de contexto: lo mínimo para evaluar una propuesta comercial sin intermediarios. Diferencia entre IA predictiva, generativa y agéntica, y qué implica cada arquitectura en costo, dependencia y riesgo. Ejercicio de desmontaje de tres propuestas reales de proveedores.
La norma general de la Superintendencia de Protección de Datos sobre uso de sistemas de IA (Resolución SPDP-SPD-2026-0009-R), su articulación con la LOPDP y con la Ley Orgánica de Fortalecimiento de la Ciberseguridad. Quién responde civil, laboral y administrativamente cuando el sistema falla. Deber de diligencia del administrador y shadow AI. Referencia comparada: AI Act europeo, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF.
Priorización de casos de uso por impacto, factibilidad y exposición regulatoria. Desarrollar, comprar o combinar: costo total, concentración de proveedores y reversibilidad. Definición de línea base, indicadores y punto de corte para abandonar una iniciativa.
Datos
Origen, licitud, calidad, retención
Modelo
Propiedad, dependencia, portabilidad
Proceso
Qué reemplaza, qué supervisa
Persona
Quién decide y quién responde
Contrato
Proveedor, garantías, salida
Riesgo
Clasificación, controles, incidentes
Precio total
Pago seguro vía Payphone, PayPal o USDT (TRON).
Evidencia
Trazabilidad y auditabilidad
Valor
Línea base, métrica, punto de corte
Cubre 5 de 8 dimensiones del método IA-Ready by Design.