Programa de certificación

AI-Assisted Delivery Certified

Acredita el uso ético, estructurado y efectivo de IA dentro de los procesos de entrega.

  • IA Responsable

    Ética, transparente, centrada en personas.

  • Productividad

    Entregas más rápidas con apoyo de IA.

  • Calidad

    Pruebas inteligentes y resultados confiables.

  • Gobernanza

    Política, supervisión y entrega confiable.

Sello AI-Assisted Delivery Certified rodeado de flujos de prompts, asistente de código, QA automatizado y panel de gobernanza de IA.

Descripción

AI-Assisted Delivery Certified acredita a empresas que utilizan inteligencia artificial de forma ética, estructurada y efectiva dentro de sus procesos de desarrollo de tecnología y software. Esta certificación evalúa tanto el uso de IA en documentación y planeación como su aplicación en desarrollo, QA, diseño, análisis, automatización y mejora de procesos.

Dirigido a

Empresas de software que integran herramientas de inteligencia artificial en sus procesos internos de análisis, diseño, documentación, desarrollo, pruebas, gestión de proyectos o generación de activos digitales.

Qué acredita

  • Criterios, lineamientos y prácticas responsables para usar IA como apoyo en la entrega de proyectos tecnológicos.
  • Uso controlado, verificable, ético y alineado con objetivos de negocio, calidad y seguridad de la información.

Requisitos para solicitarla

  1. 01Presentar proyectos reales y terminados donde se haya utilizado IA como parte del proceso de trabajo.
  2. 02Entregar lineamientos internos de uso de IA, ejemplos de prompts o flujos de trabajo asistidos, documentación generada o apoyada por IA, controles de revisión humana, criterios de validación, evidencias de QA, documentación de procesos y políticas de uso responsable.
  3. 03Demostrar que la IA no sustituye el juicio técnico, sino que opera como una herramienta de apoyo supervisada por perfiles responsables.
  4. 04Evidenciar uso de IA en documentación, planeación, desarrollo, QA, diseño, automatización o mejora operativa.
  5. 05Presentar mecanismos para reducir riesgos como errores, sesgos, falta de trazabilidad, dependencia excesiva de herramientas o generación de información no validada.
  6. 06Participar en auditoría técnica e entrevistas con líderes de proyecto, responsables de IA, responsables técnicos, UX/UI y QA.
  7. 07Obtener una calificación mínima de 80 sobre 100.

Renovación

La renovación considera la actualización de prácticas, herramientas, lineamientos internos y evidencia del uso responsable de IA en proyectos recientes.