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The model is not the moat

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The model is not the moatMade for Jerson Rodas, by Hanademi
El modelo no es la ventajaMade for Jerson Rodas, by Hanademi
Long context beat RAG, but only by 8.6pointsShare of answers judged correct in the reported 2026 mini evaluation. Values were transcribed from apublished figure.Made for Jerson Rodas, by HanademiSources: The Token Tax of Epistemic Accuracy: Comparing RAG and Long-Context Architectures for Document-Grounded Generative AI Applications. (2026).Published figure transcribed from pixels.; Li, Z., et al. (2024). Retrieval augmented generation or long-context LLMs? A comprehensive study and hybrid approach.Printed labels were transcribed from the published image to 0.1 percentage points.Unitanswers judged correct75.9%Long context67.3%Semantic RAG62.3%Keyword RAG
In this evaluation, long context produced 75.9% correct answers, ahead of Semantic RAG at 67.3%. A separate 2024 study also found that well-resourced long-context models often outperformed RAG, while RAG remained cheaper. Architecture must balance accuracy, cost and control.
El contexto largo superó a RAG, pero solopor 8,6 puntosPorcentaje de respuestas consideradas correctas en la evaluación mini reportada de 2026. Los valores setranscribieron de una figura publicada.Made for Jerson Rodas, by HanademiFuentes: The Token Tax of Epistemic Accuracy: Comparing RAG and Long-Context Architectures for Document-Grounded Generative AI Applications. (2026).Published figure transcribed from pixels.; Li, Z., et al. (2024). Retrieval augmented generation or long-context LLMs? A comprehensive study and hybrid approach.Las etiquetas impresas se transcribieron de la imagen publicada con precisión de 0,1 puntos porcentuales.Unidadrespuestas consideradas correctas75,9 %Contexto largo67,3 %RAG semántico62,3 %RAG por palabras
En esta evaluación, el contexto largo produjo 75,9% de respuestas correctas, por encima del 67,3% de RAG semántico. Otro estudio de 2024 también encontró que los modelos de contexto largo con recursos suficientes superaron con frecuencia a RAG, mientras RAG siguió siendo más barato. La arquitectura debe equilibrar precisión, costo y control.
Four terms for the decisionMade for Jerson Rodas, by HanademiTokenA small unit of text processed and billed by a model.Long contextSending a large body of material directly with one request.RAGRetrieving selected evidence before the model writes its answer.Model routingChoosing a model for each request using defined criteria.
The decision requires 4 distinctions. Context carries material, retrieval selects evidence, and routing chooses the engine. Enterprise controls remain outside the model.
Cuatro términos para la decisiónMade for Jerson Rodas, by HanademiTokenUna unidad pequeña de texto que el modelo procesa y factura.Contexto largoEnviar una gran cantidad de material directamente con una solicitud.RAGRecuperar evidencia seleccionada antes de que el modelo redacte.Enrutamiento de modelosElegir un modelo para cada solicitud mediante criterios definidos.
La decisión requiere 4 distinciones. El contexto transporta material, la recuperación selecciona evidencia y el enrutamiento elige el motor. Los controles empresariales permanecen fuera del modelo.
The model is not the moatA stone castle surrounded by a moat in the countryside.Sources: Grounding, not models, will define your AI advantage | CIO. cio.com.
The defensible advantage comes from the controlled knowledge and architecture surrounding interchangeable models.
El modelo no es el fosoUn castillo de piedra rodeado por un foso en el campo.Fuentes: Grounding, not models, will define your AI advantage | CIO. cio.com.
La ventaja defendible proviene del conocimiento controlado y la arquitectura que rodean a modelos intercambiables.
Advertised context jumped almost 8xAdvertised context capacity for selected model launches in 2023 and 2024, tokens.Made for Jerson Rodas, by HanademiSources: OpenAI. (2023). New models and developer products announced at DevDay.; Anthropic. (2024). The Claude 3 model family: Opus,Sonnet, Haiku.; Google. (2024). Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context.UnittokensGPT-4 Turbo128KClaude 3200KGemini 1.51,000K
Model vendors expanded one request from 128,000 to 1 million tokens. That is a major capability gain. Even 128,000 tokens represent about 256 illustrative pages before instructions, conversation history and output capacity.
