Post by Luis José Raigoso Valcarcel🚀📈

Data Architecture & Data Engineering | AI Strategy→Production | Cloud Cost Optimization (FinOps) | LATAM

ES: La explosión de GenAI hizo que mucha gente sintiera que la IA apareció de golpe en 2023, cuando en realidad las empresas ya llevaban años usándola en procesos menos visibles. La demo puede verse lista mucho antes de que la empresa lo esté, y si nadie sabe qué fuente manda, quién responde por la salida, qué dato no puede entrar o cómo se apaga el flujo si falla, todavía no llegó la hora de ampliar la inversión. Esta publicación propone revisar la obra gris antes de meter IA en serio, con evidencia reciente, un antecedente histórico y un ejemplo de crédito que muestra por qué el riesgo no vive solo en el modelo. #InteligenciaArtificial #GobiernoDeDatos #MLOps #SeguridadIA #ArquitecturaEmpresarial #IAResponsable EN: The GenAI explosion made many people feel that AI appeared suddenly in 2023, when in reality companies had already been using it for years in less visible processes. A demo can look ready long before the company is, and if nobody knows which source is authoritative, who is accountable for the output, what data must not enter, or how the flow is shut down if it fails, then it is not yet time to scale the investment. This post proposes reviewing the “gray structure” before committing seriously to AI, with recent evidence, a historical precedent, and a credit example that shows why the risk does not live only in the model. #ArtificialIntelligence #DataGovernance #MLOps #AISecurity #EnterpriseArchitecture #ResponsibleAI

Post content