Diseño de un marco de referencia architecture Building Blocks(ABBs) para la creación de aplicaciones desarrolladas mediante inteligencia artificial GenIA

dc.date.created2025
dc.description.abstractActualmente en la mayoría de empresas modernas, los proyectos con impacto tecnológico afrontan enormes y diversos retos particularmente en la búsqueda de optimizar costos y tiempos de implementación, lo que a su vez abre una serie de nuevos desafíos como la escasez de talento técnico especializado, tiempos excesivos no estimados y retornos no favorables de la inversión. En este escenario común, la Inteligencia Artificial Generativa (GenIA) y arquitecturas con base en agentes surgen como una solución lógica y a la mano gracias a su globalización y facilidad de acceso, en particular el desarrollo de aplicaciones empresariales con Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) y agentes autónomos representa una oportunidad transformadora para la industria, prometiendo incrementos de velocidad y reducciones de costos significativas. Sin embargo, esta oportunidad se convierte a la vez en una amenaza debido a vulnerabilidades críticas que puede ocasionar, código generado con defectos de seguridad, incumplimiento normativo (GDPR, SOC 2), alucinaciones de modelos que producen lógica de negocio errónea, y una ausencia de trazabilidad que pone en riesgo la integridad de sistemas empresariales. Actualmente, no existe un framework único, estandarizado y operativo que guíe el desarrollo seguro, eficiente y escalable de aplicaciones en entornos GenAI/agentes, justamente por esa razón este trabajo de investigación aborda esta falencia mediante la propuesta de diseño de un framework de Architecture Building Blocks (ABBs), estructurado en 7 capas operativas más una capa transversal de seguridad, basado en estándares internacionales reconocidos (TOGAF 9.2, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, OWASP). El framework propone 42 componentes arquitecturales específicos (ABBs) agrupados en: (1) Gobernanza, Riesgo y Cumplimiento; (2) Ciclo de Vida de Desarrollo (3) Orquestación Cognitiva y Arquitectura con base en Agentes ; (4) Contexto Semántico Datos y Conocimiento; (5) Ingeniería de Plataforma y Herramientas; (6) Infraestructura y Modelos Fundacionales; y (7) Gestión del Talento y Gestión del Cambio, y la capa transversal de Seguridad que impacta todas las capas. La metodología de investigación se fundamenta en la validación de la propuesta a través de múltiples fuentes como estándares del mercado, papers académicos, informes de empresas de investigación como McKinsey, Gartner, BCG y documentación técnica de líderes tecnológicos como AWS, Microsoft, Google, IBM. El principal aporte que busca esta investigación es la de proponer el primer marco de referencia integral y agnóstico de la industria que gobierne el desarrollo asistido por IA, se espera que los resultados permitirán a las compañías y organizaciones acelerar su adopción de GenAI reduciendo riesgos, incrementando la velocidad de desarrollo y asegurando cumplimiento normativo Es importante aclarar por supuesto que se trata de un trabajo inicial que busca abrir el espacio para nuevas investigaciones relacionadas, en las que se profundice algunos temas y actualice otros en la medida en que la tecnología avanza. De igual manera, el modelo propuesto intenta ser integral y le da una mirada amplia, pero su implementación deberá ser paulatina e incremental seleccionando los componentes que más le sea conveniente a la compañía de acuerdo a sus principios, madurez y estrategia. En el texto se toma la libertad de utilizar anglicismos aceptados por la industria puesto que su traducción literal al español en muchos casos puede ser confusa.
dc.description.abstractenglishThe adoption of generative AI (GenAI) and autonomous agents in software development promises faster delivery and significant cost reductions. However, critical vulnerabilities remain: security flaws in generated code, regulatory non-compliance (GDPR, SOC 2), model hallucinations, and lack of traceability. Currently, there is no standardized operational framework to guide the secure, efficient, and scalable development of GenAI/agent-based enterprise applications. This research seeks to design a 7-layer architecture building block (ABB) framework based on TOGAF 9.2, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, and OWASP. It proposes 42 specific ABBs covering governance, AI-augmented SDLC, cognitive orchestration, semantic context (RAG), platform engineering, infrastructure/models, and talent management, as well as a cross-cutting security layer. Keywords: Architecture Building Blocks, Generative AI, Autonomous Agents, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, TOGAF, RAG, AI Governance.
dc.format.extent45 páginas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoes
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dc.subjectInteligencia Artificial
dc.subjectIA Generativa
dc.subjectArchitecture Building Blocks
dc.subjectAgentes Autónomos
dc.subjectArquitectura con base en Agentes
dc.subjectNIST AI RMF
dc.subjectTOGAF
dc.subject.keywordArtificial Intelligence
dc.subject.keywordAI
dc.subject.keywordGenerative AI
dc.subject.keywordArchitecture Building Blocks
dc.subject.keywordAutonomous Agents
dc.subject.keywordAgent-based architecture
dc.subject.keywordNIST AI RMF
dc.subject.keywordTOGAF
dc.subject.lembInteligencia artificial - Aplicaciones empresariales
dc.subject.lembArquitectura de sistemas de información
dc.subject.lembSeguridad informática - Normas
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