El contexto anunciado aumentó casi 8 vecesCapacidad de contexto anunciada para lanzamientos seleccionados de 2023 y 2024, tokens.Made for Jerson Rodas, by HanademiFuentes: OpenAI. (2023). New models and developer products announced at DevDay.; Anthropic. (2024). The Claude 3 model family: Opus,Sonnet, Haiku.; Google. (2024). Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context.UnidadtokensGPT-4 Turbo128KClaude 3200KGemini 1.51.000K
Los proveedores ampliaron una solicitud de 128.000 a 1 millón de tokens. Es un avance importante. Incluso 128.000 tokens representan unas 256 páginas ilustrativas antes de instrucciones, historial de conversación y capacidad de respuesta.
A million tokens still produced a 21-pointretrieval gapSingle-needle retrieval at 1 million tokens across 4 models, percent, reported in 2026.Made for Jerson Rodas, by HanademiSources: digitalapplied.com.Unitretrieval success99%Gemini 396%GPT-5.589%Claude Opus 4.778%DeepSeek V4-Pro
At 1 million tokens, reported single-needle retrieval ranged from 78% to 99%. The advertised capacity was identical, but the outcomes were not. Procurement must test retrieval behavior, not compare context limits alone.
Un millón de tokens aún produjo una brechade 21 puntosRecuperación de una sola aguja con 1 millón de tokens en 4 modelos, porcentaje, reportado en 2026.Made for Jerson Rodas, by HanademiFuentes: digitalapplied.com.Unidadéxito de recuperación99 %Gemini 396 %GPT-5.589 %Claude Opus 4.778 %DeepSeek V4-Pro
Con 1 millón de tokens, la recuperación reportada de una sola aguja varió entre 78% y 99%. La capacidad anunciada era idéntica, pero los resultados no. La compra debe probar el comportamiento de recuperación, no comparar solo límites de contexto.
The best tested method scored 32.96across 39,190 mixed artifacts.The result is benchmark-specific and comes from a secondary source. It shouldmotivate a local retrieval test.Sources: particula.tech.
A large context window is not the hardest enterprise problem. The best reported agentic RAG method scored 32.96 across a pool of 39,190 mixed artifacts. Heterogeneous repositories turn search quality into an architectural bottleneck.
El mejor método probado obtuvo 32,96entre 39.190 artefactos mixtos.El resultado es específico del benchmark y proviene de una fuente secundaria. Debemotivar una prueba local de recuperación.Fuentes: particula.tech.
Una ventana de contexto grande no es el problema empresarial más difícil. El mejor método reportado de RAG agéntico obtuvo 32,96 en un conjunto de 39.190 artefactos mixtos. Los repositorios heterogéneos convierten la calidad de búsqueda en un cuello de botella arquitectónico.
Reading everything multiplies input volumeby 100Input tokens per request under 2 illustrative scopes. Equal per-token rates imply the same 100x cost ratio.Made for Jerson Rodas, by HanademiSources: OpenAI. (2024). API pricing.; Anthropic. (2024). Anthropic API pricing.; Google Cloud. (2024). Vertex AI generative AI pricing.1,000,000 ÷ 10,000 = 100.Unitinput tokensSelected evidenceFull context1,000K10K100x
At equal rates, sending 1 million tokens costs 100 times as much as sending 10,000. Representative 2024 list prices ranged from $3 to $7 per million input tokens. Long context can win a task and still lose the operating model.
Leerlo todo multiplica por 100 el volumende entradaTokens de entrada por solicitud bajo 2 alcances ilustrativos. La misma tarifa por token implica una relaciónde costo de 100 veces.Made for Jerson Rodas, by HanademiFuentes: OpenAI. (2024). API pricing.; Anthropic. (2024). Anthropic API pricing.; Google Cloud. (2024). Vertex AI generative AIpricing.1.000.000 ÷ 10 = 100.Unidadtokens de entradaEvidencia seleccionadaContexto completo1.000K10K100x
Con la misma tarifa, enviar 1 millón de tokens cuesta 100 veces más que enviar 10.000. Los precios de lista representativos de 2024 variaron entre US$3 y US$7 por millón de tokens de entrada. El contexto largo puede ganar una tarea y aun así perder en el modelo operativo.
