Responda y descubra si su empresa está lista para poner un agente en producción.
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1. Cimientos de datos
Trazabilidad que funciona incluso después de más de dos sistemas intermediarios, una única fuente confiable por entidad y actualizaciones compatibles con el horizonte de tiempo de cada decisión.
¿Existe una única fuente de verdad para las entidades centrales (cliente, cuenta, producto) que un agente va a consultar?
¿La trazabilidad de los datos está documentada y sobrevive a más de dos sistemas intermediarios?
¿La actualización de los datos que el agente va a usar está alineada con el horizonte de tiempo de la decisión?
¿Existe un proceso formal de calidad de datos (validación, reconciliación) para los datos que alimentan decisiones automatizadas?
Paso 2 de 4
2. Integración
APIs y flujos de eventos que exponen datos mediante contratos bajo gobernanza, con identidad y límites propios para las llamadas entre sistemas.
¿Las APIs que el agente va a llamar tienen un contrato formal, versionado y documentado (esquema, límites de tasa, clasificación de datos)?
¿El agente actúa bajo una identidad propia y trazable?
¿Cada credencial que usa el agente está limitada al conjunto más estrecho de operaciones que la tarea exige?
¿Los límites de tasa y la detección de anomalías están dimensionados para patrones de llamada no humanos?
Paso 3 de 4
3. Arquitectura de aplicación
Los sistemas legados creados para procesamiento por lotes y revisión humana no ofrecen, por defecto, las interfaces necesarias para que los agentes registren cambios con seguridad.
¿Los sistemas legados que el agente necesita tocar exponen interfaces de escritura seguras y gobernadas?
¿Existe un criterio formal y documentado para decidir qué sistemas legados necesitan modernización antes de que un agente obtenga acceso?
¿El mapa de acoplamiento entre los sistemas que el agente va a atravesar está documentado y es conocido?
¿Existe un plan de mitigación de riesgo operacional para sistemas cuyo conocimiento está concentrado en una o dos personas?
Paso 4 de 4
4. Observabilidad
Si la organización no puede seguir, en orden, lo que el agente leyó, decidió y ejecutó, con fecha, hora y responsable de cada acción, la automatización crea una brecha de control.
¿Los SLOs de precisión, latencia y escalamiento se definen y acuerdan antes del lanzamiento del agente?
¿Existe un responsable designado y con autoridad sobre el comportamiento del agente en producción?
¿La observabilidad cubre el comportamiento y las decisiones reales del agente, incluyendo salidas y patrones de decisión?
¿Existe una ruta de respuesta a incidentes diseñada específicamente para fallas silenciosas del agente, una decisión sutilmente equivocada repetida a lo largo del tiempo?
Datos
0/8
Integración
0/8
Aplicación
0/8
Observabilidad
0/8
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Este scorecard refleja el framework de madurez de cuatro dimensiones que TreeID usa en revisiones de arquitectura para Agentic Enterprise: datos, integración, aplicación y observabilidad. Como partner de Databricks, TreeID aporta gobernanza de lakehouse y MLOps de nivel producción a la dimensión de datos de esta evaluación.
