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📄 STACK TECNOLÓGICO OFICIAL v1.0

Ecosistema IA BKM

1️⃣ Principios Estratégicos

El ecosistema IA BKM se construye bajo los siguientes principios:

  • ✔ Privacidad y control de datos
  • ✔ Integración con los sistemas core del negocio
  • ✔ Separación clara entre núcleo estratégico y capas operativas
  • ✔ Prioridad a funcionalidades IA nativas cuando sean adecuadas
  • ✔ Construir solo cuando no exista solución integrada válida
  • ✔ Modularidad y escalabilidad progresiva
  • ✔ Evitar silos tecnológicos
  • ✔ Capacidad de evolución sin rehacer sistemas
  • ✔ Coherencia dentro del ecosistema Google Cloud
  • ✔ Uso controlado de asistentes Enterprise dentro del entorno GCP

La IA no es un sistema paralelo al negocio.
Es una capa de inteligencia integrada sobre los sistemas estructurales de BKM.

2️⃣ Estructura General del Ecosistema

El ecosistema IA BKM se organiza en cuatro bloques:

1️⃣ Sistemas Core del Negocio (CRM y ERP)
2️⃣ Infraestructura Estratégica IA (Core IA)
3️⃣ Infraestructura Operativa Ligera (Agilidad)
4️⃣ Infraestructura Experimental (Laboratorio)

🏢 1️⃣ SISTEMAS CORE DEL NEGOCIO (CON IA INTEGRADA)

CRM y ERP forman parte del stack IA estratégico porque:

  • Son la fuente principal de verdad del negocio.
  • Gestionan procesos estructurales.
  • Incorporan capacidades IA nativas.
  • Serán puntos de integración clave.

🧩 CRM

Rol: - Gestión del embudo comercial. - Registro de actividad. - Seguimiento de oportunidades. - Métricas de conversión.

Principio: Antes de desarrollar un agente propio, se debe evaluar si el CRM ya ofrece la funcionalidad integrada de forma segura.

La IA desarrollada por BKM debe reforzar el uso correcto del CRM, no duplicarlo.

🏭 ERP

Rol: - Gestión financiera. - Facturación. - Producción. - Costes. - Logística. - Información post-venta.

Principio: Si el ERP ofrece capacidades IA adecuadas, se prioriza su uso antes de desarrollar soluciones externas.

🟢 2️⃣ INFRAESTRUCTURA ESTRATÉGICA IA (CORE IA)

Aquí viven los sistemas IA que:

  • Impactan decisiones técnicas o comerciales.
  • Utilizan conocimiento oficial.
  • Pueden afectar reputación o cultura.
  • Requieren alta gobernanza.
  • Deben escalar estructuralmente.

☁️ Google Cloud Platform (GCP)

Infraestructura oficial del ecosistema IA.

Permite: - Seguridad. - IAM unificado. - Control de accesos. - Escalabilidad. - Entornos aislados. - Logging centralizado.

📊 BigQuery

Base de datos estructurada oficial del ecosistema IA.

Uso: - Registro de interacciones. - Métricas. - Análisis. - Reporting. - Soporte a sistemas RAG estructurados.

📂 Google Cloud Storage (GCS)

Biblioteca documental estructurada.

Uso: - Manuales técnicos. - Documentación validada. - Base de conocimiento oficial. - Fuente primaria para sistemas conversacionales estratégicos.

Drive es entorno operativo.
GCS es biblioteca estructural del Core IA.

🏛 Gemini Enterprise (Google Cloud)

Plataforma oficial para asistentes internos estratégicos dentro del ecosistema Google.

Rol: Capa conversacional gestionada para asistentes estratégicos internos.

Uso permitido: - Asistente arquitectónico. - Asistente comercial interno. - Mentor técnico. - Copilots culturales. - Sistemas deliberativos estratégicos.

Ventajas estructurales: - Integración con Google Cloud. - Conectores con BigQuery. - Integración con Drive. - IAM unificado. - Seguridad dentro del tenant corporativo. - Gobernanza centralizada.

Limitaciones: - No sustituye backend programático. - No es motor de ejecución estructural. - No reemplaza APIs propias.

Gemini Enterprise es capa de interacción inteligente, no backend productivo.

🧠 Vertex AI (LLM Programático y Backend Cognitivo)

Motor cognitivo programático dentro de GCP.

Uso: - LLM vía API. - Sistemas RAG estructurados. - Integración con BigQuery. - Integración con GCS. - Automatización avanzada. - Backend conversacional propio. - Sistemas con lógica de ejecución.

Vertex AI es la base cuando:

  • Se requiere automatización.
  • Se ejecutan acciones.
  • Se integran CRM/ERP.
  • Se necesita control fino.
  • Se construye arquitectura propia.

🐍 Python

Lenguaje estándar del ecosistema IA.

⚡ FastAPI

Framework para crear APIs privadas IA.

🚀 Cloud Run

Entorno serverless para despliegue controlado.

📚 LlamaIndex (Fase Evolutiva)

Framework para gestión estructurada de conocimiento (RAG).

Uso futuro: - Indexación documental avanzada. - Recuperación semántica estructurada. - Integración con Vertex AI.

No obligatorio en MVP.

🟡 3️⃣ INFRAESTRUCTURA OPERATIVA LIGERA (AGILIDAD)

Uso adecuado para: - Automatizaciones simples. - MVPs no críticos. - Integraciones auxiliares.

🖥 VPS (Servidor Virtual Privado)

Uso permitido: - n8n. - Flowise. - Microservicios auxiliares. - Automatización ligera.

Uso NO permitido: - Sistemas estratégicos. - Gestión de conocimiento oficial. - Motores culturales. - Procesos críticos sin gobernanza.

Migración obligatoria a Core IA si aumenta criticidad.

🔄 n8n (Self-Hosted)

Automatización operativa.

No sustituye backend estratégico.

🤖 Flowise (Uso Controlado)

Prototipado rápido.

No arquitectura productiva estratégica.

🔵 4️⃣ INFRAESTRUCTURA EXPERIMENTAL (LABORATORIO)

Uso: - Evaluación. - Investigación. - Testing de frameworks.

Si aporta valor: → Migra a Core IA u Operativa.

🔹 Frameworks IA Avanzados (Uso Evolutivo)

Podrán evaluarse: - LangChain
- LangGraph
- CrewAI

Solo si la complejidad lo justifica.

3️⃣ Principio de Prioridad en Desarrollo IA

Antes de construir:

1️⃣ ¿CRM/ERP ya lo resuelve?
2️⃣ ¿Puede resolverse con Gemini Enterprise (asistente estratégico)?
3️⃣ ¿Requiere backend programático en Vertex AI + GCP?
4️⃣ ¿Puede resolverse con operativa ligera?

🎯 Conclusión

El Ecosistema IA BKM se compone de:

🏢 Sistemas Core con IA integrada (CRM y ERP)
🟢 Infraestructura Estratégica IA (GCP + Vertex AI + Gemini Enterprise)
🟡 Infraestructura Operativa Ligera (VPS + Automatización)
🔵 Infraestructura Experimental

El objetivo no es construir más IA.
Es decidir correctamente dónde y cuándo construirla.