The original RAG gain was 1.6 exact-matchpointsExact-match score on Natural Questions in the original RAG study, RAG-Sequence versus the cited T5-11Bbaseline.Made for Jerson Rodas, by HanademiSources: Lewis, P., et al. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks. Advances in NeuralInformation Processing Systems, 33.Unitexact-match score44.5RAG-Sequence42.9T5-11B
RAG began with a measurable accuracy gain on a knowledge-intensive task. The reported scores were 44.5 and 42.9. That validates retrieval as a technique, not as a complete permission, currency or audit system.
La mejora original de RAG fue de 1,6 puntosde exactitudPuntuación de coincidencia exacta en Natural Questions en el estudio original de RAG, RAG-Sequence frenteal referente T5-11B citado.Made for Jerson Rodas, by HanademiFuentes: Lewis, P., et al. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks. Advances inNeural Information Processing Systems, 33.Unidadpuntuación de coincidencia exacta44,5RAG-Sequence42,9T5-11B
RAG comenzó con una mejora medible de precisión en una tarea intensiva en conocimiento. Las puntuaciones reportadas fueron 44,5 y 42,9. Eso valida la recuperación como técnica, no como sistema completo de permisos, vigencia o auditoría.
Controlled assistants are already targetingsix-figure workforcesPotential or announced user populations for 2 internal public-sector and energy-sector AI initiatives.Made for Jerson Rodas, by HanademiSources: groundtruth.day.; Petrobras Uses Generative AI to Support 100,000 Workers. - CPG ....Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.UnitpeopleAustria GovGPT180KChatPetrobras100K1.8x
Austria announced GovGPT for more than 180,000 federal staff. Public reporting described ChatPetrobras as potentially serving more than 100,000 workers. At that scale, identity, spending and audit controls cannot be rebuilt inside every assistant.
Los asistentes controlados ya apuntan aplantillas de seis cifrasPoblaciones potenciales o anunciadas de usuarios para 2 iniciativas internas de IA en los sectores público yenergético.Made for Jerson Rodas, by HanademiFuentes: groundtruth.day.; Petrobras Uses Generative AI to Support 100,000 Workers. - CPG ....Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.UnidadpersonasGovGPT de Austria180KChatPetrobras100K1,8x
Austria anunció GovGPT para más de 180.000 empleados federales. Informes públicos describieron ChatPetrobras con potencial para servir a más de 100.000 trabajadores. A esa escala, identidad, gasto y auditoría no pueden reconstruirse dentro de cada asistente.
Indexing 4,500 documents cut averagesearch from 18 minutes to 40 seconds.This is a vendor case study rather than an independently audited trial. A local pilot shouldreproduce its baseline.Sources: algorcomp.pl.
This factory case makes the knowledge layer tangible. The agent indexed 4,500 technical documents and reduced average procedure search from 18 minutes to 40 seconds. The value came from organizing and retrieving plant knowledge.
Indexar 4.500 documentos redujola búsqueda promedio de 18minutos a 40 segundos.Este es un caso de proveedor, no un ensayo auditado de forma independiente. Un pilotolocal debe reproducir su línea base.Fuentes: algorcomp.pl.
Este caso industrial vuelve tangible la capa de conocimiento. El agente indexó 4.500 documentos técnicos y redujo la búsqueda promedio de procedimientos de 18 minutos a 40 segundos. El valor provino de organizar y recuperar conocimiento de la planta.
Alberta used 50 agents to scan 466million lines of code.This secondary case should be treated as reported implementation evidence, not anindependently audited productivity result.Sources: thevelocitywhitepapers.com.
Agent systems can extend one controlled service across enormous information estates. Alberta reportedly used 50 agents to scan 466 million lines of government code in roughly 20 hours. Scale makes shared orchestration and audit services more important, not less.
