¿Cómo sabemos que el modelo funciona antes de ponerlo en producción?
Con una prueba de preguntas reservadas: tus expertos escriben preguntas que el modelo nunca vio, el umbral se fija antes y los resultados se reportan por segmento. La califica tu equipo, no el nuestro. Una versión se publica solo si iguala o supera a la anterior, tras una semana con administradores internos y la firma del responsable del proceso.
Es la métrica 1 del marco de gobernanza y la regla 4 de las que no se negocian. El informe de evaluación queda en el expediente. Referencia de método: NIST AI RMF, acción MS-2.3.
Fuentes
- Marco de gobernanza de DEBIR, métrica 1 y regla 4.
- NIST AI Risk Management Framework 1.0 (2023).
Marco regulatorio verificado contra fuentes primarias el 1 de noviembre de 2026.
- ¿Qué datos salen de mi perímetro cuando uso inteligencia artificial privada?
- ¿Usan los datos de mis clientes para entrenar el modelo?
- ¿Cómo se atienden los derechos ARCO y el derecho a oponerse a decisiones automatizadas?
- ¿Qué pasa si hay una vulneración de datos en el sistema?
- ¿Cómo se aísla el sistema de internet y de la nube pública?
Sesiones de Discovery, sin compromiso
Con tecnología, cumplimiento y dos responsables de proceso. Incluye una demostración sin internet, preparada para tu sector y sin usar datos de tu empresa.
Inventario y obligaciones
Datos en cuatro niveles y primera revisión de lo que exige tu sector.
Tres casos candidatos
Y la propuesta de diagnóstico. El Discovery se acredita contra el diagnóstico.
Programa de clientes fundadores
Tres cupos, con descuento explícito a cambio de un caso publicable y una referencia.
Condiciones
Discovery y piloto de evidencia sin costo, diagnóstico con descuento, a cambio de caso publicable, referencia y retroalimentación. La operación continua se paga siempre a precio de lista.