La mayoría de las empresas tecnológicas se encuentran en uno de tres estados respecto a la IA: experimentando sin una estrategia clara, buscando casos de uso pero sin saber por dónde empezar, o construyendo activamente pero con fricción por falta de fundamentos. Una evaluación de preparación para IA diagnostica en cuál de estos estados estás y qué se necesita para avanzar.
Datos: ¿tus datos están estructurados, accesibles y limpios lo suficiente para que los modelos de IA los usen? Infraestructura: ¿tus sistemas pueden integrar llamadas a APIs de LLM sin rediseño significativo? Equipo: ¿tienen tus ingenieros experiencia trabajando con LLMs y sistemas de IA? Proceso: ¿tienen los equipos la capacidad de definir casos de uso, evaluar resultados e iterar rápidamente?
¿Puedes describir en una oración el problema específico que quieres que la IA resuelva? ¿Tienes datos de ejemplo del comportamiento que quieres automatizar? ¿Tienes un criterio claro de éxito que no sea «funciona bien»?
Calidad de datos: el problema más común que bloquea proyectos de IA no es el modelo, es los datos. Evaluación: necesitas una forma de medir si el sistema de IA está funcionando antes de llegar a producción. Gestión de prompts: los prompts son código de producción y necesitan versionado y pruebas.
Axented ejecuta evaluaciones de preparación para IA como primer paso en compromisos de AI Engineering.
%20(1)-2.svg)
