Cloud & AI Quick Assessment: Evaluacion de Arquitectura en 2 Semanas

Cada vez que un CTO nos dice “estamos listos para implementar IA”, nuestra primera pregunta es: “como sabes que tu arquitectura actual esta lista?”

La mayoria de las veces, la respuesta es un silencio incomodo o una lista de asunciones no validadas.

El Quick Assessment ONMI nacio para resolver exactamente esto: darle a un CTO o VP de Ingenieria una radiografia completa de su arquitectura cloud + IA en solo 2-3 semanas, sin interrumpir las operaciones del equipo.

Por que Necesitas un Assessment Antes de Invertir en IA

Las empresas reguladas cometen sistematicamente el mismo error: deciden implementar IA y luego descubren que su arquitectura actual no esta preparada. Los sintomas son siempre los mismos:

• Datas silos que impiden que los modelos accedan a la informacion que necesitan
• Politicas de seguridad que bloquean el trafico de inferencia
• Falta de gobierno de datos que hace imposible auditar las decisiones del modelo
• Costos de cloud que se disparan sin control al escalar inferencia
• Cuellos de botella en el pipeline de datos que hacen que los modelos se entrenen con datos desactualizados

El resultado? Proyectos de IA que tardan el doble, cuestan el triple y generan menos valor del esperado.

Que Incluye un Quick Assessment

El Quick Assessment de ONMI no es una auditoria superficial. Es un analisis profundo de seis dimensiones clave:

1. Arquitectura Cloud Actual

Evaluamos tu infraestructura cloud (AWS, Azure, GCP) en terminos de:

• Madurez de cloud adoption: estas en lift-and-shift, re-platform o cloud-native?
• Seguridad perimetral: VPCs, subnets, security groups, WAF, DDoS protection
• Gestion de costos: tagging, right-sizing, reserved instances, savings plans
• Alta disponibilidad y DR: RTO, RPO, multi-AZ, multi-region

2. Capacidad de Datos para IA

Sin datos, no hay IA. Evaluamos:

• Data lakes y data warehouses: arquitectura, formato, gobernanza
• Calidad de datos: completitud, consistencia, frescura
• Lineage y catalog: sabes de donde vienen tus datos y quien los uso?
• Acceso y seguridad: IAM, cifrado, masking, anonimizacion

3. Pipeline de ML y MLOps

Si ya tienes modelos en produccion o en desarrollo:

• Plataforma de ML: que herramientas usas? MLflow, Kubeflow, SageMaker, Azure ML?
• CI/CD para ML: como promocionas modelos de desarrollo a produccion?
• Monitoreo de modelos: detectas drift, sesgo o degradacion?
• Versionado: modelos, datasets, features

4. Gobernanza y Compliance

Para empresas reguladas, esto es critico:

• Politicas de IA: existen? estan actualizadas? se cumplen?
• Auditoria: que registros tienes de decisiones de modelos?
• Explicabilidad: puedes explicar por que un modelo tomo una decision?
• Gestion de riesgos: como evaluas el riesgo de un modelo nuevo?

5. Seguridad y Privacidad

• Cifrado: en reposo, en transito, durante el entrenamiento
• Control de acceso: quien puede entrenar, desplegar o consumir modelos?
• Residencia de datos: donde se almacenan y procesan los datos?
• Proteccion de datos personales: cumplimiento con leyes locales

6. Equipo y Procesos

• Estructura del equipo: tienes las habilidades necesarias?
• Procesos de approval: como se aprueban nuevos proyectos de IA?
• Metodologia: Agile? Waterfall? Algo hibrido?
• Documentacion: arquitectura, decisiones, runbooks

El Proceso en 3 Semanas

Semana 1: Discovery Remoto

Realizamos sesiones de 2 horas con cada stakeholder clave:

• CTO/VP Engineering: vision tecnica y roadmap
• Arquitecto principal: decisiones arquitectonicas
• Data Lead: pipelines y gobernanza
• CISO/CISO adjunto: seguridad y compliance
• Product Owner: casos de uso de IA priorizados

Semana 2: Analisis Tecnico

Nuestro equipo analiza:

• Documentacion existente (ADRs, diagramas C4, runbooks)
• Configuracion de infraestructura (Terraform, CloudFormation, etc.)
• Costos actuales de cloud
• Pipelines de CI/CD
• Logs de auditoria y monitoreo

Semana 3: Entregables

Recibes:

1. Dashboard de madurez con puntuacion en cada dimension (1-5)
2. Hallazgos priorizados por severidad (critico, alto, medio, bajo)
3. Riesgos identificados con impacto potencial en USD
4. Recomendaciones accionables con esfuerzo estimado
5. Roadmap de siguientes pasos para preparar tu arquitectura para IA

La Pregunta del Millon

?El Quick Assessment es un fin o un medio?

Respuesta corta: es un medio. El assessment no es el objetivo. El objetivo es que sepas exactamente:

• Si tu arquitectura actual puede soportar las iniciativas de IA que tienes planeadas
• Que tienes que arreglar antes de empezar
• Cuanto te va a costar y cuanto tiempo va a tomar
• Por donde empezar para maximizar impacto con minimo riesgo

Hemos visto equipos que pensaban que estaban en un nivel 4 de madurez (optimizado) y resultaron estar en nivel 2 (gestionado). Tambien hemos visto equipos que subestimaban su preparacion y descubrieron que estaban mas cerca de lo que creian.

En ambos casos, el assessment ahorro meses de trabajo mal dirigido y cientos de miles de dolares en inversiones equivocadas.

Para Quien es Este Servicio

El Quick Assessment esta disenado para:

• CTOs de fintech que necesitan justificar su inversion en IA ante el directorio
• VPs de Ingenieria que quieren saber si su equipo y su arquitectura estan listos
• CISOs que necesitan evaluar los riesgos de seguridad de las iniciativas de IA
• Fundadores que estan considerando una ronda de inversion y quieren tener su casa en orden

Inversion

El Quick Assessment tiene un costo de $8K-$15K, dependiendo de la complejidad de la arquitectura y el alcance del analisis. La entrega toma 2-3 semanas desde el kickoff.

Comparado con el costo de implementar IA sobre una arquitectura que no esta lista (facilmente $50K-$200K en retrabajo), es la mejor inversion que puedes hacer antes de empezar.