Riesgos, controles y evidencias

Las pruebas pueden ser correctas en la fuente y aun así volverse poco fiables después del análisis, la normalización, la fragmentación, la recuperación y el ensamblaje del contexto. La Cadena de Preservación de Pruebas rastrea si la identidad, la procedencia, el alcance y el significado sobreviven a todo el proceso de IA.

No todas las respuestas respaldadas están igualmente cerca de su evidencia. La Distancia a la Evidencia es una forma práctica de describir cuántas transformaciones, resúmenes, suposiciones y pasos inferenciales separan una afirmación de IA de la evidencia directamente inspeccionable.

La gobernanza de la IA define quién puede aprobar, operar, cambiar y auditar los sistemas de IA en todos los modelos, proveedores, datos, permisos, riesgos, evaluación y el ciclo de vida completo.

ADR vs NFR explicado: aprende cómo los requisitos de calidad del sistema impulsan las decisiones de arquitectura, cómo los ADR registran las compensaciones y por qué la validación se mantiene separada.

La IA generativa es más que un modelo. Aprende cómo los modelos, la recuperación, las herramientas, el contexto, los entornos de ejecución y las aplicaciones encajan en los sistemas de IA en producción.