AI-Parrot · Roadmap McKinsey-Delta¶
Roadmap consolidado a partir de
docs/parrot_delta_mckinsey.docx(abril 2026), revisado contra el codebase actual (mayo 2026). Estructurado por las 16 recomendaciones McKinsey, con sprints, features SDD (FEAT-XXX) y milestones.
Leyenda de estado
| Símbolo | Significado |
|---|---|
| Ya realizado | Funcionalidad construida y operacional en el codebase. |
| Activación | Primitivas listas; falta capa de agregación / packaging / dashboards. |
| Brecha real | Hay que construir desde cero. |
| Config | Motor construido; falta autoría de YAML de dominio. |
| Externo | Fuera del scope del código de AI-Parrot. |
Convención de FEATs
Cada feature usa el flujo SDD: brainstorm → proposal → spec → tasks → worktree → PR a dev. Los IDs FEAT-A/B/... son placeholders del documento McKinsey-delta; al iniciar /sdd-spec recibirán su FEAT-NNN real.
1. Resumen ejecutivo¶
- 2 brechas técnicas reales de las 16 recomendaciones McKinsey (no es un programa de 18 meses; es un sprint de fundación de 3-4 meses).
- El trabajo predominante es activación: la telemetría, los outcomes, los datasets y los prompts ya se capturan — falta la capa que los transforma en decisiones automatizadas.
- Avance ya consolidado desde la redacción del delta (abril 2026): FEAT-176 (Lifecycle Events System) está mergeado en
dev, lo que destraba FEAT-177 (OTel) y compacta el #5 (Observability). FEAT-181 (agnostic prompt caching) está completado y aporta señales para el camino del #6 (Prompt Registry). - Tracks organizacionales (#8, #11, #13, #14, #15) arrancan en paralelo y no bloquean ingeniería.
2. Categorización por brecha real¶
| Bucket | Items McKinsey | Esfuerzo |
|---|---|---|
| Brecha real | #3 (parcial post-FEAT-176), parte de #5 | 1-3 meses |
| Activación | #1, #2, #6, #10, #16 | 2-4 meses (paralelizable) |
| Configuración | #4 (motor 100% en prod) | 1-2 semanas |
| Integración cross-cutting | #9, #11 | 1-2 meses |
| Frontend / UX | #7, #12 | 3-6 meses (track largo) |
| Externo | #8, #13, #14, #15 | Paralelo |
3. Análisis por recomendación¶
#1 · Agent Authority Framework — Activación¶
- Estado: Ya realizado en su mayoría.
parrot/auth/resolver.py(PBAC + DefaultPermissionResolver + LRU),permission.py,agent_guard.py,pbac.py,DecisionFlowNodeconEscalationPolicyyApprovalDecision,AbstractTool.execute()concan_execute(). - Delta: formalizar 3-tier model (T1 observe / T2 recommend / T3 autonomous) como atributo declarativo en YAML; estandarizar confidence-based escalation cross-cutting; empaquetar
GuardrailAgentreusable. - FEAT propuesto: FEAT-C · Three-Tier Authority Model (refactor cosmético sobre
_required_permissions+ nuevaGuardrailAgentclass).
#2 · Medallion Data Architecture — Activación¶
- Estado: Ya realizado el Gold layer de facto.
DatasetManager(AbstractToolkit) + 10 source types (InMemory,QuerySlug,SQLQuery,TableSource,Airtable,Smartsheet,Iceberg,Mongo,DeltaTable,Composite) + REST API + Redis caching + PBAC gateway. - Delta: capas formales Bronze/Silver con schema enforcement; streaming validation (Apache Griffin o equivalente); quality scoring para outputs agente en
EpisodicMemory; anomaly detection pre-RAG. - FEAT propuesto: FEAT-F · Medallion Bronze/Silver + Quality Scoring.
#3 · Pre-Deployment Agentic Testing — Brecha real (la única confirmada)¶
- Estado: Parcial.
BotConfigTestHandler,sdd-autopilotpipeline,PromptInjectionDetector,CommandSanitizer, AgentsFlow tracing con retry/resume. - Delta: shadow mode contra data productiva; red-team playbook sistemático; DAG chaos testing (inyección de fallos/latencia); rollback automático basado en error rate; regression test library con I/O contracts.
- FEAT propuesto: FEAT-A · Shadow Mode + DAG Chaos Testing. Crítico — el único item McKinsey-Critical sin atender.
#4 · OntoGraph RAG — Configuración (motor 100% construido)¶
- Estado: Ya realizado y operacional.