Alberta usó 50 agentes para revisar 466millones de líneas de código.Este caso secundario debe tratarse como evidencia reportada de implementación, nocomo un resultado de productividad auditado de forma independiente.Fuentes: thevelocitywhitepapers.com.
Los sistemas de agentes pueden extender un servicio controlado sobre enormes conjuntos de información. Alberta utilizó, según el reporte, 50 agentes para revisar 466 millones de líneas de código gubernamental en unas 20 horas. La escala aumenta la importancia de la orquestación y la auditoría compartidas.
ADNOC links its largest pilot gains toproprietary knowledgeCompany-reported pilot improvements from ENERGYai, percent, alongside its stated use of proprietarysubsurface knowledge.Made for Jerson Rodas, by HanademiSources: ADNOC. (2024). ADNOC, G42 and Microsoft launch ENERGYai.; ADNOC and AIQ successfully complete trial phase ofagentic AI solution ENERGYai.; AIQ and SLB to Advance Development and Deployment of Agentic AI ....Unitreported improvement75%Geological modeling70%Seismic interpretation
ADNOC reported improvements of up to 75% in geological modeling and 70% in seismic interpretation. Its description of ENERGYai combines language models with proprietary subsurface knowledge and industrial workflows. The numbers remain company-reported pilot evidence.
ADNOC vincula sus mayores mejoras pilotocon conocimiento propietarioMejoras piloto de ENERGYai reportadas por la empresa, porcentaje, junto con su uso declarado deconocimiento propietario del subsuelo.Made for Jerson Rodas, by HanademiFuentes: ADNOC. (2024). ADNOC, G42 and Microsoft launch ENERGYai.; ADNOC and AIQ successfully complete trial phase of agenticAI solution ENERGYai.; AIQ and SLB to Advance Development and Deployment of Agentic AI ....Unidadmejora reportada75 %Modelado geológico70 %Interpretación sísmica
ADNOC reportó mejoras de hasta 75% en modelado geológico y 70% en interpretación sísmica. Su descripción de ENERGYai combina modelos de lenguaje con conocimiento propietario del subsuelo y procesos industriales. Las cifras siguen siendo evidencia piloto reportada por la empresa.
Four context elements protect decisionsacross 4 physical consequence areas.The 2 rows preserve separate source loci: ISA-95 defines measurement context, whileNIST identifies operational consequences.Sources: International Society of Automation. (2010). ANSI/ISA-95 Enterprise-control system integration.; NIST. (2023). Guide to OperationalTechnology Security, SP 800-82 Rev. 3.Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.
A temperature is unsafe to interpret without equipment identity, engineering unit, timestamp and operating context. NIST separates operational technology because failures can affect safety, reliability, production and physical processes. Industrial agents need stronger validation before they can act.
Cuatro elementos de contextoprotegen decisiones en 4 áreas deconsecuencias físicas.Las 2 filas conservan fuentes separadas: ISA-95 define el contexto de medición y NISTidentifica consecuencias operativas.Fuentes: International Society of Automation. (2010). ANSI/ISA-95 Enterprise-control system integration.; NIST. (2023). Guide to OperationalTechnology Security, SP 800-82 Rev. 3.Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.
Una temperatura no puede interpretarse de forma segura sin identidad del equipo, unidad de ingeniería, hora y contexto operativo. NIST separa la tecnología operacional porque las fallas pueden afectar seguridad, confiabilidad, producción y procesos físicos. Los agentes industriales necesitan mayor validación antes de actuar.
Microsoft's early users valued Copilotenough to resist losing itShares of Microsoft's early Copilot users reporting 2 distinct perceptions in 2023.Made for Jerson Rodas, by HanademiSources: Microsoft. (2023). What can Copilot’s earliest users teach us about generative AI at work?Unitearly users77%Did not want to give it up70%Felt more productive
The suite assistant has genuine value. Microsoft reported that 70% of early users felt more productive and 77% did not want to give it up. A shared enterprise layer should complement this experience, not force the company to abandon it.
