Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
# Modello di maturità dell'IA generativa livello 2: esperimento
Basandosi sulla consapevolezza di base stabilita nel livello precedente, il livello Experiment segna una transizione cruciale dall'esplorazione teorica all'implementazione pratica delle tecnologie di intelligenza artificiale generativa. A questo livello, le organizzazioni vanno oltre la comprensione concettuale per impegnarsi in progetti PoC pratici e programmi pilota. Questi progetti PoC e progetti pilota sono progettati per convalidare il valore aziendale e sviluppare competenze chiave. Questo livello è caratterizzato da una sperimentazione strutturata, in cui le organizzazioni formano team dedicati, stabiliscono strutture di governance e iniziano a sviluppare competenze tecniche interne. Attraverso progetti pilota attentamente controllati, le organizzazioni possono testare le proprie ipotesi sul potenziale dell'IA generativa riducendo al minimo i rischi e massimizzando le opportunità di apprendimento. Ciò pone le basi per un'implementazione e una scalabilità più ampie delle iniziative di successo.
**Topics**
+ [Focus e criteri](#level-2-focus)
+ [Attività chiave](#level-2-activities)
+ [Strategia di trasformazione per raggiungere il livello successivo](#level-2-transformation)
## Focus e criteri
A questo livello, le organizzazioni passano dall'esplorazione alla sperimentazione pratica del PoC e ai progetti pilota con tecnologie di intelligenza artificiale generativa. L'obiettivo è convalidare il valore aziendale attraverso programmi pilota strutturati e sviluppare competenze chiave. Questo livello enfatizza l'apprendimento pratico, lo sviluppo di capacità interne e competenze tecniche e la creazione di quadri di base e di governance.
I criteri per essere a questo livello sono i seguenti:
+ L'organizzazione ha progetti pilota attivi e bozze concettuali in corso.
+ I team dedicati e interfunzionali sono assegnati a iniziative di intelligenza artificiale generativa.
+ Viene stabilito un programma di formazione interno strutturato.
+ Le organizzazioni hanno selezionato e convalidato modelli e strumenti di intelligenza artificiale.
+ L'organizzazione ha definito i propri framework di governance e dati iniziali.
## Attività chiave
La tabella seguente mostra le attività chiave per ogni pilastro dell'adozione.
****
| Pilastro dell'adozione | Attività |
| --- | --- |
| Business | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-2.html) |
| Persone | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-2.html) |
| Governance | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-2.html) |
| Platform (Piattaforma) | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-2.html) |
| Sicurezza | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-2.html) |
| Operazioni | [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/level-2.html) |
## Strategia di trasformazione per raggiungere il livello successivo
Organizations può passare al livello di maturità successivo effettuando le seguenti operazioni:
+ **Crea un'**infrastruttura** di livello di produzione** **per supportare l'IA generativa**: utilizzala Servizi AWS per implementare CI/CD pipeline, modelli di implementazione standardizzati e meccanismi di scalabilità adeguati per le implementazioni di produzione.
+ **Implementazione della governance**: stabilisci framework di governance di livello di produzione per gestire l'utilizzo continuo dell'IA generativa e gli aggiornamenti dei modelli.
+ **Implementa l'osservabilità**: implementa pratiche di osservabilità, monitoraggio e registrazione adattate specificamente per carichi di lavoro di intelligenza artificiale generativa. Ciò include le metriche delle prestazioni del modello, i modelli di utilizzo e la valutazione della qualità della risposta.
+ **Concentrati sulla conformità**: assicurati di rispettare gli standard e le normative del settore per la privacy e la sicurezza dei dati.
+ **Crea team di intelligenza artificiale dedicati**: crea e mantiene percorsi standardizzati di produzione per soluzioni di intelligenza artificiale generativa.
+ **Implementa l'eccellenza operativa**: crea un processo di risposta e di intensificazione degli incidenti. Stabilisci accordi sui livelli di servizio (SLAs) e metriche prestazionali. Implementa strategie di ottimizzazione dei costi.
Adottando queste azioni, le organizzazioni possono:
+ Convalidare che le applicazioni di intelligenza artificiale generativa siano stabili, affidabili e forniscano continuamente valore all'organizzazione.
+ Supporta la crescita delle soluzioni di intelligenza artificiale generativa man mano che la domanda e l'utilizzo aumentano nei vari reparti.
+ Gestisci i rischi, mantieni la supervisione e allinea le iniziative di intelligenza artificiale agli standard normativi man mano che diventano parte integrante delle operazioni aziendali.
+ Fornisci monitoraggio, miglioramento e supporto continui per soluzioni di intelligenza artificiale generativa. Ciò riduce la dipendenza da team di progetto ad hoc o temporanei.
+ Prepara l'organizzazione a passare da progetti isolati a un approccio strategico e coeso, in cui l'intelligenza artificiale diventa un fattore abilitante fondamentale dei processi aziendali. L'organizzazione è pronta per un'ulteriore scalabilità e un'adozione più ampia.