As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
Modelo generativo de maturidade de IA de nível 2: experimento
Com base na consciência fundamental estabelecida no nível anterior, o nível Experimental marca uma transição crucial da exploração teórica para a implementação prática de tecnologias generativas de IA. Nesse nível, as organizações vão além da compreensão conceitual para se engajar em projetos práticos de PoC e programas piloto. Esses projetos piloto e de PoC são projetados para validar o valor comercial e criar competências essenciais. Esse nível é caracterizado pela experimentação estruturada, na qual as organizações formam equipes dedicadas, estabelecem estruturas de governança e começam a desenvolver conhecimentos técnicos internos. Por meio de projetos piloto cuidadosamente controlados, as organizações podem testar suas hipóteses sobre o potencial da IA generativa e, ao mesmo tempo, minimizar os riscos e maximizar as oportunidades de aprendizado. Isso prepara o terreno para uma implementação e escalonamento mais amplos de iniciativas bem-sucedidas.
Esta seção inclui os seguintes tópicos:
Foco e critérios
Nesse nível, as organizações fazem a transição da exploração para a experimentação prática de PoC e projetos piloto com tecnologias generativas de IA. O foco está na validação do valor comercial por meio de programas piloto estruturados e na construção de competências essenciais. Esse nível enfatiza o aprendizado prático, o desenvolvimento de capacidades internas e conhecimentos técnicos e o estabelecimento de estruturas fundamentais e de governança.
A seguir estão os critérios para estar nesse nível:
-
A organização tem projetos piloto ativos e provas de conceito em andamento.
-
Equipes dedicadas e multifuncionais são designadas para iniciativas generativas de IA.
-
Um programa de treinamento interno estruturado é estabelecido.
-
As organizações selecionaram e validaram modelos e ferramentas de IA.
-
A organização definiu suas estruturas iniciais de governança e dados.
Principais atividades
A tabela a seguir mostra as principais atividades de cada pilar da adoção.
| Pilar da adoção | Atividades |
|---|---|
| Negócios |
|
| Pessoas |
|
| Governança |
|
| Plataforma |
|
| Segurança |
|
| Operações |
|
Estratégia de transformação para alcançar o próximo nível
As organizações podem fazer a transição para o próximo nível de maturidade fazendo o seguinte:
-
Crie uma infraestrutura de nível de produção para dar suporte à IA generativa — use Serviços da AWS para implementar CI/CD pipelines, padrões de implantação padronizados e mecanismos de escalonamento adequados para implantações de produção.
-
Implemente a governança — Estabeleça estruturas de governança de nível de produção para gerenciar o uso generativo contínuo da IA e as atualizações do modelo.
-
Implemente a observabilidade — implemente práticas de observabilidade, monitoramento e registro que sejam adaptadas especificamente para cargas de trabalho generativas de IA. Isso inclui métricas de desempenho do modelo, padrões de uso e avaliação da qualidade da resposta.
-
Concentre-se na conformidade — certifique-se de estar em conformidade com os padrões e regulamentações do setor para privacidade e segurança de dados.
-
Crie equipes de IA dedicadas — configure uma equipe que crie e mantenha caminhos padronizados para a produção de soluções generativas de IA.
-
Implemente a excelência operacional — Crie um processo de resposta e escalonamento a incidentes. Estabeleça contratos de nível de serviço (SLAs) e métricas de desempenho. Implemente estratégias de otimização de custos.
Ao realizar essas ações, as organizações podem:
-
Valide que os aplicativos generativos de IA são estáveis, confiáveis e continuamente agregam valor à organização.
-
Support o crescimento de soluções generativas de IA à medida que a demanda e o uso aumentam em vários departamentos.
-
Gerencie riscos, mantenha a supervisão e alinhe as iniciativas de IA aos padrões regulatórios à medida que elas se tornam parte integrante das operações comerciais.
-
Forneça monitoramento, melhoria e suporte contínuos para soluções generativas de IA. Isso reduz a dependência de equipes de projeto ad-hoc ou temporárias.
-
Prepare a organização para passar de projetos isolados para uma abordagem estratégica e coesa, em que a IA se torne o principal facilitador dos processos de negócios. A organização está pronta para uma maior escala e uma adoção mais ampla.