Los primeros usuarios de Microsoftvaloraron Copilot y no querían perderloPorcentajes de los primeros usuarios de Copilot de Microsoft que reportaron 2 percepciones distintas en2023.Made for Jerson Rodas, by HanademiFuentes: Microsoft. (2023). What can Copilot’s earliest users teach us about generative AI at work?Unidadusuarios iniciales77 %No quería dejarlo70 %Se sintió más productivo
El asistente de la suite tiene valor real. Microsoft reportó que 70% de los primeros usuarios se sintió más productivo y 77% no quería dejarlo. Una capa empresarial compartida debe complementar esa experiencia, no obligar a la empresa a abandonarla.
44% reported inaccuracy, the most commonexperienced generative AI harm.The figure could not be independently reverified during this build and remains reportedsurvey evidence.Sources: McKinsey & Company. (2024). The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value.
McKinsey reported that 44% of relevant respondents had experienced inaccuracy. It was the most commonly reported negative consequence. Controlled knowledge is therefore a risk response as well as a productivity strategy.
44% reportó inexactitud, el dañoexperimentado más común de laIA generativa.La cifra no pudo volver a verificarse de forma independiente durante esta construcción ysigue siendo evidencia reportada de encuesta.Fuentes: McKinsey & Company. (2024). The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value.
McKinsey reportó que 44% de los encuestados relevantes había experimentado inexactitud. Fue la consecuencia negativa reportada con mayor frecuencia. El conocimiento controlado es una respuesta de riesgo además de una estrategia de productividad.
Low utilization makes seat pricing hard todefendIllustrative monthly cost for 1,000 users: a historical $30 seat price versus assumed model charges of$0.02 per query. Log scale: every gridline is ×10.Made for Jerson Rodas, by HanademiSources: Microsoft. (2024). Microsoft 365 Copilot pricing for enterprise.; OpenAI. (2024). API pricing.; Anthropic. (2024). AnthropicAPI pricing.Seat cost uses the supplied historical price.UnitUSD per month$100$1K$10K$100K10 queries100 queries1,000 queriesSeat licensesModelconsumption
A 1,000-seat deployment costs $30,000 each month at the historical price whether people use it or not. Under the supplied consumption assumption, model charges range from $200 to $20,000. Engineering and support must still be added before deciding.
La baja utilización dificulta defender elprecio por usuarioCosto mensual ilustrativo para 1.000 usuarios: precio histórico de US$30 por usuario frente a cargossupuestos de US$0,02 por consulta. Escala logarítmica: cada línea es ×10.Made for Jerson Rodas, by HanademiFuentes: Microsoft. (2024). Microsoft 365 Copilot pricing for enterprise.; OpenAI. (2024). API pricing.; Anthropic. (2024). AnthropicAPI pricing.El costo por usuario usa el precio histórico entregado.UnidadUSD por mes$100$1K$10K$100K10 consultas100 consultas1.000 consultasLicencias porusuarioConsumo delmodelo
Un despliegue de 1.000 licencias cuesta US$30.000 al mes al precio histórico, se use o no. Bajo el supuesto de consumo entregado, los cargos del modelo varían entre US$200 y US$20.000. Aún deben añadirse ingeniería y soporte antes de decidir.
Do not approve scale until the pilot reportsall 10 measurement elements.Both lists are evaluation requirements derived from the supplied NIST-based claims, notaudited market averages.Sources: NIST. (2024). Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile, NIST AI 600-1.
Industrial announcements rarely disclose all 5 essentials needed to judge a result. A controlled pilot should also measure 5 operational outcomes, including citation accuracy and obsolete-version leakage. The company needs its own evidence before promising return.
No apruebe escala hasta que el pilotoreporte los 10 elementos de medición.Ambas listas son requisitos de evaluación derivados de las afirmaciones basadas enNIST, no promedios de mercado auditados.Fuentes: NIST. (2024). Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile, NIST AI 600-1.
Los anuncios industriales rara vez divulgan los 5 elementos esenciales para juzgar un resultado. Un piloto controlado también debe medir 5 resultados operativos, incluidos precisión de citas y filtración de versiones obsoletas. La empresa necesita evidencia propia antes de prometer retorno.
