¿Has encontrado un partner tecnológico capaz de hacer realidad tu hoja de ruta de IA?
Las claves para confirmar que tu partner tecnologico cuenta con la experiencia en IA que afirma tener antes de confiarle tu hoja de ruta.
Hoy en día, casi todos los proveedores de software afirman contar con ingenieros de IA. Adoptar este título es fácil, ya que, la demostración de un chatbot se puede preparar en un fin de semana y también puedes estar familiarizado con los modelo más recientes, pero esto, demuestra muy poco. Antes de confiar la hoja de ruta, los datos o la arquitectura de tu empresa a un equipo externo, la pregunta que debes responder no es “¿conocen el modelo más nuevo?”, sino “¿pueden operar de forma segura un sistema dependiente de la IA dentro de nuestro entorno de producto e ingeniería?”.
Esta es una forma práctica de comprobarlo antes de firmar un contrato.
Evalúa la capacidad de IA de toda la empresa, no solo la experiencia de un especialista
Pide un par de ejemplos concretos de proyectos de IA aplicada que permitan entender el problema empresarial, la arquitectura elegida, cómo se midió la calidad y qué llegó realmente a producción. Después, comprueba si esa capacidad está distribuida por toda la organización o depende del conocimiento de una sola persona: quién revisa las decisiones sobre modelos y arquitectura, cómo se mantienen actualizados los ingenieros y qué ocurre si el experto asignado abandona el proyecto.
En este punto, un programa interno estructurado tiene más valor que un cargo profesional. Cactus desarrolla y certifica a sus ingenieros mediante el CactAI Excellence Program, un programa propio que describe un itinerario definido para desarrollar y evaluar las competencias en IA, en lugar del aprendizaje casual y espontaneo que a menudo ocurre en las empresas.
Entrevista a los ingenieros que trabajarán realmente en tu proyecto
Habla con el responsable técnico propuesto o con alguno de los ingenieros que vaya a incorporarse al proyecto, no únicamente con el equipo comercial. El objetivo es evaluar su criterio real en cuatro áreas: datos, decisiones y compromisos relacionados con los modelos y la arquitectura, evaluación y producción y MLOps.
La seguridad no es algo secundario
Obtén respuestas claras sobre si los datos del cliente se comparten con modelos de terceros, si esos proveedores pueden conservarlos o utilizarlos para entrenar sus modelos y cómo se gestionan la residencia de los datos, el cifrado, las credenciales y claves, los controles de acceso, los periodos de conservación y la propiedad del código, los prompts y los activos derivados.
En los sistemas basados en LLM y agentes, el equipo debe comprender riesgos como la inyección de prompts, la divulgación de información sensible, la gestión de resultados inseguros, las vulnerabilidades en la cadena de suministro, los permisos excesivos y los costes descontrolados asociados al uso de modelos. Estas son algunas de las principales áreas que OWASP destaca actualmente en el ámbito de la IA generativa.
Los principios de IA de Cactus, regidos por el Cactus AI Manifesto, también contemplan la intervención humana, la privacidad, la seguridad, la responsabilidad, la propiedad intelectual del cliente y la transparencia.
La prueba definitiva
Una vez analizadas las cuestiones anteriores, la decisión se reduce a cuatro preguntas.
- ¿Pueden definir correctamente el problema?
- ¿Pueden aportar pruebas medibles?
- ¿Pueden construir software fiable para producción alrededor del componente de IA?
- ¿Pueden proteger tus datos, usuarios y arquitectura?
- Un socio creíble responde a estas preguntas con total transparencia y confianza.
¿No tienes claro si tu hoja de ruta de IA presenta una carencia de talento, arquitectura o capacidad de ejecución? Habla con Cactus sobre el principal obstáculo y las capacidades de ingeniería que realmente necesita tu proyecto.
