Solución · AI Operations
Gobernar los agentes de IA de tu empresa: la capa de control que decide qué pueden hacer, deja rastro de todo y responde cuando uno se sale del carril
Tienes agentes de IA sueltos por varias áreas, actuando sobre sistemas reales. La pregunta ya no es si funcionan: es quién los gobierna. Qué tienen permitido tocar, quién aprueba lo sensible, qué queda auditado y qué pasa cuando uno se desvía. Eso no es un panel que se mira; es una función continua que se opera. Te montamos la capa de gobierno y la ponemos a funcionar.
El problema
Tienes agentes de IA actuando en producción. Nadie sabe con certeza qué pueden hacer ni quién responde si uno se equivoca.
- Cada área montó su agente por su cuenta: uno escribe en el CRM, otro manda correos, otro toca facturación —y nadie tiene el mapa de qué puede tocar cada uno.
- Un agente tiene acceso a más de lo que debería «porque así era más fácil», y nadie ha vuelto a revisar esos permisos desde el día que se montó.
- Cuando un agente hace algo raro, no hay registro que diga qué decidió, con qué datos y bajo qué versión de modelo —así que investigar el incidente es reconstruirlo de memoria.
- Llega el EU AI Act y no sabéis clasificar vuestros agentes por riesgo ni demostrar que hay supervisión humana donde la ley la exige.
Coste de seguir igual
Una flota de agentes sin gobierno no falla el día del lanzamiento: falla el día que uno actúa fuera de su carril y nadie se entera hasta que el daño ya está hecho. Permisos que nadie revisa, decisiones sin rastro, incidentes que se apagan a bomberazos y una auditoría —interna o regulatoria— que no puedes pasar porque no hay nada que enseñar. El coste no aparece en ningún informe hasta que aparece de golpe: un dato que no debió salir, una acción que no debió ejecutarse, una multa. Gobernar es lo que evita que la primera señal del problema sea el problema.
La solución
Montamos la capa de gobierno de tu flota de agentes —políticas, permisos, rastro, incidentes y cumplimiento— y la operamos como función continua
- 1Inventariamos qué agentes tienes vivos, qué toca cada uno y con qué permisos: el mapa que hoy no existe. De ahí sale qué está sobre-permisado, qué actúa sin control y qué se solapa.
- 2Fijamos las reglas del juego: qué puede hacer cada agente y qué no, qué acciones exigen aprobación humana antes de ejecutarse, y qué límites de coste y de alcance no se cruzan. Guardarraíles, no buenas intenciones.
- 3Dejamos rastro de todo: cada acción de cada agente queda registrada —qué hizo, con qué datos, bajo qué versión de modelo— para que auditar un incidente sea abrir el log, no reconstruirlo de memoria.
- 4Montamos la operación continua: evaluación de calidad, gestión de incidentes con dueño, control de versiones de modelo y la clasificación de riesgo que el EU AI Act te va a pedir. La operamos nosotros, o te la traspasamos documentada.
Lo que cambia
Lo que dejas de perder
Los agentes dejan de actuar según lo que «alguien configuró una vez»: cada uno tiene permisos acotados a lo que su función necesita, revisados, no heredados del día del montaje.
Mecanismo
Un incidente deja de ser una investigación a ciegas: el rastro de auditoría dice qué agente hizo qué, con qué datos y bajo qué versión, así que se corrige en horas en vez de reconstruirse en días.
Mecanismo
El cumplimiento deja de ser un susto de última hora: los agentes quedan clasificados por riesgo y con la supervisión humana documentada donde el EU AI Act la exige, antes de que la pida un auditor.
Mecanismo
Qué medimos: agentes con permisos revisados frente al total, cobertura de acciones con rastro de auditoría, tiempo de detección y cierre de incidentes, y acciones sensibles que pasan por aprobación humana.
Qué medimos
Ficha técnica
- Trabajo que elimina
- tener agentes de IA actuando en producción sin políticas, sin permisos revisados y sin rastro de qué hace cada uno
- Implementación habitual
- 2–4 semanas el montaje; gobierno continuo desde el arranque
- Entrada
- tus agentes de IA en producción y el acceso a sus permisos, logs y sistemas conectados
- Salida
- la capa de gobierno operando: inventario, políticas y guardarraíles, permisos acotados, rastro de auditoría, gestión de incidentes y clasificación de riesgo
- Compatible con
- Tus agentes de IA en producciónSSO / IAMTu stack de logging
- Puede conectarse con
- Tu stack de identidad y permisosTu stack de observabilidad y loggingMarco de gobierno de AI Operations de Implementa
- Qué medimos
- agentes con permisos revisados frente al totalcobertura de acciones con rastro de auditoríatiempo de detección y cierre de incidentesacciones sensibles que pasan por aprobación humana
- Adecuado para
- empresas con varios agentes o sistemas de IA ya actuando en producción que necesitan gobernarlos como una función —control, rastro y cumplimiento— antes de que un incidente o una auditoría les obligue
- No adecuado para
- quien todavía no tiene ningún agente en producción y busca construir el primero; para gobernar hace falta algo que gobernar
Preguntas frecuentes
No. Un dashboard te enseña qué pasó; el gobierno decide qué puede pasar. Aquí se fijan los permisos de cada agente, las acciones que exigen aprobación humana, los límites de coste y el rastro de auditoría —y alguien opera los incidentes cuando algo se sale del carril. Mirar no es gobernar.
AI Operations como servicio opera tus sistemas: vigila que sigan funcionando e itera. Esto es la capa de control por encima: qué tienen permitido hacer los agentes, quién lo aprueba, qué queda auditado y cómo cumples el EU AI Act. Puedes tener lo uno sin lo otro, pero una flota que crece sin gobierno es justo lo que acaba en incidente.
Si tus agentes toman o asisten decisiones sobre personas —clientes, candidatos, empleados—, sí. El reglamento clasifica los sistemas por riesgo y exige supervisión humana y trazabilidad en los de alto riesgo. Te clasificamos la flota y dejamos montada esa supervisión y ese rastro antes de que lo pida un auditor, no después.
¿Lo montamos en tu negocio?
Tú tienes el problema localizado. Nosotros lo dejamos funcionando y medido.