Conocimiento práctico sobre agentes IA, infraestructura IA e integración empresarial. Para decisores.
La mayoría de proyectos de IA no fracasan por la tecnología. Fracasan por la falta de reglas. Por qué el modelo operativo importa más que el modelo de lenguaje.
El EU AI Act clasifica los procesos de RRHH como alto riesgo. Bias-Monitoring, Human Oversight, transparencia y documentacion son obligatorios. Que deben hacer los directores de RRHH.
Agent Governance no es un tema de IT. RRHH decide las reglas, la definicion de bias, los umbrales de escalado. El CHRO debe liderarlo, no delegarlo.
Por qué los contratos estándar no cubren la infraestructura de IA empresarial. Con checklist de requisitos para RRHH y compliance.
El EU AI Act no es sobrerregulación europea. Simplemente pone por escrito lo que cada sistema legal ya exige: Explique su decisión.
Qué diferencia a los agentes IA de los chatbots. Protocolos MCP y A2A, arquitectura de agentes, orquestación Multi-Agent empresarial.
Por qué los proyectos de IA fracasan por la organización, no por la tecnología. Derecho de información y consulta como requisito de diseño y obligación de formación desde 2025.
Los precios por token son enganosos. Las cuatro categorias de coste de la IA empresarial, con tres escenarios de 26.000 a 410.000 euros.
SAP Joule y Microsoft Copilot son agentes de IA. El Decision Layer es la capa de governance sobre ellos. Por qué las empresas necesitan ambos.
Como el Decision Layer separa analisis de decision - y por que eso resuelve Shadow AI, convence al Comite de Empresa y permite escalar.
LobeChat, OpenWebUI, LibreChat, chatbot-ui y very-ai - cinco portales enterprise AI comparados. Funciones, SSO, proteccion PII, governance, self-hosting.
Estado febrero 2026: prohibiciones activas, AI Literacy obligatoria, deadline High-Risk en seis meses. Calendario, obligaciones, recomendaciones.
La IA en RRHH es alto riesgo segun el EU AI Act. Que significa, que obligaciones se aplican y como el Decision Layer cumple los requisitos.
Tres estrategias de hosting para IA enterprise. Matriz de decision por sensibilidad de datos, coste y control.
Ocho decisiones estratégicas para tu infraestructura de IA. Modelos, hosting, interfaces, agentes, orquestación, governance, costes, regulación.
Claude, GPT-5, Gemini, Llama 4, gpt-oss en comparativa enterprise. Fortalezas, precios, recomendaciones de uso.
Donde se ejecutan sus agentes de IA? n8n, Camunda, Temporal, Make y Activepieces en comparativa enterprise. Con logica de recomendacion.
RAG hace accesibles los documentos corporativos para la IA – sin entrenamiento, sin fuga de datos. Más: anonimización PII y redacción de contratos.
No toda decisión necesita un humano. Y no toda debería dejarse a la IA. Un framework de asignación – con ejemplos concretos de RRHH.
Los asientos correctivos surgen por aplicación inconsistente de reglas. El Decision Layer hace la lógica de decisión explícita, versionada y auditable.
Cómo agentes IA y LLMs se integran en entornos SAP, Workday y cloud sin greenfield, sin Shadow IT, sin migración de plataforma.
Cómo un dashboard de gobernanza IA hace transparentes las actividades de los agentes para IT, Comité de Empresa y auditoría interna. Audit Trail.
Cómo los CFOs evalúan el ROI de enterprise AI. Costes de proceso, tasas de error y esfuerzo de auditoría como KPIs medibles.
Cómo procesar documentos con datos personales conforme al RGPD con IA. Pseudonimización roundtrip, Decision Layer, Audit Trail.
Cert-Ready by Design: los controles son objetos de datos, la evidencia se genera automaticamente y los auditores ven estado en vivo. Arquitectura para ISA, NIA-ES, SOC 2.
Human-in-the-Loop en AI Agents significa revision humana impuesta arquitectonicamente, no aprobacion opcional. Confidence Routing, reglas de escalacion, verificaciones de sesgo.
Cómo las empresas despliegan DeepSeek R1 y otros LLMs conforme al RGPD en Azure, GCP o Self-Hosted. Arquitectura, soberanía de datos, enfoque agnóstico.
Modelo-agnostico significa: la logica de negocio esta desacoplada del modelo de lenguaje. Si el modelo cambia, agentes, Decision Layer y reglas permanecen inalterados. Sin vendor lock-in.
Acuerdos de empresa como constraints técnicos en el Decision Layer. No convencer al comité de empresa, implementar sus requisitos como reglas.
El Decision Layer es el componente de governance entre agente AI y sistema destino. Rules Engine, Confidence Routing, Human-in-the-Loop, Audit Trail.
La diferencia entre herramientas de IA (ChatGPT, CoPilot) e infraestructura de IA: orquestacion, gobernanza, modelo-agnostico, Audit Trail. Por que las empresas necesitan su propia capa de infraestructura.
Como alojar modelos de lenguaje en la propia infraestructura. DeepSeek, Llama, Mistral Self-Hosted. Opciones: Azure, GCP, On-Premise, hibrido. Para CTOs y responsables de infraestructura.
Los agentes de IA son componentes especializados que ejecutan tareas empresariales de forma autonoma. Tres tipos, diferencias con chatbots y RPA.
Como integrar AI Agents en sistemas empresariales existentes. Integration Layer, desacoplamiento API, logica de contabilizacion separada de la capa de exportacion. Sin sistema paralelo.
El uso no controlado de IA (Shadow AI) es un problema de gobernanza. La solucion no es prohibir, sino infraestructura controlada con Audit Trail y Model Routing.
Por qué el uso descontrolado de ChatGPT pone en riesgo a las empresas y cómo una infraestructura de chat conforme al RGPD y agnóstica de modelo lo resuelve.
¿Cómo garantizar la seguridad de datos en IA empresarial? Data Residency, procesamiento solo en la UE, Row-Level Security, aislamiento de mandantes.