Cambio sin revisar efecto
Una modificación entra al flujo sin criterios suficientes de evaluación.
MLOps y LLMOps
Establezca los controles operativos que su IA necesita
Estructure controles de cambio, evaluación, trazabilidad y responsabilidad en sistemas de IA.
Dolor operativo
Riesgos que surgen tras la primera entrega
Incidente sin responsable
El equipo no sabe quién decide reversión, comunicación o corrección.
Método F.A.L
Controles proporcionales al riesgo
- 01
Inventariar activos operativos
Identificamos componentes, dependencias, responsables y puntos de cambio.
- 02
Definir ciclos de revisión
Establecemos criterios para cambios y desvíos observados.
Entrega
Estructura operativa de IA
Cuadro de controles
Controles vinculados a riesgos y responsables de decisión.
Procedimientos operativos
Rutinas para revisar cambios, evidencia y excepciones.
Encaje
Cuándo se necesitan controles operativos
- La IA ya afecta un proceso recurrente
- Más de una persona o sistema cambia el flujo
- El riesgo exige evidencia de revisión y responsabilidad
Preguntas frecuentes
¿MLOps garantiza cumplimiento?
No. Los controles ayudan a operar y evidenciar decisiones; las obligaciones aplicables requieren evaluación contextual.
¿Se necesita antes de cada experimento?
El nivel de control debe corresponder al riesgo, alcance y uso previsto.
¿Su operación de IA tiene controles adecuados?
Solicite triaje de encaje para evaluar riesgo operativo, responsables y controles necesarios.