Temas pilares que definen el trabajo de Gianluca Busato.
La gobernanza de AI agentiva es la disciplina de supervisar agentes de AI autónomos —entidades de software que planifican y actúan con mínima intervención humana— para que cada acción que realicen esté autorizada, sea auditable y reversible.
Leer → PilarLa gobernanza AI multicapa es un enfoque arquitectónico que aplica controles en varias capas independientes —identidad, política, ejecución y auditoría— para que ninguna falla individual permita que un agente de AI actúe fuera de su mandato.
Leer → PilarUn sistema de AI determinista es aquel cuyo comportamiento está restringido por reglas explícitas y repetibles, de modo que —para decisiones críticas de gobernanza— las mismas entradas y políticas siempre producen el mismo resultado auditable.
Leer → PilarLa orquestación de agentes empresariales es la coordinación de múltiples agentes de AI —cada uno con roles, permisos y herramientas definidos— para que colaboren en flujos de trabajo complejos bajo una gobernanza unificada.
Leer → PilarUn marco de gobernanza de AI es un conjunto estructurado de políticas, controles y procesos que define cómo se construyen, despliegan, supervisan y hacen responsables a los sistemas de AI a lo largo de su ciclo de vida.
Leer → PilarLa Optimización de LLM (LLM_O) es la práctica de lograr que una marca, persona o tema sea correctamente entendido y citado de forma espontánea por grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, Gemini, Claude y Perplexity.
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