Medir el punto de partida
Revisamos herramientas, hábitos, casos actuales, riesgos y nivel de confianza por rol.
← Adopción · Capacitación y enablement
Playbook de AI responsable
Reglas de uso, datos permitidos, revisión, trazabilidad, proveedores e incidentes en lenguaje que el equipo puede aplicar.
Revisar si encaja →Resultado
Menos shadow AI y decisiones más seguras sin bloquear todos los experimentos útiles.
Encaja si...
Empresas que ya usan AI y necesitan límites prácticos para datos, contenido externo, automatizaciones y acciones sensibles.
Qué incluye.
El alcance final se cierra después del diagnóstico, pero estos son los bloques que hacen que la solución sea útil y operable.
- Inventario de riesgos
- Política por tipo de dato
- Matriz de autonomía
- Protocolo de incidentes y revisión
Cómo pasa de idea a trabajo real.
Diseñar por trabajo
Convertimos procesos reales de la empresa en ejercicios, decisiones y prácticas seguras.
Aprender construyendo
El equipo practica con su contexto y termina con prompts, políticas o un flujo funcionando.
Sostener la adopción
Dejamos playbook, responsables, ritual de casos y seguimiento para convertir aprendizaje en hábito.
Otras soluciones que pueden encajar.
Capacitación de AI para empresasCapacitación práctica por rol, con datos seguros, casos de la empresa y ejercicios de trabajo real.→Briefing ejecutivo de AIQué cambia, dónde invertir, qué evitar y qué decisiones de gobernanza necesita el liderazgo.→Día de construcción con AIEl equipo aprende mientras construye un flujo real y termina el día con un sistema funcionando.→
Veamos si este es el punto de entrada correcto.
Revisamos tu proceso actual, el resultado que buscas y los límites. Si otra solución encaja mejor, te lo diremos.