◆Herramienta · Modelo IA · SDLC
Modelo de Madurez IA
Escala de adopción de 5 niveles · Sitúa a tu organización y define el siguiente paso hacia la industrialización de IA en el SDLC
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¿En qué nivel está tu organización? — haz clic en cada nivel
L0
Ad hoc — Sin gobierno IA
Cada equipo usa IA como quiere, sin proceso ni control
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Qué existe
- Uso informal de ChatGPT
- GitHub Copilot en algunos IDEs
- Sin política de uso
- Sin control de costes
Qué falta
- Gobierno mínimo de IA
- Proceso de aprobación
- Control de qué datos se envían a los LLMs
- Visibilidad de costes
Siguiente paso
- Inventario de herramientas IA en uso
- Política básica de uso aceptable
- Comité IA provisional
- Clasificación de riesgo inicial
L1
Experimental — Pilotos aislados
Primeros experimentos con agentes, sin proceso común de incorporación
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Qué existe
- Copilotos aprobados informalmente
- 1-2 pilotos de agentes en marcha
- Alguna política de uso básica
- Entusiasmo sin estructura
Qué falta
- Proceso formal de incorporación
- Guardrails automáticos
- Métricas de valor y riesgo
- Registro de activos IA
Siguiente paso
- Definir proceso de Capa 2
- Crear catálogo de componentes IA aprobados
- Medir ROI de pilotos actuales
- Formalizar el Comité IA
L2
Gestionado — Gobierno básico activo
Proceso de incorporación definido, primeros guardrails y métricas
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Qué existe
- Proceso de aprobación de componentes IA
- Catálogo de activos IA aprobados
- Guardrails básicos en producción
- Agentes en CI/CD (QA Gate, Security)
- Medición de coste de tokens
Qué falta
- SDD en proyectos clave
- Agentes de especificación
- Pipeline CI/CD completo con agentes
- Modelo de madurez por equipo
Siguiente paso
- Piloto SDD en 1 proyecto nuevo
- Completar pipeline CI/CD con 8 agentes
- Definir KPIs de calidad por equipo
- Feedback loop básico activo
L3
Definido — Gobierno completo y SDD en proyectos clave
El modelo holístico de las 6 capas está operativo en la mayoría de proyectos
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Qué existe
- Las 6 capas del modelo operativas
- SDD en proyectos nuevos y críticos
- Pipeline CI/CD con los 8 agentes
- Gobierno activo con KPIs
- Mejora continua con datos reales
Qué falta
- SDD como estándar para todos los proyectos
- Optimización automática de agentes
- Feedback loop totalmente cerrado
- IA en todas las fases sin excepción
Siguiente paso
- Extender SDD a todos los proyectos
- Automatizar el ciclo de Mejora Continua
- Desarrollar agentes propietarios
- Preparar IA de nivel L4
L4
Optimizado — IA como capacidad corporativa diferencial
El ciclo completo está cerrado, SDD es el estándar y la organización genera ventaja competitiva
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Qué existe
- SDD como estándar de facto
- Agentes propietarios entrenados
- Ciclo de mejora completamente automático
- Gobierno predictivo basado en datos
- Trazabilidad auditada 100%
Diferencial competitivo
- Speed-to-market 3-4x superior
- Calidad de código auditada sin esfuerzo
- Incorporación de tecnología sin fricción
- Compliance regulatorio nativo
- Transferibilidad total del conocimiento
Mantener y evolucionar
- Revisión anual del modelo de gobierno
- Exploración de agentes multimodales
- Contribución a frameworks del sector
- Expansión a otras unidades de negocio
Autoevaluación rápida
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¿Tienes un Comité IA con poder real de decisión??
¿Todo componente IA pasa por un proceso de aprobación??
¿Tienes guardrails automáticos en producción??
¿Usas agentes en tu pipeline CI/CD??
¿Has hecho algún piloto SDD??
¿Mides el ROI real de la adopción IA?