Metodología propia

Método 369

Una metodología integral para descubrir, gobernar y escalar IA con foco en valor, riesgos y cumplimiento.

3 capas de dirección · 6 fases de transformación · 9 métricas de control CAIO

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Capas de Dirección

La IA debe gestionarse simultáneamente desde negocio, gobernanza y ejecución técnica. No basta con una sola perspectiva.

Dirección Estratégica

El negocio decide qué resolver y por qué.

Casos de uso priorizados
Ventaja competitiva
Alineamiento con objetivos
Modelo operativo
Sponsor ejecutivo

Dirección de Riesgo y Cumplimiento

El gobierno define qué proteger y cómo.

Riesgos de IA
Privacidad y ética
Seguridad
Compliance
Controles y trazabilidad

Dirección de Implementación

La ingeniería construye, despliega y opera.

Arquitectura
Datos y MLOps/LLMOps
Observabilidad
Integración
Despliegue y operación

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Fases de Transformación

Ruta completa desde exploración hasta escalamiento sostenido. No saltamos fases.

Fase 1

Descubrir

Entender negocio, dolores, madurez y oportunidades.

AI readiness assessment
Inventario de casos de uso
Mapa de stakeholders
Matriz de madurez

Fase 2

Diagnosticar

Identificar datos, riesgos, restricciones legales y viabilidad.

Data & AI landscape
Matriz de riesgo por caso
Análisis regulatorio inicial
Gap analysis

Fase 3

Diseñar

Definir arquitectura, gobierno, controles y plan de implementación.

Target operating model
Blueprint de arquitectura
Marco de gobernanza + RACI
Políticas y estándares

Fase 4

Desplegar

Construir pilotos o MVPs controlados con medición y resguardos.

PoC / MVP gobernado
Criterios de aceptación
Dashboards en tiempo real
Alertas y observabilidad

Fase 5

Dominar

Operar con disciplina, monitoreo, mejora continua y accountability.

Runbooks operacionales
KPIs / KRIs
Gestión de incidentes
Auditoría interna

Fase 6

Escalar

Expandir capacidades y replicar patrones seguros a nivel organizacional.

Playbooks por dominio
Catálogo de casos reutilizables
Centro de excelencia
Roadmap 12-24 meses

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Métricas de Control CAIO

Marco práctico para gobernar la IA como capacidad empresarial. Cada métrica responde preguntas concretas.

1 · Estrategia y Portafolio

¿Qué problemas de negocio vale la pena resolver con IA? ¿Qué no debemos automatizar todavía?

2 · Datos y Calidad

¿Tenemos datos suficientes, trazables y confiables? ¿Quién es dueño del dato?

3 · Arquitectura e Integración

¿Cómo se integra la IA con procesos y sistemas existentes?

4 · Riesgo y Seguridad

¿Qué daños puede generar el sistema? ¿Qué abuso, fuga o manipulación debemos prevenir?

5 · Legal, Privacidad y Compliance

¿Qué base legal sustenta el tratamiento de datos? ¿Qué obligaciones regulatorias aplican?

6 · Ética y Derechos Fundamentales

¿Existe sesgo, discriminación o impacto desproporcionado?

7 · Operación y Observabilidad

¿Cómo monitoreamos drift, alucinaciones, desempeño y eventos?

8 · Personas y Adopción

¿Qué capacidades necesita el negocio para operar IA con criterio?

9 · Valor y ROI

¿Cómo medimos impacto, ahorro, revenue, experiencia y riesgo evitado?

Qué entregamos

Cada engagement produce artefactos ejecutivos y operativos concretos.

Artefactos ejecutivos

AI Executive Brief
AI Governance Blueprint
AI Risk Heatmap
AI Use Case Portfolio

Artefactos operativos

AI Controls Catalog
AI Operating Model
AI Adoption Roadmap
AI Compliance Readiness Pack

Modelos de engagement

Tres paquetes que cubren desde un diagnóstico inicial hasta una transformación organizacional completa.

4-6 semanas

Starter 369

Diagnóstico ejecutivo y hoja de ruta inicial.

Assessment de madurez
2 workshops
Mapa de casos de uso
Riesgos iniciales
Quick wins identificados

Solicitar →

8-12 semanas

Governed Pilot 369

Piloto gobernado con métricas y controles.

Diseño de caso priorizado
Blueprint de arquitectura
Controles de riesgo
Dashboard en tiempo real
Evaluación de adopción

Solicitar →

3-6 meses

Enterprise 369

Modelo operativo y capacidad organizacional de IA.

Governance framework
AI committee model
Portfolio management
Policy pack completo
Roadmap de escalamiento

Solicitar →

Contexto regulatorio

Nuestros principios de diseño regulatorio se basan en marcos internacionales y la realidad chilena.

EU AI Act como referencia

El AI Act europeo establece un enfoque basado en riesgo con obligaciones diferenciadas según nivel de impacto. Lo usamos como marco de referencia para gobernanza.

No toda IA se regula igual
Mayor impacto → mayor exigencia
Controles antes, durante y después
La documentación deja de ser opcional

Chile: privacidad y datos personales

La Ley 21.719 de protección de datos personales entra en vigencia el 1 de diciembre de 2026. El proyecto de ley de IA (Boletín 16821-19) sigue en tramitación legislativa.