Llevo aproximadamente 3 años gobernando modelos y me di cuenta de que: gobernar modelos no es frenar la innovación, es la única forma en la que podemos escalarla.
Gobernar modelos tanto de Gen AI y no Gen AI no comienza por la herramienta ni por el framework que está de moda, comienza por algo mucho más básico y en ocasiones incómodo: hacer explícitas las decisiones, los riesgos y las responsabilidades porque un modelo sin dueño es un riesgo latente.
Cuando no conocemos:
- para qué existe un modelo
- qué datos utiliza (entradas y salidas)
- qué decisión apoya o automatiza
- quién responde por su impacto (quién es el dueño)
sólo tenemos código operando sin gobierno con un riesgo latente.
No basta con que un modelo “funcione bien” hay que hacerse las preguntas:
- ¿cómo monitoreamos/detectamos si falla el modelo?
- ¿qué información puede consumir?
- ¿qué decisiones no debería tomar solo?
- ¿cómo lo apagamos o detenemos si algo sale mal?
Gobernar modelos no es controlarlos más si no entenderlos mejor.
Cuando las organizaciones logran clasificar sus modelos, definir los niveles de riesgo, establecer responsables claros y documentar lo esencial, todo cambia y se convierte en un activo de negocio confiable.
La verdadera madurez de los modelos en las organizaciones no se mide por cuántos están en producción, sino por qué tan preparada está la organización para explicarlos, defenderlos y ajustarlos cuando realmente importa. Y es precisamente en ese punto donde el gobierno de modelos deja de ser un requisito y se convierte en una ventaja competitiva.
Se tienen consideraciones más particulares para los modelos de Gen AI. Próximamente hablaremos más sobre esto ¿te interesa? 💡
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