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# Modelo de madurez de IA generativa de nivel 2: Experimento
Sobre la base de la conciencia fundamental establecida en el nivel anterior, el nivel Experimental marca una transición crucial de la exploración teórica a la implementación práctica de las tecnologías de IA generativa. En este nivel, las organizaciones van más allá de la comprensión conceptual para participar en proyectos prácticos de PoC y programas piloto. Estos proyectos piloto y de PoC están diseñados para validar el valor empresarial y desarrollar las competencias básicas. Este nivel se caracteriza por una experimentación estructurada, en la que las organizaciones forman equipos especializados, establecen marcos de gobierno y comienzan a desarrollar la experiencia técnica interna. Mediante proyectos piloto cuidadosamente controlados, las organizaciones pueden poner a prueba sus hipótesis sobre el potencial de la IA generativa y, al mismo tiempo, minimizar los riesgos y maximizar las oportunidades de aprendizaje. Esto sienta las bases para una implementación y una ampliación más amplias de las iniciativas exitosas.
**Topics**
+ [Enfoque y criterios](#level-2-focus)
+ [Actividades clave](#level-2-activities)
+ [Estrategia de transformación para alcanzar el siguiente nivel](#level-2-transformation)
## Enfoque y criterios
En este nivel, las organizaciones pasan de la exploración a la experimentación práctica de la PoC y a los proyectos piloto con tecnologías de IA generativa. El objetivo es validar el valor empresarial mediante programas piloto estructurados y desarrollar las competencias básicas. Este nivel hace hincapié en el aprendizaje práctico, la creación de capacidades internas y la experiencia técnica, y el establecimiento de marcos fundamentales y de gobierno.
Los siguientes son los criterios para estar en este nivel:
+ La organización tiene proyectos piloto activos y pruebas de concepto en curso.
+ Se asignan equipos especializados e interdisciplinarios a las iniciativas generativas de IA.
+ Se establece un programa de formación interno estructurado.
+ Las organizaciones han seleccionado y validado modelos y herramientas de IA.
+ La organización ha definido sus marcos iniciales de gobierno y datos.
## Actividades clave
La siguiente tabla muestra las actividades clave de cada pilar de la adopción.
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| Pilar de la adopción | Actividades |
| --- | --- |
| Usuarios | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-2.html) |
| People | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-2.html) |
| Gobernanza | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-2.html) |
| Plataforma | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-2.html) |
| Seguridad | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-2.html) |
| Operaciones | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/es_es/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-2.html) |
## Estrategia de transformación para alcanzar el siguiente nivel
Las organizaciones pueden pasar al siguiente nivel de madurez de la siguiente manera:
+ **Cree una **infraestructura** apta para producción** que dé **soporte a la IA generativa**: utilícela Servicios de AWS para implementar CI/CD procesos, patrones de despliegue estandarizados y mecanismos de escalado adecuados para los despliegues de producción.
+ **Implemente la gobernanza**: establezca marcos de gobernanza aptos para la producción a fin de gestionar el uso continuo de la IA generativa y las actualizaciones de los modelos.
+ **Implemente la observabilidad**: implemente prácticas de observabilidad, monitoreo y registro que se adapten específicamente a las cargas de trabajo de IA generativa. Esto incluye las métricas de rendimiento del modelo, los patrones de uso y la evaluación de la calidad de las respuestas.
+ **Céntrese en el cumplimiento**: asegúrese de cumplir con los estándares y reglamentos del sector en materia de privacidad y seguridad de los datos.
+ **Cree equipos de IA dedicados**: configure un equipo que cree y mantenga rutas estandarizadas de producción para soluciones de IA generativas.
+ **Implemente la excelencia operativa**: cree un proceso de respuesta y escalamiento ante incidentes. Establezca acuerdos de nivel de servicio (SLAs) y métricas de rendimiento. Implemente estrategias de optimización de costos.
Al tomar estas medidas, las organizaciones pueden:
+ Valide que las aplicaciones de IA generativa sean estables, fiables y aporten valor a la organización de forma continua.
+ Support el crecimiento de las soluciones de IA generativa a medida que aumentan la demanda y el uso en varios departamentos.
+ Gestione los riesgos, mantenga la supervisión y alinee las iniciativas de IA con las normas reglamentarias a medida que se conviertan en una parte integral de las operaciones comerciales.
+ Proporcione supervisión, mejora y soporte continuos para las soluciones de IA generativa. Esto reduce la dependencia de equipos de proyectos temporales o ad hoc.
+ Prepare a la organización para pasar de proyectos aislados a un enfoque estratégico y cohesivo, en el que la IA se convierta en un elemento fundamental de los procesos empresariales. La organización está preparada para una mayor escala y una adopción más amplia.