Qué casos deben avanzar
El modelo exige valorar primero el problema, el valor y el riesgo antes de elegir la herramienta o el modelo de IA.
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Los artículos, guías y análisis viven en un sitio independiente. Esta web está dedicada a mi perfil, mi experiencia y mi trabajo.
Ir al blogModelo de madurez
Evalúo la madurez por la utilidad del caso de uso, la calidad de su evaluación, el gobierno y la capacidad de mantener en producción la solución asociada. Contabilizar pilotos o cambios de modelo no basta.

Idea central
Ampliar el uso de la IA exige convertir la experimentación en una práctica común de ingeniería y gobierno.
Los asistentes, la generación de contenidos y las pruebas con agentes pueden funcionar de forma aislada. Si la organización no define quién mantiene las fuentes, cómo se evalúan los resultados, cómo se integra cada sistema y quién lo supervisa y opera, cada prueba puede incorporar una dependencia que ningún equipo tiene capacidad de mantener. El modelo señala qué capacidad falta antes de ampliar la inversión.
El modelo
Los cinco niveles distinguen la experimentación aislada de una capacidad de IA que la organización puede evaluar, gobernar y mantener.
Personas y equipos prueban herramientas por su cuenta. Los resultados apenas se comparan y el conocimiento queda disperso.
Los casos de uso están delimitados, utilizan fuentes conocidas y cuentan con revisión humana y con unos primeros criterios de calidad, privacidad y coste.
La organización comparte las fuentes de conocimiento, el acceso a los modelos, las evaluaciones y los controles de seguridad.
La IA forma parte del producto y de los procesos habituales. Cada sistema tiene responsables, objetivos de servicio y una forma definida de intervenir cuando falla.
El uso, las incidencias y los cambios de los modelos sirven para revisar la arquitectura, los controles y la cartera de iniciativas.
Secuencia de trabajo
El análisis documenta los supuestos para quienes priorizarán, evaluarán, operarán y gobernarán cada capacidad de IA.
Priorizo los casos según el resultado esperado, las personas afectadas, las alternativas actuales y la posibilidad real de adopción.
Reviso las fuentes, los permisos, la calidad, la vigencia, la procedencia y el ciclo de vida de los datos.
Analizo la arquitectura, las pruebas, la regresión, la observabilidad, la seguridad y el comportamiento ante fallos.
Compruebo las funciones y responsabilidades, la forma de supervisión, la transparencia, la formación y los requisitos aplicables.
Decisiones
Cada decisión debe poder explicarse, ejecutarse y revisarse cuando cambien los datos o el contexto.
El modelo exige valorar primero el problema, el valor y el riesgo antes de elegir la herramienta o el modelo de IA.
La evaluación distingue las fuentes, las pruebas, los controles de seguridad y las prácticas operativas que varios casos pueden compartir.
El grado de autonomía se relaciona con las consecuencias, la capacidad de reversión, la evidencia disponible y la supervisión humana.
El análisis señala las carencias que un prototipo funcional todavía no ha resuelto.
Cómo lo aplico
Evalúo cada dimensión por separado. Solo asigno un nivel cuando hay pruebas de todos los criterios aplicables. Si un criterio no es aplicable al caso de uso, documento el motivo y lo excluyo del cálculo del nivel. No calculo un promedio: el nivel global lo marca la dimensión imprescindible menos madura. En cada dimensión registro el nivel actual, las pruebas disponibles, lo que falta y la siguiente comprobación.
Referencias y contexto
Desarrollo editorial
El proyecto editorial independiente amplía los patrones, los estándares y los casos de uso con fuentes y ejemplos.
Ir a blog.albertolarah.comConversación profesional
Empezaremos por el problema, las responsabilidades y las decisiones que la organización necesita mantener en el tiempo.
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