Operational Excellence
Lo que vendemos,
lo practicamos
primero.
La mayoría de consultoras vende metodología que no aplica internamente. Izertis desarrolla sus propias herramientas, procesos y estándares de IA y los usa en producción real antes de llevarlos al cliente.
La arquitectura marca la diferencia entre el 37% y el 80% de éxito en proyectos de IA.
Las empresas con estrategia formal de IA logran el doble de éxito. Las que además invierten en arquitectura obtienen $3,70 por cada $1 invertido. Eso es lo que construimos.
78%
de empresas ya despliega IA en producción
Deloitte State of AI 2026
70-85%
de los proyectos de IA fracasan
McKinsey Global Survey 2025
42%
de directivos dicen que la IA genera tensiones en su empresa
Deloitte State of AI 2026
CONTEXTO
La IA ha dejado de ser un experimento. Ya es infraestructura crítica de negocio.
El 78% de las empresas ya despliega sistemas de IA en producción. Pero el 70–85% de los proyectos fracasa. La diferencia no es la tecnología — es la arquitectura y el método.
Hablar con un expertoDOS CAMINOS POSIBLES
37%
Sin arquitectura
→ Silos de datos y modelos sin gobierno
→ Lock-in con un solo proveedor cloud
→ Imposibilidad de auditar decisiones de IA
→ Costes opacos que erosionan el margen
→ Cada proyecto empieza de cero
80%
Con arquitectura
→ Gobierno y linaje extremo a extremo
→ Independencia de proveedor por diseño
→ Trazabilidad auditable desde primer commit
→ FinOps nativo con alertas y rightsizing
→ Reutilización desde Marketplace Corporativo
ARQUITECTURA IA: EL MARCO QUE LO SOSTIENE TODO
10 dimensiones para IA que llega a producción y se queda
El 72% de los ejecutivos admite que sus aplicaciones de IA se desarrollan en silos. Estas 10 dimensiones son el antídoto: un marco corporativo, federado y agnóstico para diseñar, construir y operar soluciones de IA y Datos de forma coherente, segura y escalable.
Infraestructura
Despliega en cloud, on-premise o edge con la misma arquitectura.
→ Plataformas híbridas y multicloud (AKS/K8s, VMs, On-Prem)
→ Puertos de entrada/salida estandarizados
→ Patrones blue/green y canary con observabilidad integrada
Ingeniería
La lógica de negocio evoluciona sin depender de tecnologías externas.
→ Microservicios, APIs y librerías compartidas
→ Portabilidad máxima con adaptadores tecnológicos
→ Arquetipos y scaffolding en el Marketplace Corporativo
Redes
Segmentación, control de tráfico y conectividad sin acoplar la lógica de negocio.
→ DMZ, subredes y Zero Trust federado
→ WAF/API Gateway como frontera estandarizada
→ Conectividad abstracta e intercambiable
Seguridad
Protección del dato y del modelo por diseño. En sinergia con Ciberseguridad.
→ Controles centralizados OIDC/OAuth2
→ Protección contra prompt injection, data poisoning
→ Zero-trust y detección de anomalías
Datos & IA
Gestión completa y gobernada del ciclo de vida del dato y del modelo.
→ Lakehouse integrado con feature store y model store
→ Ingesta batch/stream estandarizada
→ Data serving SQL/vector/objeto con linaje
xOps
DevOps · MLOps · LLMOps — ciclo de vida completo desacoplado de las herramientas.
→ CI/CD, entrenamiento, validación y despliegue
→ Model Registry Port y Observability Port
→ Adaptadores GitHub Actions, MLflow, Terraform, Docker
Normativa y Ética
Cumplimiento regulatorio integrado desde el diseño.
→ Evaluación de riesgos y trazabilidad auditables
→ Risk Assessment Port, AIA Intake Port
→ Audit Evidence Port y Compliance Report Port
Calidad
Solo los activos que superan los contratos de calidad progresan entre entornos.
→ Quality Contract Port por dominio de negocio
→ Quality gates en CI/CD con alertas de degradación
→ Great Expectations, Evidently AI, dbt tests
Gobierno
Control y visibilidad sobre todos los activos de IA & Data.
→ Gestión de políticas, roles y responsabilidades
→ Catálogo corporativo y linaje extremo a extremo
→ Apache Atlas, OpenMetadata, Unity Catalog, Purview
FinOps, Costes como dimensión nativa
Visibilidad y optimización económica desde el diseño. Sin FinOps nativo, la IA se come el margen. Seguimiento, presupuestación, alertas y gobierno del coste de infraestructura, cómputo CPU/GPU, almacenamiento, APIs y licencias.
QUÉ ES OPERATIONAL EXCELLENCE
Tres iniciativas que funcionan como laboratorio, estándar y cultura, de forma que el cliente puede verificar ya que son las mismas prácticas que se aplican en sus proyectos.
iNNOLAB: De la idea al proof-of-concept con IA
ESTÁNDARES TRANSVERSALES
Centro de Excelencia de IA
Mejores prácticas, formación continua y estándares homogéneos en toda la compañía. El garante de que lo que se despliega en banca cumple el mismo estándar que en pharma o sector público.
