Auditoría de IA en producción

Cada modelo, agente e integración en uso, autorizado o no, con los datos que toca y quién lo opera. La mayoría de las empresas nombra dos o tres herramientas y se le escapan una docena: no puedes gobernar lo que no has encontrado.

Los sistemas agénticos fallan en silencio: drift, salida degradada, reintentos invisibles. Mapeamos los puntos débiles de lo que corre hoy y quién lo ve primero cuando falla — tu equipo o tu cliente.

Instrumentamos los flujos que toca la IA y medimos tiempo de ciclo, tasa de error y costo por tarea contra una línea base real. Las ganancias de encuestas no son ROI; el número que lleves al consejo sí tiene que aguantar escrutinio.

La lista corta de lo que hay que arreglar ya: accesos, fronteras de datos, trazas — y la ruta hacia la gobernanza aplicada completa si el stack lo pide.

Es la revisión de la IA que ya corre en una empresa — no la que está en el PowerPoint. Levanta cada modelo, agente e integración en uso, autorizado o shadow; identifica qué datos toca; encuentra los modos de fallo de lo que está vivo; y mide qué devuelve contra una línea base real, en dinero y horas.

Definiendo sus límites antes de sus capacidades: qué puede hacer solo, qué requiere aprobación humana, a qué datos alcanza y qué trazas deja. Luego se prueba contra casos límite y entradas adversarias, se verifica que los guardarraíles se cumplen en la ruta de ejecución, y se instrumenta para que su comportamiento sea observable desde el primer día.

Un inventario completo de la IA en uso (autorizada y shadow) con los datos que toca; la lista priorizada de lo que se va a romper antes de que se rompa, con modos de fallo y puntos débiles; el retorno medido de los flujos principales contra línea base; y las correcciones de gobernanza inmediatas. Todo en un documento que aguanta escrutinio de consejo.

Una auditoría típica toma de dos a cuatro semanas según el tamaño del stack. El precio se cotiza por alcance después de un Diagnóstico gratuito por WhatsApp: te damos un número exacto después de ver qué corre en tu empresa, no antes.

Porque en nuestras observaciones de campo solo alrededor del 35% de las organizaciones provee herramientas de IA oficialmente: en el resto, la IA que usa el equipo corre por fuera de los canales oficiales — shadow AI, sin gobernanza y con tus datos. Auditar solo lo oficial es revisar la parte pequeña del problema.