View a markdown version of this page

Níveis no modelo generativo de maturidade da IA - AWS Orientação prescritiva

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.

Níveis no modelo generativo de maturidade da IA

O modelo generativo de maturidade da IA é estruturado em quatro níveis principais. Cada nível representa o progresso de uma organização no uso de recursos generativos de IA. Esse modelo pode ajudar as organizações a entender onde estão atualmente e orientá-las para as próximas etapas em sua jornada generativa de IA. O diagrama a seguir mostra os quatro níveis do modelo generativo de maturidade da IA e as principais atividades de cada nível.

Os quatro níveis do modelo generativo de maturidade da IA: visão, experimento, lançamento e escala.

A seguir estão os quatro níveis do modelo generativo de maturidade da IA:

Os rótulos de cada nível de maturidade refletem o impacto da adoção generativa da IA na organização. Ao identificar a posição da sua organização em um determinado nível, você pode obter insights sobre as oportunidades no próximo nível de maturidade. Os níveis mais baixos geralmente abrangem mais casos de uso de IA generativa tática, e os níveis mais altos tendem a ser de natureza mais estratégica e transformadora.

Muitas organizações descobrirão que as características de vários níveis de maturidade se aplicam a suas equipes e casos de uso. Isso ocorre porque nenhum nível é inerentemente superior ou inferior — o nível de maturidade apropriado é contextual às metas e à prontidão da organização.

nota

Esse modelo generativo de maturidade de IA não se destina a classificar uma organização ou seus recursos de IA generativa como apenas iniciantes ou transformadores. Em vez disso, cada aspecto da adoção generativa da IA deve ser considerado de forma independente. As características de cada nível de maturidade representam um continuum dentro desse aspecto específico, mas não estão necessariamente correlacionadas ao mesmo nível em outros aspectos.

A tabela a seguir fornece uma visão geral dos quatro níveis.

Categoria Nível 1: Envision Nível 2: Experiência Nível 3: Lançamento Nível 4: Dimensionamento
Descrição As organizações exploram conceitos generativos de IA, criam conscientização e identificam possíveis casos de uso. As organizações validam o potencial da IA generativa por meio de projetos piloto estruturados e provas de conceitos, ao mesmo tempo em que criam capacidades técnicas essenciais e estruturas fundamentais para implementação. As organizações implantam sistematicamente soluções generativas de IA prontas para produção com mecanismos robustos de governança, monitoramento e suporte para oferecer valor consistente e excelência operacional, mantendo os padrões de segurança e conformidade. As organizações estabelecem recursos de IA generativa em toda a empresa por meio de componentes reutilizáveis, padrões padronizados e plataformas de autoatendimento para acelerar a adoção, mantendo a governança automatizada e promovendo a inovação.
Foco Desenvolva a conscientização e a compreensão das tecnologias generativas de IA, explore possíveis aplicações e identifique áreas em que a IA pode agregar valor aos negócios Valide os valores comerciais por meio de programas piloto estruturados e desenvolva competências essenciais Implemente soluções prontas para produção que ofereçam valor comercial mensurável por meio de processos de lançamento robustos, estruturas abrangentes de governança e monitoramento de desempenho Crie componentes e padrões reutilizáveis que aceleram a adoção generativa da IA em toda a empresa
Critérios

  • Obtenha uma compreensão básica dos conceitos generativos de IA

  • Sem projetos formais ou alocação de recursos

  • Conheça as tendências do setor e as oportunidades de valor

  • Execute projetos piloto e provas de conceitos

  • Forme equipes pequenas para explorar os recursos generativos de IA

  • Estabeleça estruturas básicas e de governança

  • Lance alguns aplicativos generativos de IA para produção

  • Implemente políticas de risco, governança e IA responsáveis para aplicativos generativos de IA

  • Estabeleça equipes operacionais e de suporte

  • Adote amplamente a IA generativa em vários departamentos da organização

  • Lance muitos aplicativos generativos de IA para produção

  • Priorize investimentos em infraestrutura e ferramentas generativas de IA

  • Formalize o modelo operacional e a matriz responsável, responsável, consultada e informada (RACI)
Principais atividades

  • Participe de treinamentos, workshops e conferências de conscientização sobre IA

  • Interaja com especialistas e consultores no assunto de IA

  • Explore possíveis casos de uso e benefícios comerciais

  • Avalie a prontidão cultural

  • Avalie a governança generativa da IA

  • Desenvolva conhecimento

  • Defina e refine casos de uso comercial para projetos piloto

  • Desenvolva provas de conceitos

  • Avalie e selecione modelos e ferramentas de IA generativos apropriados

  • Avalie a realização de benefícios comerciais

  • Desenvolva capacidades internas e conhecimento técnico

  • Inicializar um modelo operacional

  • Crie a governança da arquitetura da solução

  • Crie uma estratégia de implementação pronta para produção

  • Estabeleça mecanismos de monitoramento e rastreamento de desempenho

  • Implemente o gerenciamento de risco e governança

  • Integre uma estrutura de biblioteca de infraestrutura de TI (ITIL)

  • Configurar a estrutura de operação e suporte

  • Formalize o modelo operacional generativo de IA e a matriz RACI

  • Crie recursos e componentes de IA generativos reutilizáveis

  • Padronize padrões de casos de uso generativos de IA

  • Estabeleça uma estrutura de desenvolvimento colaborativo em toda a organização

  • Transforme os recursos de IA em uma plataforma de desenvolvimento interna (IDP) ou software como serviço (SaaS)

  • Compartilhe e democratize o conhecimento

Para explicar e entender melhor o modelo de maturidade, é importante entender como as organizações normalmente progridem em sua jornada generativa de adoção da IA. Essa progressão reflete não apenas como as organizações usam os recursos generativos de IA, mas também o que as motiva a promover sua adoção. Nos níveis iniciais, muitos usuários talvez nem sequer tivessem formalizado os processos de IA. Em vez disso, eles veem suas ferramentas como uma coleção aprimorada de recursos de várias fontes internas. À medida que as organizações amadurecem, esses recursos se tornam gerenciados e padronizados de forma mais consistente. Eventualmente, à medida que os recursos se tornam mais refinados e detectáveis e os usuários naturalmente optam por usar os recursos de IA, as organizações geralmente se afastam de motivações externas, como mandatos ou incentivos. O ideal é que eles até comecem a investir seus próprios esforços em inovação e desenvolvimento mais amplos de IA.