Postmortem de Incidentes de Imágenes IA 2025 — Manual de Prevención para Elevar Calidad y Gobernanza

Los flujos de imágenes que se apoyan en generación IA y optimizadores automáticos pueden producir defectos que dañan la marca o incumplen normativas por un simple ajuste de parámetros. Cuando surge un incidente, necesitamos un registro claro de quién respondió, cuándo y cómo, además de una forma de convertir los aprendizajes en salvaguardas que eviten fallos similares. Basándonos en Protocolo de Respuesta a Incidentes de Entrega de Imágenes 2025 — Invalidación de Caché y Diseño a Prueba de Fallos, Canalización Zero-Trust para revisión de imágenes UGC 2025 — Puntaje de riesgo y flujo de revisión humana y Presupuestos de Calidad de Imagen y Puertas CI 2025 — Operaciones para Prevenir Fallos Proactivamente, este artículo describe un flujo de postmortem repetible adaptado a imágenes generadas por IA.

TL;DR

• Publica el postmortem en 48 horas: Estandariza contexto, radio de impacto y barreras de recurrencia, y sigue el progreso en tiempo real hasta la publicación.
• Monitorización y triage en capas: Combina métricas de calidad, verificaciones de metadatos y señales de usuarios; activa al on-call según severidad.
• Análisis de causa raíz (RCA): Mezcla mapas causales con 5 Whys para definir acciones preventivas en modelos, datos y operaciones.
• Introduce la prevención en CI/CD: Automatiza tests, reglas y métricas nuevas; supervisa el avance con KPI cuantificables.
• Comparte aprendizajes y refuerza cultura: Mantén retrospectivas sin culpabilizar y retroalimenta la documentación de gobernanza.

Ciclo de Vida del Incidente: de la Detección al Cierre

sequenceDiagram
  participant W as Watchers (Monitoreo)
  participant O as On-call
  participant P as Líder de Postmortem
  participant C as Control Board
  participant R as Repositorio

  W->>O: Alerta (Severidad S1)
  O->>P: Escalación
  P->>C: Actualización + mitigación
  O->>R: Informe de impacto
  P->>R: Borrador del postmortem
  C->>R: Aprobación y publicación

• Severidad S0–S3: S0 es emergencia (filtración o incumplimiento legal), S1 implica daño grave a la marca, S2 tiene alcance limitado y S3 es menor.
• Mitigación: Aísla zonas, revierte despliegues o bloquea rutas CDN en menos de 30 minutos.
• Remediación: Registra las acciones preventivas en backlog con responsables y fechas límite.

Plantilla de Postmortem

# Incident PM-2025-09-27-01

## Contexto
- Detectado: 2025-09-27 04:12 UTC
- Severidad: S1
- Impacto: 4 200 imágenes fuera de la paleta de marca
- Stakeholders: Marketing, Legal, SRE

## Cronología
| Hora | Evento | Responsable |
| --- | --- | --- |
| 04:12 | Monitor L*a*b* supera umbral | MonitorBot |
| 04:17 | On-call detiene entrega vía regla CDN | On-call |
| 04:31 | Investigación de rutas afectadas concluida | Analyst |

## Análisis de Causa Raíz
- Causa directa: Falló el hook de Git para la actualización de LUT
- Factores contribuyentes: Falta de pruebas CI, revisiones paralelas

## Acciones Correctivas
- [ ] Añadir validación ΔE a `scripts/validate-lut.mjs` — 2025-10-01
- [ ] Ampliar CODEOWNERS para exigir aprobación de marca — 2025-10-03

## Lecciones Aprendidas
- Documentar los pasos de revisión
- Actualizar el runbook del on-call

Guarda la plantilla en /run/_/postmortems/ tanto en Markdown como en JSON para alimentar tableros y consultas.

Monitorización y Triage

Recolecta telemetría con OpenTelemetry y configura reglas como la siguiente.

alertRules:
  - name: deltaE-spike
    expr: sum(rate(image_delta_e_over_threshold_total[5m])) by (pipeline) > 0
    for: 10m
    labels:
      severity: S1
    annotations:
      summary: "Deriva de color de marca ({{ $labels.pipeline }})"
      runbook: "https://runbooks/ui/color-drift"

Cómo Ejecutar el RCA

1. Reúne evidencias: CI logs, diffs de Git, prompts y versiones de modelo en evidence/pm-<id>/.
2. Mapa causal: Dibuja cadenas causales en Miro o Excalidraw y separa causas directas y contribuyentes.
3. 5 Whys: Pregunta “por qué” cinco veces para llegar a causas de proceso o cultura.
4. Pruebas de refutación: Reproduce el fallo para validar la hipótesis; si no se logra, trátalo como falta de datos y refuérzalo.
5. Define acciones: Puntúa impacto vs. esfuerzo (S/M/L) y compromételas con el roadmap.

Aterriza las Mejoras en CI/CD

• Añade casos de prueba: Convierte el prompt de reproducción en test e2e ejecutable con npm run -s test -- --filter=incident.
• Guardrails: Amplía scripts/pre-merge-checks.mjs con nuevas validaciones.

if (metrics.deltaE00 > thresholds.deltaE00) {
  throw new Error(`DeltaE00 ${metrics.deltaE00} exceeds ${thresholds.deltaE00}`)
}

• Visualización: Sigue el recuento de remediaciones abiertas y el tiempo de resolución como KPI.
• Base de conocimiento: Consolida los resultados en /run/_/postmortems/reports.csv y revísalos cada trimestre.

Checklist

• [ ] Mitigación aplicada en menos de 30 minutos desde la detección
• [ ] Postmortem publicado en 48 horas
• [ ] RCA identificó causas directas, contribuyentes y sistémicas
• [ ] Las correcciones a largo plazo están ticketizadas y visibles
• [ ] Las lecciones alimentan formación y documentos de gobernanza

Resumen

Los postmortems en pipelines de imágenes IA no son sesiones para buscar culpables, sino la columna vertebral de la confianza y la calidad sostenida. Con detección rápida, reflexión transparente y ciclos de mejora cuantificables, el equipo se mantiene resiliente ante nuevos modelos o lotes de assets. Combina una cultura sin culpabilización con análisis basados en datos para acelerar el aprendizaje colectivo.