De piloto GenAI a workflow interno: evaluación, controles y fallback humano
Un modelo operativo para mover IA generativa desde una demo prometedora hacia un workflow interno medible y gobernado.
Cómo las organizaciones convierten IA generativa en workflows operacionales controlados.
La gobernanza AI se vuelve util cuando vive en el diseno del workflow, aprobaciones, logs y evidencia, no solo en un documento estatico.
Un scorecard para decidir si un workflow IA debe escalar, seguir en piloto, redisenarse o rechazarse.
Antes de construir un copiloto o agente, mapea friccion de proceso, latencia decisional, retrabajo y evidencia necesaria para probar valor.
EigenKV explora reduccion de KV-cache para workflows IA de contexto largo donde costo de memoria, latencia y calidad deben evaluarse juntos.
EigenWeights explora reduccion de huella de modelos para despliegues controlados donde importan latencia, limites de infraestructura y umbrales de calidad.