OntologyRAGMixin,OntologyGraphStore(ArangoDB tenant-isolated),OntologyIntentResolver,TenantOntologyManager,OntologyCache(Redis 24h TTL),OntologyDefinitionconTraversalPattern(AQL + post_action),concept_catalog/,entity_resolver.py,tool_dispatcher.py. Config enparrot/conf.py:ENABLE_ONTOLOGY_RAG,ONTOLOGY_BASE_FILE,ONTOLOGY_MAX_TRAVERSAL_DEPTH=4. - Delta: autoría de
base.ontology.yamlretail (product, location, brand, contract, field_rep, planogram, inventory_unit, promotion);domains/retail.ontology.yaml;clients/<brand>.ontology.yaml; activarENABLE_ONTOLOGY_RAG=true; smoke test. - FEAT propuesto: FEAT-B · Retail Ontology YAML Authoring (1-2 sprints; no es código).
#5 · Observability y Cost Tracking — Activación (avance reciente)¶
- Estado: Ya realizado a nivel de captura.
CompletionUsageunificado (OpenAI/Groq/Claude/OpenRouter),GenerationStats(cost USD),MetricActionpor nodo DAG,SecurityEventLogger, AgentsFlow tracing. Avance: FEAT-176 (Lifecycle Events System) está mergeado endev(mayo 2026) — proveeEventEmitterMixin,Before/AfterClientCallEvent,Before/AfterToolCallEvent,OpenTelemetrySubscriber,WebhookSubscriber. Esto absorbe ~60% del scope original. - Delta: completar FEAT-177 (GenAI-SemConv subscriber + MetricsSubscriber + pricing/cost calculator +
setup_telemetry()+ OpenLIT + OTLP); pipeline a ClickHouse/BigQuery; dashboard cost attribution en nav-admin; regression detection automática; prompt drift sobre golden set. - FEAT propuesto: FEAT-D · Telemetry Aggregator + Cost Dashboard (continuación de FEAT-177).
#6 · Semantic Versioning de Prompts — Activación¶
- Estado: Ya realizado las primitivas.
PromptConfig(YAML add/remove/customize),PromptLayer(priority + phase),PromptBuilder, two-phase rendering (configure_context + _build_prompt),infographic_registrycomo blueprint. FEAT-181 (agnostic-prompt-caching-abstraction) mergeado — añadeCacheableSegment,AgentContextLoader,build_segments(), eventos de cache lifecycle. - Delta:
PromptRegistrycentralizado con semver explícita + changelog + benchmark snapshots + dependency graph; canary release infra (5% traffic + auto-promote/rollback); golden datasets por prompt + regression CI sobreqa-runner; unit tests de prompt como artefacto SDD. - FEAT propuesto: FEAT-E · Prompt Registry with Semver + Canary.
#7 · No-Code Workflow Builder — Brecha real (frontend)¶
- Estado: Backend listo. YAML agent definitions,
AgentsFlowDAG,BotManager,AgentCrew(sequential/parallel/flow/loop),AutonomousOrchestratorcon triggers. Stack frontend planeado: nav-admin (SvelteKit 5 + Tailwind 4 + daisyUI + SvelteFlow). - Delta: canvas drag-and-drop con SvelteFlow; agent catalog API con plain-language descriptions + permission requirements; NL→DAG generation; workflow sandbox pre-deploy.
- FEAT propuesto: Track paralelo · Nav-admin No-Code Builder.
#8 · Consumer Transparency (NEXUS) — Externo¶
- Estado: AI-Parrot puede aportar
confidencedesdeDecisionFlowNodey retention viaEpisodicMemorysi NEXUS lo integra. - Delta: disclosure UX, consent flow, escalation policy, retention/privacy — owner: equipo NEXUS + Legal.
#9 · Data Product Layer — Activación / Integración¶
- Estado: Ya realizado per-agent.
DatasetManager+DatasetInfo(memory_usage_mb, null_count, row_count_estimate, cache_ttl, usage_do/dont) +DatasetEntry+create_session_clone+ 10 sources + REST API. - Delta: catálogo cross-agent / cross-tenant (Catalog Service); SLA dashboards (freshness/completeness/accuracy); consumption tracking agregado sobre AgentsFlow traces; quality scoring a nivel data product.
- FEAT propuesto: FEAT-H · Cross-Agent Data Product Catalog.
#10 · Model Routing Optimizer — Activación¶
- Estado: Ya realizado el routing layer.