NIST turns 12 generative AI risks into 4continuous functionsCounts of risk categories in the 2024 generative AI profile and functions in NIST AI RMF 1.0.Made for Jerson Rodas, by HanademiSources: NIST. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0.; NIST. (2024). Artificial Intelligence RiskManagement Framework: Generative Artificial Intelligence Profile, NIST AI 600-1.Unitframework elementsRisk categories12Risk functions4
NIST identifies 12 generative AI risk categories, including confabulation, privacy and information security. It organizes the work into 4 functions: Govern, Map, Measure and Manage. Approval is therefore the start of control, not its end.
NIST convierte 12 riesgos de IAgenerativa en 4 funciones continuasCantidad de categorías de riesgo en el perfil generativo de 2024 y funciones de NIST AI RMF 1.0.Made for Jerson Rodas, by HanademiFuentes: NIST. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0.; NIST. (2024). Artificial Intelligence RiskManagement Framework: Generative Artificial Intelligence Profile, NIST AI 600-1.Unidadelementos del marcoCategorías de riesgo12Funciones de riesgo4
NIST identifica 12 categorías de riesgo de IA generativa, incluidas confabulación, privacidad y seguridad de la información. Organiza el trabajo en 4 funciones: gobernar, mapear, medir y gestionar. La aprobación es el inicio del control, no su final.
Controlled AI moved from industrial launchto secured pilots and procurement rulesSelected dated industrial and government AI milestones from 2023 through June 2026.Made for Jerson Rodas, by HanademiSources: Siemens. (2023). Siemens and Microsoft drive cross-industry AI adoption.; bmf.gv.at.; digital.go.jp.Unitcalendar date20232024202520262023Siemens Industrial CopilotMay 1, 2024–Apr 30, 2025Austria secured pilotJun 12, 2026Japan procurement guideline
Siemens and Microsoft announced an industrial copilot in 2023. Austria then ran an on-premises knowledge-management pilot from May 2024 through April 2025. Japan approved a normative generative AI procurement guideline on June 12, 2026.
La IA controlada pasó del lanzamiento industrial apilotos seguros y reglas de compraHitos seleccionados y fechados de IA industrial y gubernamental desde 2023 hasta junio de 2026.Made for Jerson Rodas, by HanademiFuentes: Siemens. (2023). Siemens and Microsoft drive cross-industry AI adoption.; bmf.gv.at.; digital.go.jp.Unidadfecha calendario20232024202520262023Siemens Industrial CopilotMay 1, 2024–Apr 30, 2025Piloto seguro de AustriaJun 12, 2026Directriz de compra de Japón
Siemens y Microsoft anunciaron un copiloto industrial en 2023. Austria ejecutó después un piloto local de gestión del conocimiento entre mayo de 2024 y abril de 2025. Japón aprobó una directriz normativa de contratación de IA generativa el 12 de junio de 2026.
AI control now spans records, managementsystems and lawSelected standards and the staged application of the EU AI Act from 2016 through 2027.Made for Jerson Rodas, by HanademiSources: International Organization for Standardization. (2016). ISO 15489-1:2016 Information and documentation, records management.;International Organization for Standardization. (2023). ISO/IEC 42001:2023 Information technology, artificial intelligence, managementsystem.; European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence.Unitcalendar year20162023202420272016ISO 15489 records2023ISO 42001 AI management2024–2027EU AI Act stages
ISO 15489 governs the creation, capture and management of official records. ISO 42001 adds a management system for organizations using AI. The EU AI Act brings documentation, logging, data governance and human oversight into staged legal obligations for high-risk systems.
El control de IA ya abarca registros,sistemas de gestión y leyNormas seleccionadas y aplicación gradual de la Ley de IA de la UE desde 2016 hasta 2027.Made for Jerson Rodas, by HanademiFuentes: International Organization for Standardization. (2016). ISO 15489-1:2016 Information and documentation, records management.;International Organization for Standardization. (2023). ISO/IEC 42001:2023 Information technology, artificial intelligence, managementsystem.; European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence.Unidadaño calendario20162023202420272016Registros ISO 154892023Gestión de IA ISO 420012024–2027Etapas de la Ley de IA
ISO 15489 gobierna la creación, captura y gestión de registros oficiales. ISO 42001 añade un sistema de gestión para organizaciones que usan IA. La Ley de IA de la UE incorpora documentación, registros, gobernanza de datos y supervisión humana en obligaciones legales graduales para sistemas de alto riesgo.
