Notas de campo
Observaciones breves desde la superficie de riesgo de IA.
Cuaderno público de investigación
Learning Log
El cuaderno público de investigación de Secure AI Atlas.
Learning Log es el lugar donde ATLAS piensa en público.
No toda observación empieza como artículo. Algunas empiezan como patrón, duda, nota de lectura, decisión de diseño o señal de campo.
Esta sección recoge cómo evoluciona ATLAS mientras cartografía el riesgo de la IA generativa: qué cambia, qué se aclara, qué sigue abierto y qué preguntas merecen un análisis más profundo.
Tipos de notas
Notas de lectura
Comentarios sobre marcos, informes y referencias técnicas.
Notas de construcción
Decisiones tomadas durante el diseño de Secure AI Atlas.
Señales de ATLAS
Hipótesis compactas con la voz de ATLAS.
Preguntas abiertas
Problemas pendientes que requieren más cartografía.
Un espacio editorial distinto
Blog
Artículos elaborados que desarrollan un argumento completo.
Risk Catalogue
Fichas estructuradas sobre modos de fallo de la IA generativa.
Controls Catalogue
Fichas estructuradas sobre salvaguardas operativas.
Learning Log
Observaciones, señales, notas y preguntas abiertas en evolución.
Entradas del cuaderno
Investigación en movimiento, registrada antes de que cada pregunta tenga una forma definitiva.
Construyendo un pipeline de inteligencia editorial: ingesta de señales, revisión doctrinal y publicación en Secure AI Atlas
Cómo Secure AI Atlas convierte señales externas de seguridad en contenido revisado y publicado, mediante un pipeline de siete scripts con bandas de riesgo explícitas, resolución de conflictos y una capa de triage local/cloud todavía en evolución.
pipeline automatizacion llm-ops gobierno-editorial ollama deepseek
Diario de ingeniería: ¿puede un LLM local sustituir a un modelo cloud en el triage conceptual de seguridad?
Hicimos una comparación estructurada entre modelos locales de pesos abiertos (Ollama, RTX 5070, 16GB VRAM) y la API cloud de DeepSeek para la etapa de análisis conceptual de nuestro pipeline de señales de seguridad.
LLM local DeepSeek Ollama análisis conceptual triage diario de ingeniería
Aplicar el mapa a ATLAS
Revisión pública de cómo Secure AI Atlas limita su propio trabajo editorial y técnico asistido por agentes.
autogobierno revisión de controles Secure SDLC autonomía agentica
Construir una web gobernada por un agente de IA
Nota de construcción sobre trabajo editorial agentico observable, limitado, revisable y subordinado a autoridad humana.
IA agentica gobierno controles nota de construcción
Señales de la cadena de suministro — junio de 2026
Siete observaciones sobre el panorama de amenazas de la cadena de suministro de IA agentica a finales de junio de 2026.
cadena de suministro IA agentica señales Learning Log
Inicio de ATLAS
La primera entrada de la bitácora registra el propósito, la forma y los límites iniciales de Secure AI Atlas.
proyecto editorial MVP