SUPPORTED_CLIENTSfactory (Google GenAI, Claude, OpenAI, Groq, OpenRouter, Ollama, vLLM, HuggingFace, Lambda Labs),LLMConfig.resolve_llm_config(priority chain), dual-mode LLM enPandasAgent,CompletionUsagecomo input de ranking. - Delta: task taxonomy YAML (structured_extraction, semantic_reasoning, code_gen, classification, summarization, multi_hop); leaderboard cost-performance semanal; auto-routing en
LLMConfig.resolve; tryout API (batch a N modelos); latency-aware degradation. - FEAT propuesto: FEAT-G · Intelligent Model Routing Optimizer (depende de FEAT-D).
#11 · Federated Operating Model — Activación organizacional¶
- Estado: Ya realizado la estructura técnica. Monorepo
packages/ai-parrot+ai-parrot-tools+ai-parrot-loaders+ai-parrot-pipelinesconuvworkspaces; plugin system +AgentRegistrycon@register_agent; pipelinesdd-autopilot; comandos/sdd-*;CLAUDE.mdcon worktree policy. - Delta: RACI matrix documentada; SLA del production readiness review (5-day); agent community of practice charter; métricas de ownership por dominio.
- FEAT propuesto: FEAT-I · Federated Operating Model Docs + RACI (owner: Engineering Leadership).
#12 · Developer SDK + Local Dev — Activación¶
- Estado: Ya realizado el SDK. AI-Parrot library con Pydantic v2;
uvworkspaces;parrot/helpers/*facades;AgentRegistrydecorators; Ollama/vLLM disponibles; AgentsFlow tracing; comandos/sdd-*ya scaffold CLI. - Delta: Docker Compose stack formal con deps + mock APIs + local Ollama; visual debugger UI con step-through DAG;
parrot scaffoldCLI unificado; agent cookbook centralizado. - FEAT propuesto: FEAT-K · DX Polish Bundle.
#13 · Adoption Program — Externo / Activación parcial¶
- Estado: Ya realizado la infra de feedback.
EpisodicMemoryStore.record_episode,ReflectionEngine,ImportanceScorer,RecallStrategy, namespace dimensions (tenant/agent/user/session/room/crew),recall_similarpor vector, multi-channel notification (Teams/Slack/Telegram/WhatsApp). - Delta: playbooks por rol; A/B testing framework; thumbs up/down UX; KPI dashboard de adopción — owner: Operations + Training.
#14 · Platform Roadmap Governance — Activación¶
- Estado: Ya realizado el roadmap interno. Pipeline SDD (
sdd/proposals,sdd/specs,sdd/tasks), sync con Jira (sdd-tojira/sdd-fromjira),FEAT-XXXnumbering,sdd-autopilotstate.json. - Delta: dashboard público / team-facing de roadmap; SLAs documentados (availability, latency SLO por task); Platform User Council; mapping de FEAT a KPI de negocio — owner: Engineering Leadership.
#15 · IP Protection — Externo¶
- Diferenciadores identificados en código (no documentados como IP): ontology layered approach, OpenAPI auto-adapter, DAG-to-physical-dispatch, permission framework 2-layer, MCP/A2A nativos.
- Delta: IP counsel engagement, disclosure review gate, trade secret register, competitor differentiation maps — owner: Legal + Engineering Leadership.
#16 · Continuous Learning Loop — Activación¶
- Estado: Ya realizado la captura.
EpisodicMemoryStore(SUCCESS/FAILURE/PARTIAL outcomes, error_type, importance, reflection),UnifiedMemoryManagerconContextAssemblery token budget,LongTermMemoryMixin(episodic_auto_record, skill_auto_extract),record_crew_workflow,CrossDomainRouter. - Delta: outcome linkage a KPIs de negocio (revenue, restock time, conversion); fine-tuning pipeline desde episodes (HF Transformers ya en stack); prompt performance dashboard temporal; monthly data flywheel report.
- FEAT propuesto: FEAT-J · Fine-Tuning Pipeline desde Episodes.
4. Plan de Sprints (3-6 meses)¶
Cadencia: sprints de 2 semanas con 2 worktrees paralelos. Cada sprint produce 1+ FEAT-XXX con brainstorm → spec → tasks.
