Notas sobre la Capability Economy.
No escribimos para alimentar un calendario editorial. Escribimos cuando tenemos algo específico que decir: una pregunta de cliente que terminó siendo la pregunta de todos, una decisión arquitectónica donde vale la pena mostrar cómo pensamos, o un patrón del movimiento de design partners que empieza a componerse.
Encuentra qué leer por audiencia y etapa: tres audiencias, cuatro etapas, doce preguntas.
La cuadrícula es la unidad de navegación de esta superficie de recursos. Las columnas son audiencias; las filas son etapas de compra. Cada celda es un titular en forma de pregunta que apunta a una o más entradas del blog que desarrollan la respuesta.
¿Qué es el coaching de IA? ¿Por qué se estancan la mayoría de los despliegues de IA?
La taxonomía de modos de fallo para compradores: por qué el 95% de los pilotos de IA generativa no muestran impacto medible en P&L, y qué corrige una capa operativa que la simple distribución no corrige.
¿Qué hace realmente un coach de IA por mí en el trabajo?
Un recorrido por un día con Lucy: qué ve, cómo te sugiere oportunidades, qué construyes y por qué la capacidad se queda contigo en lugar de quedarse en la herramienta.
¿Cómo encaja el coaching de IA en un mandato de alfabetización de IA para empleados públicos?
Una lectura del Artículo 4 del Reglamento de IA de la UE aplicada a la alfabetización de IA de la plantilla: qué pide realmente el mandato y cómo una superficie de coaching lo satisface sin vigilancia.
¿Lucy es diferente de Copilot o de los programas de formación? ¿Cómo es la arquitectura de confianza?
La tesis de criterio de enrutamiento más la introducción a V·C·C: por qué las herramientas generales de IA responden prompts, la formación enseña fuera de contexto y la arquitectura de confianza de Lucy es estructuralmente distinta.
¿Qué ve Lucy en mi escritorio? ¿Qué puede ver mi manager?
La frontera Signal / Context / Content explicada para la persona que hace el trabajo: qué observa Lucy, qué conserva y qué línea de datos agregados nunca cruza hacia el manager.
¿Lucy se alinea con los artículos 4 y 14 del Reglamento de IA de la UE? ¿Y con NIST AI RMF 1.0?
El ensayo sobre arquitectura de confianza como cumplimiento: cómo los datos agregados para managers, las capacidades rechazadas y los valores por defecto de supervisión humana se mapean a los artículos 4 y 14 y a las funciones de NIST AI RMF 1.0.
¿Cómo es un piloto? ¿Cómo se miden los resultados?
Un recorrido por la forma comercial del piloto: cómo se delimitan los engagements de design partner, cómo se ve el plano de medición y qué señales muestran que el modelo operativo realmente se está componiendo.
¿Qué es un Personal Coaching Plan? ¿Cómo se ve la primera victoria útil?
Un recorrido por el Personal Coaching Plan: cómo Lucy secuencia tu primera construcción de agente, qué cuenta como primera victoria útil y cómo el patrón se compone durante tu semana.
¿Cómo es la variante Paid Pilot para compras?
La explicación de la variante Paid Pilot: la forma comercial diseñada para compras del sector público, la estructura de entregables y cómo el engagement se cierra hacia un despliegue a escala.
¿Cómo escala Lucy más allá del equipo piloto? ¿Cuál es el moat bottom-up?
El ensayo sobre el moat de escala bottom-up: por qué los datos de formación de capacidad son estructuralmente distintos de los datos de finalización de tareas, y por qué el moat se compone cuanto más avanza el despliegue.
¿Cómo escala Lucy entre equipos sin perder la postura de confianza?
El ensayo sobre la capacidad que se queda contigo: cómo el cohort gating, las superficies agregadas para managers y las capacidades rechazadas mantienen intacta la postura de confianza a medida que crece la adopción.
¿Cómo se despliega Lucy a escala en una plantilla del sector público?
El ensayo sobre alfabetización de IA a escala en el sector público: cómo se ve un despliegue multiagencia, cómo aterriza la arquitectura de confianza con comités de empresa y reguladores, y cómo se mantiene la cadencia.
Lo último del blog de Lucy Labs.
Orden cronológico inverso. Las etiquetas de audiencia y etapa referencian la cuadrícula para que puedas leer por columnas o por filas.
Confianza → Valor personal → Adopción → Capacidad → Escala
El marco de cinco etapas para cambiar de verdad el comportamiento con IA. Por qué cualquier otro orden falla, y por qué los “rollouts” que se saltan Confianza nunca pasan de Adopción.
Comprador empresarial · DescubrimientoArquitectura de confianza: construir IA que la gente realmente use
Por qué “privacy by design” no puede ser una línea de marketing. Los ocho subsistemas de confianza, cómo se apilan y qué se rompe cuando falta uno.
Comprador empresarial · EvaluaciónLas habilidades universales de IA son el punto de apalancamiento que la mayoría de los despliegues omite
El 70% del valor de la IA vive en el músculo, no en el modelo: las habilidades universales que convierten la IA de curiosidad en compañera de trabajo. Y casi todos los despliegues se las saltan.
Persona / empleado · DescubrimientoPor qué predecir el futuro es más difícil de lo que parece
Las personas somos malas con los exponenciales. No un poco malas. Muy malas. El problema de doblar papel, aplicado a tu roadmap de IA.
Comprador empresarial · EscalaEl problema de alineación que nadie está resolviendo
La IA renombró silenciosamente nuestro marco central. Este es el sistema de alineación documental que construimos para detectar drift antes de que se componga.
Comprador empresarial · Implementación