Material descargable y listas de verificación para tomar decisiones de IA con datos reales,
cumplimiento LOPDP y sin dependencia de un solo proveedor.
Checklist
Lista de verificación LOPDP para proyectos de IA
Los 8 puntos que todo proyecto de IA en Ecuador debe cumplir: consentimiento, minimización,
transferencias internacionales, derechos ARCO, y registro de operaciones.
- Inventario de datos personales tratados por el modelo
- Base legal documentada (consentimiento o interés legítimo)
- Minimización: solo datos necesarios para la tarea
- Evaluación de transferencias fuera de Ecuador
- Medidas de seguridad (cifrado en tránsito y en reposo)
- Derechos ARCO operativos en el flujo del agente
- Encargado / responsable de datos identificado
- Registro de actividades de tratamiento actualizado
Ver fundamentación →
Guía
Cómo evaluar un proveedor de IA (sin humo)
Preguntas concretas para descartar soluciones que no pueden demostrar cumplimiento,
soberanía de datos ni resultados medibles.
- ¿Dónde se procesan los datos? Si no pueden decirlo con precisión, no firme.
- ¿El modelo es open source / auditable? Apache 2.0 o equivalente.
- ¿Puede operar on-premise o edge? Requisito para datos sensibles.
- ¿Hay métricas de calidad del modelo? Accuracy, alucinación, latencia.
- ¿Qué pasa si cancela? Exportación de datos y sin lock-in.
Por qué Apache 2.0 →
Plantilla
Brief de un piloto de agentes de IA
Estructura recomendada para un piloto de 4–8 semanas con alcance cerrado y criterios de éxito escritos.
- Problema de negocio en una frase medible
- Usuarios y volúmenes estimados
- Datos de entrada / salida y dónde viven
- Integraciones (ERP, WhatsApp, CRM, SRI)
- Criterios de éxito cuantitativos (tiempo, error, conversión)
- Riesgos LOPDP y plan de mitigación
- Dueño del proyecto y equipo técnico
Evidencia sobre agentes →
Lecturas
Papers clave citados en nuestro blog
Publicaciones reales que usamos como base. Sin citas inventadas.
- Wu et al. (2023) — AutoGen · arXiv:2308.08155
- Park et al. (2023) — Generative Agents · arXiv:2304.03442
- Wei et al. (2021) — FLAN · arXiv:2109.01652
- Zhou et al. (2023) — LIMA · arXiv:2305.11206
- Guo et al. (2024) — Large Language Model based Multi-Agents · arXiv:2402.01680
Ir al blog →
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