Adopte IA con confianza y control para lograr una ventaja competitiva
90%de las empresas no están preparadas para amenazas de IA; operar sin un marco de arquitectura incrementa la superficie de ataque.
Fuente: accenture.com/content/dam/accenture/final/accenture-com/document-3/State-of-Cybersecurity-report.pdf documento “State of Cybersecurity Resilience 2025”.
El servicio “Marco Empresarial de Arquitectura para Inteligencia Artificial” impulsa a su organización a adoptar inteligencia artificial de forma segura, ágil y escalable. Convierte necesidades de negocio en una arquitectura tecnológica moderna que integra gobierno, seguridad, identidad, consistencia, eficiencia, resiliencia, optimización de costos y cumplimiento desde el diseño. Es ideal para empresas que desean preparar su infraestructura para IA, evitar costos por improvisación y acelerar el despliegue de soluciones confiables.
Incluye diagnóstico, diseño de la arquitectura base, definición de controles y adaptación a tecnologías IaaS, PaaS y SaaS. Considera enfoques como AI Landing Zone, Well-Architected Framework, Zero Trust; controles y gobierno de NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 (AI MS), ISO/IEC 27001/27701, COBIT, CSA CCM, SOC 2; gobierno de datos (DAMA DMBOK/DCAM); MLOps/observabilidad (ML lifecycle, CI/CD, monitoreo de drift) y arquitectura de gobierno de datos (si aplica).
El resultado es una arquitectura de referencia estandarizada y documentada, que habilita una adopción ordenada, confiable y escalable de cargas de trabajo de IA, reduciendo riesgos, acelerando la implementación y fortaleciendo la operación continua.
Se eligen las iniciativas de Inteligencia Artificial y se siguen las siguientes fases:
Contribuye a la reducción de riesgos técnicos y regulatorios desde el diseño.
Define una arquitectura segura y lista para escalarse a tecnología IA.
Cumplimiento demostrable alineado a estándares y regulaciones.
Gobierno integral y menos “shadow AI”.
Considera la protección de datos y modelos.
Soporta estructuralmente la ruta de adopción de manera ordenada y sostenible.
Habilita MLOps/LLMOps desde el diseño y observabilidad desde el día uno.
Enfocado a eficiencia y control de costos (FinOps de IA).
Documentación que facilita la adopción interna y reduce dependencia del proveedor.
