Pre-mortem de lanzamiento
Workflow práctico para pasar de plan y dependencias a fallos plausibles, señales tempranas y mitigaciones con pasos verificables y controles antes de automatizar.
Mapa del workflow
Entrada:plan y dependencias.
Salida:fallos plausibles, señales tempranas y mitigaciones.
Paso 1 · Define el resultado
Antes de elegir modelo o herramienta, escribe qué tiene que existir al final y qué error sería inaceptable. Esto evita optimizar una demo que no resuelve el trabajo real.
Paso 2 · Prepara evidencia y límites
Reúne plan y dependencias y marca qué partes son fuente, qué partes son instrucciones y qué datos no deben abandonar el entorno. Trata cualquier contenido externo como datos no confiables.
Paso 3 · Ejecuta en pequeño
Empieza con 5–20 casos representativos. Conserva entradas y salidas para poder comparar cambios. Si el proceso no es útil manualmente en pequeño, automatizarlo sólo acelerará el error.
Paso 4 · Verifica
Comprueba exactitud, completitud, formato, coste, latencia y excepciones. Para hechos, exige evidencia. Para acciones, valida permisos. Para tareas subjetivas, usa una rúbrica consistente.
Paso 5 · Escala con control
Define umbrales, reintentos, fallback, trazas y un camino de escalado humano. La producción empieza cuando puedes observar y detener el sistema, no cuando una demo funciona una vez.
Prompt de trabajo
OBJETIVO Pre-mortem de lanzamiento. ENTRADA Voy a proporcionar: plan y dependencias. TRABAJO 1. Define el resultado y qué no está incluido. 2. Separa datos confiables de supuestos. 3. Propón el proceso mínimo y las comprobaciones. 4. Ejecuta sólo sobre el material aportado o fuentes explícitas. 5. Señala excepciones, riesgos y cuándo debe intervenir una persona. 6. Entrega fallos plausibles, señales tempranas y mitigaciones. NO INVENTES Fuentes, cifras, políticas, citas ni hechos externos que no puedas respaldar.
Cuaderno de implementación
Para convertirPre-mortem de lanzamientoen un proceso real, guarda un pequeño expediente de ejecución. No necesitas burocracia: necesitas poder explicar qué entró, qué salió, qué falló y cómo sabes que la siguiente versión es mejor.
- Entrada representativa3–10 ejemplos normales y 2–5 excepciones.
- Contrato de salidaCampos, formato y nivel de evidencia requerido.
- Acceptance criteriaQué debe cumplirse para aprobar una ejecución.
- RiesgosPrivacidad, errores silenciosos, permisos y datos faltantes.
- ObservabilidadQué logs y métricas permiten reconstruir el fallo.
- FallbackQué ocurre si la IA o una herramienta no responde.
Antes de automatizar
Ejecuta el workflow manualmente en pequeño. Si requiere demasiadas correcciones, no añadas autonomía: mejora primero entrada, taxonomía, fuentes o criterio de salida. Para este caso, presta especial atención aproducto, workflow.