La inteligencia artificial ha pasado rápidamente de la experimentación a ocupar un lugar central en las estrategias corporativas. Sin embargo, llevar una iniciativa desde un entorno piloto hasta producción plantea desafíos relacionados con los costes, el rendimiento, la calidad de los resultados y la fiabilidad.

A medida que las organizaciones incorporan modelos de lenguaje, IA  generativa y agentes autónomos en procesos reales, también aumenta la necesidad de entender cómo se comportan estos sistemas, qué recursos consumen, qué resultados generan y qué impacto tienen sobre la experiencia de clientes y empleados.

Proponemos una conversación donde compartir cómo se están abordando estos retos y qué capacidades son necesarias para escalar la IA con control y confianza:

• Identificar las barreras que dificultan el paso de piloto a producción.

• Explorar el papel de la observabilidad para gestionar costes, rendimiento, calidad, seguridad y experiencia de usuario.

• Entender qué necesitan las organizaciones para operar aplicaciones de IA de forma confiable y gobernada.