01
Búsqueda y conocimiento
¿Cómo encontrar normas, informes y antecedentes con fuente y versión verificables?
Aplicaciones
Repositorios institucionales, soporte interno, investigación y gestión documental.
IA aplicada y gobernable
La IA no es el servicio. El servicio es un proceso mejor.
Seleccionamos casos, diseñamos controles y construimos pilotos medibles para gobiernos y empresas antes de comprometer una adopción mayor.
01
Proceso y línea de base antes de la herramienta
02
Privacidad, seguridad y supervisión desde el diseño
03
Evidencia para escalar, limitar o detener
Casos de uso
Cinco tareas concretas para evaluar.
El nombre de una tecnología no define un proyecto. Cada caso cambia según el dato, el usuario, la consecuencia del error y la posibilidad real de supervisión.
02
Extracción y clasificación
¿Qué campos, categorías o derivaciones repetitivas puede sugerir el sistema para revisión?
Aplicaciones
Expedientes, formularios, contratos, solicitudes, incidencias y archivos históricos.
03
Redacción asistida
¿Qué borradores pueden prepararse desde plantillas y evidencia autorizada sin delegar la aprobación?
Aplicaciones
Respuestas, resúmenes, reportes, fichas, comunicaciones y documentación técnica.
04
Orientación y atención
¿Qué consultas frecuentes pueden resolverse y cuándo debe intervenir una persona?
Aplicaciones
Ciudadanía, clientes, equipos internos, proveedores y canales de autoservicio.
05
Señales y apoyo analítico
¿Qué patrones o excepciones necesitan revisión y qué acción sigue después?
Aplicaciones
Proyectos, servicios, riesgos, control de calidad, mercado y seguimiento operativo.
Piloto completo
La demostración es solo una de seis etapas.
Un prototipo convincente no demuestra calidad, seguridad, ahorro ni capacidad de operación. La evaluación empieza antes de construir.
Proceso y línea de base
Tarea, volumen, tiempo, errores, costo y responsables antes de introducir IA.
Datos y permisos
Fuentes autorizadas, vigencia, sensibilidad, acceso, retención y calidad mínima.
Exposición y controles
Consecuencias del error, supervisión, trazabilidad, abstención y respuesta a incidentes.
Piloto y pruebas
Alcance acotado, casos representativos y criterios definidos antes del desarrollo.
Medición completa
Calidad, tiempo total, retrabajo, riesgo, adopción y costo de operación.
Decisión y adopción
Evidencia para escalar, limitar, rediseñar o detener, con responsables claros.
Decisión de portafolio
El resultado no siempre es escalar.
Pilotar
Valor plausible y exposición controlable
Existe una tarea acotada, datos utilizables, revisión viable y una mejora que puede medirse en semanas.
Investigar
Falta evidencia antes de construir
La oportunidad puede ser relevante, pero todavía no están claros el proceso, los datos, las obligaciones o la línea de base.
Rediseñar
Cambiar autonomía, datos o alcance
El caso puede conservar utilidad si se reduce la consecuencia, se fortalece la supervisión o se limita la población afectada.
Detener
El riesgo o la inviabilidad dominan
Una alternativa más simple, reglas determinísticas o mejora del proceso puede producir más valor con menor exposición.
Gobiernos
Mejorar capacidad sin delegar responsabilidad pública
La IA puede asistir búsqueda, clasificación, atención y análisis. Las decisiones sobre derechos, servicios o beneficios requieren controles proporcionales, transparencia y responsables institucionales.
Empresas
Reducir fricción sin crear una deuda operativa invisible
La evaluación debe incluir integración, seguridad, dependencia tecnológica, propiedad de datos, costo total, revisión humana y efecto real sobre clientes o equipos.
Marco vigente
Innovación responsable, no cumplimiento por apariencia.
El alcance técnico debe adaptarse al uso, la organización y las obligaciones aplicables. NOAM no sustituye la clasificación jurídica ni una auditoría especializada.
PerúEstrategia Nacional de IA 2026–2030Marco para articular desarrollo, uso y gestión de la IA en el país.PerúReglamento de la Ley N.° 31814Clasificación, obligaciones y principios para sistemas basados en IA.NISTAI Risk Management FrameworkMarco voluntario para gobernar, mapear, medir y gestionar riesgos.
Evidencia abierta
Prueba el criterio antes de contratar.
El laboratorio, la muestra y las guías permiten examinar cómo NOAM prioriza, controla y mide un caso sin confundir una respuesta fluida con un sistema confiable.
Herramienta abierta
Laboratorio de casos de IA
Separa oportunidad, exposición y fortaleza de controles.
Abrir MuestraPiloto de IA documental
Línea de base, corpus, pruebas, errores y decisión de escala.
Abrir Guía directivaGobernanza de IA
Roles y controles proporcionales desde la selección del caso.
Abrir ToolkitPriorizar un caso de uso
Ficha editable para comparar valor, datos, factibilidad y riesgo.
Abrir ArquitecturaIA documental en entidades
Fuentes, permisos, recuperación, citas y supervisión.
Abrir SoluciónIA para procesos públicos
Diagnóstico, portafolio, piloto, medición y adopción.
AbrirPreguntas frecuentes
Antes de automatizar.
Sí, cuando existe una finalidad clara, un corpus autorizado, reglas de acceso, rutas de derivación y métricas de calidad. Primero definimos qué puede responder, qué debe citar y cuándo debe abstenerse o transferir la consulta.
No siempre. Un piloto puede trabajar con una colección documental o un proceso acotado. La prioridad es que la fuente sea pertinente, autorizada, versionada y suficiente para probar el caso de uso.
No es el punto de partida recomendado. Cuando una decisión afecta derechos, servicios, empleo, crédito u otros resultados relevantes, deben evaluarse la clasificación jurídica, la supervisión humana y alternativas de menor riesgo.
Con fuentes controladas, recuperación verificable, instrucciones de abstención, citas, conjuntos de prueba, revisión humana y monitoreo. Ningún control elimina por sí solo el riesgo, por lo que debe medirse sobre casos reales.
Se compara con la línea de base del proceso completo: calidad, tiempo, retrabajo, errores graves, costo, adopción y carga de supervisión. Los umbrales se acuerdan antes de observar los resultados.
El alcance debe definir código, datos, configuraciones, documentación, exportación, credenciales y condiciones de salida. La portabilidad y la transferencia son parte del producto, no una conversación posterior.
Primera definición