El despliegue que vamos a medir
El gobierno entrega licencias de Gemini Enterprise a la ciudadanía, con una arquitectura jerárquica: un agente máster rutea cada consulta hacia agentes especializados por ministerio (apertura de empresas, asesoría fiscal, educación). Google opera la infraestructura; el gobierno opera el login (DUI) y define la política. Lo que el equipo técnico necesita ver, en sus palabras:
Adopción real
Por segmento y por comportamiento — más allá de licencias entregadas: quién vuelve, quién abandona, y qué facción es cada grupo.
Tokens dinámicos
Mover topes entre clústeres según el uso real ("clúster dentro del clúster"), con la evidencia lista para comunicar a Google.
Guardrails vigilados
Trackear el comportamiento de los guardrails y enterarse de un desvío en minutos, no cuando es noticia.
Data warehouse
Recibir todo en capa bronce para el warehouse nacional y disponibilizar estadísticas a la ciudadanía.
Qué exporta Gemini Enterprise hoy
Verificado contra la documentación oficial de Google (septiembre 2026). La telemetría existe y sale por mecanismos estándar de GCP — no dependemos de ningún acceso especial:
| Fuente | Qué trae | Cómo se exporta | Estado |
|---|---|---|---|
| Usage audit logs user_activity | Consulta y respuesta por usuario, pseudo-ID, agente usado, método | Cloud Logging → log sink | Confirmado |
| gen_ai.user.message / choice | Conversaciones completas, finish reasons, pasos de razonamiento | Log sink → BigQuery | Confirmado |
| Cloud Trace (OTel GenAI) | Tokens de entrada y salida por consulta, modelo, tool calls | Trace export / OTel | A validar |
| Model Armor | Eventos de guardrail: qué se bloqueó, en qué categoría, prompt evaluado | Cloud Logging → log sink | Confirmado |
| Analytics exportMetrics | Licencias activadas vs asignadas, DAU/WAU, retención, feedback | API → BigQuery (ventana 30 días) | Confirmado |
El texto crudo nunca sale del perímetro del gobierno
Detección
Cloud DLP con detectores custom para DUI y NIT — no existen built-in para El Salvador; los definimos con regex y reglas de contexto — más los built-in de nombre, teléfono y dirección.
Pseudonimización
Cifrado determinístico AES-SIV con llave de GOES: el mismo ciudadano produce siempre el mismo token. Se miden usuarios únicos, retención y facciones sin poder identificar a nadie.
Perímetro
La de-identificación corre dentro del proyecto GCP del gobierno, antes de cualquier export. La llave nunca sale de GOES. Leanmote opera bajo certificación SOC 2.
Del log crudo a la métrica
- user_activity y conversaciones
- Cloud Trace (tokens, OTel)
- Model Armor · exportMetrics
- Log sinks → BigQuery, crudo
- Base del data warehouse nacional
- DLP: DUI/NIT custom + built-ins
- AES-SIV · el texto crudo nunca cruza
- Sesiones, trámites, retrabajo, facciones
- Dataset vinculado read-only + Pub/Sub
- Dashboard + alertas
- Insights + MCP de consultas
Cadencia: transformación batch cada hora para el dashboard, y un camino de streaming (log sink → Pub/Sub) para alertas en minutos. Calidad: reconciliación diaria de conteos bronze ↔ gold y alarma de frescura — si una fuente deja de emitir, se sabe ese día, no a fin de mes. Sin copia: Leanmote lee la capa gold vía Analytics Hub (dataset vinculado cross-org, revocable en un clic); las métricas curadas vuelven al DWH de GOES para estadística pública.
Cuatro capas — como las planteó el equipo
| Capa | Qué se mide | Decisión que habilita |
|---|---|---|
| Infra | Disponibilidad y latencia de la plataforma (lo que Google exponga del SKU) | Escalar reclamos con evidencia, no con percepción |
| Uso de IA | Tokens por consulta, usuario y clúster · licencias activas · caché · latencia por agente | Rebalanceo de topes entre clústeres, con datos para Google |
| Gobierno | Trámites completados vs abandono · derivaciones a ventanilla · costo por trámite resuelto | Qué agente construir después, qué proceso simplificar |
| Ciudadano | Adopción y retención por segmento · facciones de comportamiento · efecto de AI Academy | Estrategia de despliegue de los 5M: a quién, cómo, con qué apoyo |
El dashboard ya existe — y está en línea
Cuatro vistas sobre el shell de Leanmote: Adopción Ciudadana, Agentes & Trámites, Tokens & Clústeres y Guardrails & Datos. Cada hallazgo llega como insight con evidencia y plan de resolución, y las alertas salen al canal que defina GOES.
Del acceso al dashboard en dos semanas
Accesos y llaves
- Activar usage audit logs y Data Access logs
- Model Armor logging en todos los templates
- Proyecto export + sinks + acumulador de exportMetrics
Monitoreo del piloto
- ETL bronze→gold + DLP con detectores DUI/NIT
- Dashboard en vivo con data real de las 50k
- Alertas de guardrails y consumo
Optimización
- Rebalanceo de clústeres con aprobación de un clic
- MCP de consultas para ministerios
- Experimento causal de AI Academy
Escala 5M
- Hardening del pipeline a 100× volumen
- SLOs de frescura y completitud
- Feed de estadística pública
Qué necesitamos — y qué ponemos
De GOES y Google
- Habilitar usage audit logs y Data Access audit logs del proyecto Gemini Enterprise
- Model Armor con logging de sanitización activo en todos los templates
- Un proyecto GCP de export con permisos para crear sinks y datasets
- Service account para el dataset vinculado (Analytics Hub)
- Interlocutor técnico de Google para el mecanismo de topes por clúster
De Leanmote
- Equipo dedicado al engagement, con ingeniería al frente
- Pipeline y dashboard operando a las dos semanas del acceso
- Detectores DUI/NIT y catálogo de métricas versionado, documentados
- Certificación SOC 2 y acceso revocable por GOES en todo momento
- Metodología probada: más de 400 métricas ya estructuradas en la plataforma
Siguiente paso: monitorear las 50.000 licencias desde la semana uno
El piloto es el experimento que decide cómo llegan los 5 millones. Midámoslo como tal.