El Framework es cómo el Estándar se hace realidad. Cada fase construye sobre la anterior, con outputs definidos que alimentan la siguiente. Salta una fase, y pagarás después. Chapucea la gobernanza, y fallarás en cumplimiento. Es la disciplina lo que hace que la IA soberana realmente funcione.
Descubrimiento y auditoría de datos
Antes de la arquitectura viene la comprensión. ¿Qué datos existen? ¿Dónde viven? ¿Qué es sensible? ¿Qué regulaciones aplican?
Inventario de datos
Mapea cada fuente de datos que la IA tocará. Bases de datos, documentos, APIs, inputs de usuario. Clasifica por nivel de sensibilidad. Identifica PII, PHI, propietario, público.
Mapeo regulatorio
¿Qué regulaciones aplican? HIPAA, RGPD, LGPD, SOC 2, requisitos sectoriales. Mapea cada clase de datos a sus obligaciones de cumplimiento.
Definición de casos de uso
¿Qué hará realmente la IA? Define entradas, salidas, interacciones de usuario, métricas de éxito. Casos de uso vagos producen sistemas vagos.
Evaluación de riesgos
¿Qué pasa si la IA falla? Respuesta incorrecta en salud vs. respuesta incorrecta en soporte al cliente. Cuantifica lo que está en juego para calibrar los guardrails.
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Diseño de arquitectura
Selecciona componentes, define lógica de enrutamiento, elige modelos. La arquitectura determina qué es posible — y qué está protegido.
Selección de componentes
¿Qué componentes de la Stack se necesitan? ¿SmartHub o RAG Contextual? ¿IVX completo o Chatbot Core? Empareja capacidades con necesidades, no funcionalidades con una wishlist.
Estrategia de modelos
¿Qué modelos para qué tareas? Llama 4 local para razonamiento sensible, API cloud para síntesis genérica. Define la lógica de enrutamiento multi-modelo.
Configuración del router
Define reglas de clasificación. ¿Qué dispara local vs. cloud? Patrones de palabras clave, tipos de datos, roles de usuario, hora del día. El Router es el ejecutor — configúralo con precisión.
Planificación de infraestructura
¿Dónde correrá? ¿Cluster GPU on-prem, cloud privado, híbrido? Dimensiona el cómputo, planifica la red, define los air-gaps.
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Capa de gobernanza
El cumplimiento no es un checkpoint. Es infraestructura. Construye el logging, las pistas de auditoría, la explicabilidad — antes de que corra una sola inferencia.
Arquitectura de logging
¿Qué se registra, dónde, por cuánto tiempo? Entrada, salida, versión del modelo, decisión de enrutamiento, latencia, errores. Diseña para la auditoría que enfrentarás algún día.
Framework de explicabilidad
¿Cómo se explicarán las decisiones? A usuarios, a auditores, a legal. Define el formato de explicación para cada caso de uso y nivel de riesgo.
Motor de reglas de cumplimiento
Codifica las regulaciones como reglas ejecutables. "Nunca procesar datos de ciudadanos UE en servidores US" se convierte en política aplicada, no solo documentada.
Diseño de respuesta a incidentes
Cuando (no si) algo falle, ¿qué pasa? Alertas, rollback, forensics, comunicación. Diseña la respuesta antes de necesitarla.
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Integración y sistemas existentes
La IA no existe en el vacío. Se conecta a ERP, CRM, bases de datos, workflows. La integración es el 80% del trabajo.
Diseño de API
¿Cómo hablarán otros sistemas con la IA? Define endpoints, autenticación, límites de tasa, manejo de errores. La API es el contrato.
Conectores de sistemas existentes
SAP, Epic, Salesforce, Bloomberg — lo que exista. Construye los puentes que permiten que la IA moderna funcione con infraestructura de diez años.
Integración a workflows
¿Dónde encaja la IA en procesos humanos? ¿Antes de aprobación? ¿Después de revisión? Define puntos de handoff, rutas de escalación, disparadores de human-in-the-loop.
Construcción de pipelines de datos
¿Cómo entran y salen los datos? ETL, streaming en tiempo real, procesamiento batch. Construye pipelines que respeten las fronteras de soberanía.
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Despliegue
On-prem, cloud privado, híbrido, edge. El despliegue es donde la soberanía se hace real — o falla.
Configuración de entorno
Aprovisiona la infraestructura. Configura redes, security groups, controles de acceso. Verifica air-gaps. Prueba el aislamiento antes de que corra nada.
Despliegue de modelos
Carga los modelos, configura servidores de inferencia, establece el caché. Verifica que el modelo corre localmente, produce los outputs esperados, cumple requisitos de latencia.
Activación de gobernanza
Enciende el logging, activa las reglas de cumplimiento, habilita el monitoreo. Corre escenarios de prueba a través de la capa de gobernanza. Verifica que todo captura.
Despliegue progresivo
Grupo piloto primero, luego expande. Monitorea deriva, fallos, comportamientos inesperados. Ten el rollback listo. Producción no es el lugar para descubrir problemas.
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Evolución
El lanzamiento es el comienzo, no el final. Los modelos mejoran. Los requisitos cambian. Las regulaciones evolucionan. El sistema también.
Monitoreo de performance
Rastrea precisión, latencia, costo, satisfacción de usuario. Establece baselines, detecta deriva, alerta sobre degradación. No puedes mejorar lo que no mides.
Actualizaciones de modelos
Un nuevo modelo sale. Evalúalo contra tus benchmarks. Si es mejor, intégralo. El agnosticismo LLM hace que las actualizaciones tomen días, no meses.
Cumplimiento continuo
Las regulaciones cambian. Corre verificaciones de cumplimiento continuamente, no anualmente. Cuando nuevas reglas aparezcan, conoce tu exposición inmediatamente.
Integración de feedback
Correcciones de usuarios, casos límite, fallos — reingrésalos. PEFT para mejorar, prompts para ajustar, reglas para refinar. El sistema aprende de sí mismo.
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Ve el Framework en acción
Los Blueprints sectoriales muestran cómo el Framework se adapta para salud, defensa, finanzas y más.
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