Centralize 6 shared controls, notevery user experience.Start with controlled documents, read-only access and measured retrieval quality beforeadding transactional or physical authority.Sources: NIST. (2024). Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile, NIST AI 600-1.
A reusable platform can centralize 6 services: identity, retrieval, model routing, evaluation, cost metering and audit logging. Office assistants can consume them, while industrial agents use stricter permissions. The company owns the control layer without owning every interface.
Centralice 6 controles compartidos, nocada experiencia de usuario.Comience con documentos controlados, acceso de solo lectura y calidad de recuperaciónmedida antes de añadir autoridad transaccional o física.Fuentes: NIST. (2024). Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile, NIST AI 600-1.
Una plataforma reutilizable puede centralizar 6 servicios: identidad, recuperación, enrutamiento, evaluación, medición de costos y registro auditable. Los asistentes ofimáticos pueden consumirlos, mientras los agentes industriales usan permisos más estrictos. La empresa controla la capa sin poseer cada interfaz.
Shared controls become infrastructureEmployees work with laptops and a whiteboard beside data-center equipment.Sources: Google Cloud revolutionises enterprise code search with real-time, permission-aware repository ingestion | Noah Intelligence. noah-news.com.
The winning layer is the system teams can govern and reuse across competing assistants.
Los controles compartidos sevuelven infraestructuraEmpleados trabajan con computadores portátiles y una pizarra junto a equipos de un centro de datos.Fuentes: Google Cloud revolutionises enterprise code search with real-time, permission-aware repository ingestion | Noah Intelligence. noah-news.com.
La capa ganadora es el sistema que los equipos pueden gobernar y reutilizar entre asistentes competidores.
In summaryMade for Jerson Rodas, by HanademiSources: thevelocitywhitepapers.com.; ADNOC. (2024). ADNOC, G42 and Microsoft launch ENERGYai.; NIST. (2023). Guide to Operational TechnologySecurity, SP 800-82 Rev. 3.; International Society of Automation. (2010). ANSI/ISA-95 Enterprise-control system integration.; NIST. (2023).Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0.Alberta used 50 agents to scan 466 million lines of government code in roughly 20 hours.ADNOC presented ENERGYai as combining large language models with proprietary subsurface knowledge and industry workflows.NIST treats operational technology separately because failures can affect safety, reliability, production and physical processes.Industrial measurements commonly require equipment identity, engineering unit, timestamp and operating context before safe interpretation.NIST AI RMF 1.0 organizes AI risk work into four functions: Govern, Map, Measure and Manage.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Jerson Rodas, by HanademiFuentes: thevelocitywhitepapers.com.; ADNOC. (2024). ADNOC, G42 and Microsoft launch ENERGYai.; NIST. (2023). Guide to Operational TechnologySecurity, SP 800-82 Rev. 3.; International Society of Automation. (2010). ANSI/ISA-95 Enterprise-control system integration.; NIST. (2023).Artificial Intelligence Risk Management Framework 1.0.Alberta utilizó 50 agentes para examinar 466 millones de líneas de código gubernamental en aproximadamente 20 horas.ADNOC presentó ENERGYai como una combinación de modelos de lenguaje con conocimiento propietario del subsuelo y procesos industriales.NIST trata por separado la tecnología operacional porque sus fallas pueden afectar seguridad, confiabilidad, producción y procesos físicos.Las mediciones industriales comúnmente requieren identidad del equipo, unidad de ingeniería, hora y contexto operativoantes de una interpretación segura.NIST AI RMF 1.0 organiza el trabajo de riesgo de IA en cuatro funciones: gobernar, mapear, medir y gestionar.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

Retrieval is an architectural choice, not an automatic accuracy winner. These terms separate model capacity from enterprise control.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

La recuperación es una decisión arquitectónica, no una ganadora automática en precisión. Estos términos separan la capacidad del modelo del control empresarial.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English