Uso informal de IA
Herramientas dispersas, decisiones invisibles y evidencias perdidas.
IA gobernada para equipos de software
Si la IA ya está en el equipo, ordenamos su uso. Si todavía no está, definimos dónde empezar.
Casos de uso, controles, evidencias y próximos pasos para avanzar sin improvisar.
Cuando la IA ya está en ingeniería, pero el control aún no
Muchos equipos ya usan IA en desarrollo, revisión, documentación, soporte o automatización. El riesgo aparece cuando el uso avanza más rápido que las reglas, la evidencia, la revisión y la responsabilidad.
Licencias sin adopción real
Herramientas pagadas que no cambian tickets, PRs, tests ni releases.
Pilotos que no escalan
Pruebas interesantes sin owner, métricas ni criterio de salida.
Revisión saturada
Más código y sugerencias, pero no más capacidad real de evaluación.
Documentación plausible
Textos correctos en apariencia, pero sin fuente, decisión ni cambio verificable.
Agentes sin límites
Automatización sin permisos, rollback, gates ni responsabilidad asignada.
Cómo convertimos IA dispersa en delivery gobernado
01
Clarificar casos de uso
Riesgos, hechos observables y alcance inicial.
02
Definir controles
Permisos, roles, datos, gates y evidencias.
03
Pilotar workflows
Flujos reales con revisión humana.
04
Medir resultados
Calidad, esfuerzo, riesgo y aceptación.
05
Decidir el siguiente paso
Cerrar, repetir, rediseñar o escalar.
Servicio Profesional
Cada intervención convierte el uso de IA en una base operativa clara: casos priorizados, controles definidos, evidencias, criterios de revisión, responsabilidades y próximos pasos utilizables por ingeniería, producto, seguridad, dirección y cumplimiento.
Mapa de uso real de IA
Dónde se usa, quién la usa, qué riesgos genera y qué evidencias existen.
Modelo de gates
Controles mínimos para prompts, código, documentación, testing, PRs y release.
Workflow piloto
Un flujo real llevado a práctica con roles, permisos, revisión y métricas.
Manual operativo
Decisiones recomendadas: escalar, limitar, rediseñar o detener.
Dirección técnica del trabajo
Gonzalo Sánchez Pla
Dirección técnica y delivery
Este proyecto está dirigido por Gonzalo Sánchez Pla, científico de datos y perfil senior de ingeniería tecnológica con más de 15 años de experiencia en consultoría informática, desarrollo de software, datos y delivery.
Actualmente participa en grandes proyectos de ingeniería del software para multinacionales, administraciones públicas, gobiernos y grandes organizaciones, centrando su trabajo en el diseño y gobierno de sistemas agénticos de inteligencia artificial aplicados al SDLC.
Su enfoque combina solvencia técnica, rigor en la entrega y uso controlado de herramientas de IA para obtener resultados verificables, trazables y alineados con las necesidades reales de cada proyecto.
IA en equipos de software, sin improvisar
Para organizaciones que ya usan IA de forma dispersa y para las que aún están decidiendo dónde empezar.
Identificamos casos de uso reales, riesgos, permisos, workflows, evidencias y revisión humana para pilotar, gobernar o escalar con criterio.