🛠 Implementación de la Decisión¶

Fase 7 — Sistema de IA de BKM¶

1. Identificación de la decisión¶

ID de decisión:
Nombre de la decisión:
Estado de la implementación: (Diseñada / En pruebas / Activa / Iterando)
Fecha de diseño:
Responsables técnicos y funcionales:

2. Objetivo de esta implementación¶

Describir cómo se ha decidido implementar técnicamente esta decisión, reutilizando el ecosistema general del Sistema de IA de BKM, para apoyar la toma de decisión definida en la ficha correspondiente.

Este documento no describe ejecución real, sino el diseño consciente de la implementación.

3. Relación con la decisión de negocio¶

3.1 Decisión que se apoya¶

Breve resumen de la decisión (referencia a ficha_decision.md).

3.2 Incertidumbre que se busca reducir¶

Qué incertidumbre concreta aborda esta implementación y cómo contribuye a reducirla.

4. Output esperado para la decisión¶

Describir claramente:

qué output genera el sistema,
en qué formato,
con qué frecuencia,
y cómo será utilizado por los responsables humanos para decidir.

Ejemplo: - resumen semanal por zona, - indicador de cobertura (sí / no), - escenarios recomendados, - advertencias o alertas.

5. Encaje en el Ecosistema General de IA (Fase 6)¶

5.1 Capacidades del ecosistema utilizadas¶

Indicar qué capas/capacidades del ecosistema general se utilizan, por ejemplo:

almacenamiento documental,
capa de datos,
capa de análisis,
capa de IA (copiloto),
visualización / reporting,
gobierno y validación.

5.2 Capacidades NO utilizadas¶

Capacidades del ecosistema que deliberadamente no se usan en esta decisión.

6. Arquitectura de la implementación (alto nivel)¶

Descripción conceptual del flujo, sin código.

Ejemplo: 1. Entrada de información relevante. 2. Preparación de señales necesarias. 3. Análisis y lógica de soporte. 4. Generación de output por IA. 5. Revisión humana. 6. Registro en Storage.

Se puede apoyar en un esquema visual si existe.

7. Herramientas y componentes seleccionados¶

7.1 Herramientas principales¶

Listado de herramientas concretas seleccionadas para esta decisión, con breve justificación.

Ejemplo: - almacenamiento, - base de datos, - modelo de IA, - herramienta de orquestación, - visualización.

7.2 Justificación de la selección¶

Por qué estas herramientas son adecuadas para esta decisión concreta, teniendo en cuenta:

volumen,
frecuencia,
criticidad,
coste,
reversibilidad.

8. Flujo operativo detallado¶

Describir paso a paso cómo funciona la implementación, desde que se inicia el proceso hasta que se genera el output.

Debe quedar claro: - qué ocurre primero, - qué depende de qué, - dónde interviene la IA, - dónde se valida humanamente.

9. Agentes de IA implicados¶

Listado de agentes que participan en esta implementación.

Para cada agente: - nombre, - rol, - input que recibe, - output que genera, - validaciones aplicadas.

10. Puntos de validación humana¶

Identificar explícitamente:

en qué momentos debe intervenir una persona,
quién valida,
qué criterios se usan para aceptar o rechazar el output,
qué ocurre si se rechaza.

11. Gestión de errores y límites¶

Describir: - qué ocurre si falta información, - qué ocurre si el output es inconsistente, - cómo se detectan errores, - qué límites no debe cruzar el sistema.

12. Relación con Storage¶

Definir claramente:

qué documentos se escriben en Storage,
en qué estructura,
con qué naming,
y con qué periodicidad.

Indicar explícitamente que el Repo no almacena outputs operativos.

13. Supuestos y decisiones técnicas relevantes¶

Listado de supuestos asumidos en esta implementación y decisiones técnicas que podrían revisarse en el futuro.

Ejemplo: - supuestos de calidad de datos, - decisiones de simplicidad inicial, - trade-offs aceptados.

14. Riesgos conocidos¶

Identificar riesgos específicos de esta implementación: - técnicos, - operativos, - de interpretación, - de dependencia.

15. Métricas de utilidad de la implementación¶

Definir cómo se evaluará si esta implementación aporta valor, por ejemplo:

mejora de la decisión,
reducción de incertidumbre,
ahorro de tiempo,
alineación entre equipos.

16. Estado y próximos pasos¶

Estado actual:
Próximo hito:
Condiciones para escalar o iterar:

17. Nota final¶

Esta implementación existe para apoyar una decisión humana, no para automatizarla.

Cualquier evolución futura debe respetar: - el Marco de Decisiones, - el Gobierno del Sistema de IA, - y los principios definidos por BKM.