INGENIERÍA ASISTIDA POR IA
Spec-Driven Development Lab
Desarrollo asistido por IA con las especificaciones como núcleo del proceso. El cliente no contrata un equipo que "también usa IA" — contrata un equipo cuyo proceso está construido sobre IA.
ANTICIPACIÓN DE CAPACIDADES
iNNOLAB
Espacio continuo de co-creación. De la idea al proof-of-concept con IA. Lo que sale de iNNOLAB alimenta el catálogo de Go To Market y los estándares del Centro de Excelencia.
3,70$
Retorno por cada $1 invertido en arquitectura de IA.
Las empresas con estrategia formal logran el doble de éxito.
TRES FUERZAS QUE NO VAN A ESPERAR
La IA se industrializa a velocidad de vértigo
El mercado pasó de $24B en 2024 a proyección $150–200B en 2030 (+30% CAGR). La clave para pasar de PoCs a IA escalable en producción es la arquitectura.
La regulación ya tiene fecha y sanciones
AI Act en vigor. Sistemas de alto riesgo deben cumplir antes del 2 de agosto de 2026. Multas de hasta €35M o 7% de la facturación global.
El coste se dispara sin visibilidad
Sin FinOps nativo, la IA puede generar facturas desorbitadas facturas desorbitadas debido al consumo impredecible de recursos y tokens.
QUÉ ES OPERATIONAL EXCELLENCE
Centro de Excelencia de IA
Mejores prácticas, formación continua y estándares homogéneos en toda la compañía.
Guía de buenas prácticas
Documentación viva de estándares de ingeniería, seguridad y gobierno de IA que se actualiza con cada proyecto.
Evaluación de herramientas y modelos
Buscan, filtran, transforman y sintetizan grandes volúmenes de datos. Generan insights y preparan información para otros sistemas.
Formación interna por perfiles
Programas de capacitación diferenciados por rol: ingenieros, consultores, perfiles de negocio y dirección.
Estándares de calidad homogéneos
Lo que se despliega en banca cumple el mismo estándar que en pharma o en sector público. Sin excepciones.
¿Por qué importa al cliente?
→ El cliente no recibe el equipo "más disponible" sino el equipo que aplica el mismo estándar que su sector requiere.
→ Los estándares internos de Izertis se convierten directamente en los estándares del proyecto del cliente.
→ La formación continua interna se traduce en equipos siempre actualizados con el estado del arte en IA.
→ Consistencia garantizada en todos los proyectos independientemente del sector o tamaño del cliente.
INGENIERÍA ASISTIDA POR IA
Spec-Driven Development Lab
Desarrollo asistido por IA con las especificaciones como núcleo del proceso de ingeniería.
Las especificaciones — requisitos, contratos de API, criterios de aceptación — son el punto de partida del ciclo de desarrollo, no documentación posterior. Desde esa base, la IA asiste en la generación de código, tests y validaciones.
Lo que el cliente recibe
→ Menos defectos en producción por ciclos de validación automatizados desde el inicio.
→ Ciclos más cortos gracias a la asistencia de IA en la generación de código y tests.
→ Trazabilidad completa desde el requisito hasta el despliegue — auditable en cualquier momento.
→ No contrata un equipo que "también usa IA" — contrata un equipo cuyo proceso está construido sobre IA.
DEL REQUISITO AL DESPLIEGUE
Especificación como punto de partida
Requisitos, contratos de API y criterios de aceptación definidos antes del primer línea de código.
Generación asistida por IA
La IA genera código, tests y validaciones a partir de las especificaciones. No desde cero.
Validación automática
Quality gates automatizados comprueban que el código cumple los criterios de aceptación definidos.
Despliegue con trazabilidad completa
Cada decisión desde el requisito hasta producción queda registrada y es auditable.
Iteración y mejora continua
Los aprendizajes se incorporan al Centro de Excelencia y al Marketplace Corporativo.
iNNOLAB
iNNOLAB: De la idea al proof-of-concept con IA
Espacio continuo de co-creación que conecta personas, ideas y tecnología. No es un evento ni un programa cerrado — es una infraestructura permanente. De "innovar para el cliente" a "innovar con el cliente".
4-8
semanas de duración total del programa
8-12
personas en el squad mixto
MVP
+ Roadmap de escalado como resultado garantizado
DEL RETO AL PROTOTIPO VALIDADO EN 4 SPRINTS
SPRINT 1
Descubrimiento
→ Investigación de usuario
→ Mapeo del problema
→ Definición de hipótesis
→ HIPÓTESIS DEFINIDA
SPRINT 2
Ideación
→ Generación de soluciones
→ Priorización
→ Diseño conceptual
→ DISEÑO CONCEPTUAL
SPRINT 3
Prototipado
→ Desarrollo de MVP
→ Integración tecnológica
→ Primeras validaciones
→ PRIMER MVP
SPRINT 4
Validación
→ Testing con usuarios
→ Iteración rápida
→ Roadmap de escalado
→ MVP + ROADMAP