Sprint 1-2 (semanas 1-4) · Foundation Safety¶
Objetivo: cerrar la única brecha Critical y arrancar activaciones bloqueantes.
| Feature | Item McKinsey | Owner | Output |
|---|---|---|---|
| FEAT-A Shadow Mode + DAG Chaos Testing | #3 | Platform Eng | Brainstorm + spec + 2 worktrees paralelos |
| FEAT-B Retail Ontology YAML | #4 | Data Eng + Retail SME | base.ontology.yaml + domains/retail.ontology.yaml + 3-5 TraversalPatterns |
| FEAT-C Three-Tier Authority Model | #1 | Security | Spec con tier como atributo YAML + GuardrailAgent class |
Sprint 3-4 (semanas 5-8) · Observability + Prompt Governance¶
Objetivo: activar telemetría sobre datos crudos ya capturados.
| Feature | Item McKinsey | Owner | Output |
|---|---|---|---|
| FEAT-D Telemetry Aggregator + Cost Dashboard (continuación FEAT-177) | #5 | Platform Eng + nav-admin | OTel + MetricsSubscriber + cost pipeline + dashboard |
| FEAT-E Prompt Registry + Semver + Canary | #6 | AI Eng | Extender infographic_registry → PromptRegistry; integración SDD |
| FEAT-F Medallion Bronze/Silver + Quality Scoring | #2 | Data Eng | Capas formales + streaming validation + quality_score en EpisodicMemory |
Sprint 5-6 (semanas 9-12) · Routing Intelligence + Cross-Cutting¶
Objetivo: activar optimizer data-driven encima de la telemetría.
| Feature | Item McKinsey | Owner | Output / Depende |
|---|---|---|---|
| FEAT-G Intelligent Model Routing Optimizer | #10 | AI Eng | Task taxonomy + leaderboard + auto-routing. Depende de FEAT-D |
| FEAT-H Cross-Agent Data Product Catalog | #9 | Platform Eng | Catalog Service + REST discovery + SLA dashboards |
| FEAT-I Federated Operating Model Docs + RACI | #11 | Eng Leadership | RACI + SLA review 5-day + community of practice |
Sprint 7-12 (meses 4-6) · Activation Layer + Long-Track¶
| Feature | Item McKinsey | Owner |
|---|---|---|
| FEAT-J Fine-Tuning Pipeline desde Episodes | #16 | AI Eng + Data Eng |
| FEAT-K DX Polish Bundle (Docker Compose + Visual Debugger + Scaffold CLI) | #12 | Platform Eng + DX |
| Track paralelo · Nav-admin No-Code Builder | #7 | Frontend |
| Track paralelo · Org / Legal | #8, #13, #14, #15 | NEXUS / Operations / Leadership / Legal |
5. Milestones¶
| ID | Hito | Fecha objetivo | Criterio de cierre |
|---|---|---|---|
| M0 | FEAT-176 Lifecycle Events System en dev |
Cumplido (mayo 2026) | Mergeado; destraba FEAT-177 |
| M1 | Production Safety Gate | Fin Sprint 2 (semana 4) | FEAT-A shadow mode operacional contra data productiva con rollback automatizado |
| M2 | Retail Ontology Live | Fin Sprint 2 (semana 4) | ENABLE_ONTOLOGY_RAG=true + smoke test pasando con base.ontology.yaml retail |
| M3 | Authority Tiers Formalizados | Fin Sprint 2 (semana 4) | T1/T2/T3 declarables en YAML + GuardrailAgent reusable |
| M4 | Cost Attribution Live | Fin Sprint 4 (semana 8) | Dashboard en nav-admin con cost por workflow / client / model |
| M5 | Prompt Registry GA | Fin Sprint 4 (semana 8) | Semver + canary 5% + golden tests en CI |
| M6 | Data Quality Layer | Fin Sprint 4 (semana 8) | Bronze/Silver + streaming validation + quality_score en EpisodicMemory |
| M7 | Auto-Routing Live | Fin Sprint 6 (semana 12) | Leaderboard semanal alimenta LLMConfig.resolve automáticamente |
| M8 | Cross-Agent Catalog | Fin Sprint 6 (semana 12) | Discovery API + SLA dashboards (freshness/completeness/accuracy) |
| M9 | Federated Ops Charter | Fin Sprint 6 (semana 12) | RACI + SLA 5-day + community charter publicados |
| M10 | Data Flywheel Activado | Fin mes 6 | Fine-tuning pipeline mensual + monthly report a stakeholders |
| M11 | DX Stack Empaquetado | Fin mes 6 | Docker Compose + visual debugger + scaffold CLI + cookbook publicado |
6. Próximos pasos inmediatos¶
- Esta semana: compartir este roadmap con leadership; alinear narrativa pública con el delta real (no estamos construyendo, estamos operacionalizando).
- Semana 1-2: arrancar FEAT-A, FEAT-B, FEAT-C en paralelo vía
/sdd-brainstormo/sdd-fromjira. - Semana 3: revisar con owners externos (#8 NEXUS, #13 Operations, #14 Leadership, #15 Legal).
- Cadencia continua: actualizar este roadmap cada 2 semanas según PRs mergeados a
dev— es un documento vivo.