Equipo de automatización con IA
Qué proceso se automatiza y cuál no, con qué alternativa cuando el modelo falla y quién responde del resultado.
Qué incluye
Pedir "meter IA" para automatizar una tarea puede llevar a construir un modelo antes de comprobar si un proceso determinista lo resuelve más barato y con menos partes móviles. Equipo de 13 agentes que lo frena, dirigido por `ai-strategy-lead` (no recomienda nada sin fallback escrito ni umbral de éxito medible): - `cio-orchestrator`, `data-lead` — toman tramos concretos; `data-lead` puede bloquear el proyecto entero con un semáforo rojo si el dato no da - `data-platform-integrations` — patrón de integración técnica - `financial-modeler` — siete líneas de coste comparadas siempre contra no hacer nada - `ai-governance-mlops` — puertas de liberación y detección de deriva - `product-critic`, `critico-independiente` — revisan antes de cerrar Skill que ejecuta: - `ai-feasibility-review` — obliga a medir primero la alternativa sin IA con `service-design`, y solo después deja que `ai-strategy-lead` juzgue el encaje Sirve para decidir, antes de construir nada, si una automatización concreta merece un componente de IA y bajo qué condiciones.
Resultados
- Dictamen de viabilidad - sí, no u opcional - con el patrón recomendado y su condición de uso
- Alternativa determinista descrita, medida y costeada frente a la opción con IA y frente a no hacer nada
- Ficha de dato - fuente autorizada por entidad, calidad medida, huecos y coste de cerrarlos
- Matriz de amenazas y controles por severidad, con riesgo residual y su responsable
- Registro de tratamientos con base jurídica y evidencia exigible por cada uno
- Diseño de supervisión humana - quién, en qué punto, con qué carga y con qué autoridad para parar
Requisitos
- Claude Code o Codex, con tu propia suscripción.
- Una carpeta de trabajo donde instalar `.claude/agents` o `.codex/agents`.