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A medida que las organizaciones se mueven más allá de experimentar con la inteligencia artificial, muchos tienen dificultades para escalar los agentes de inteligencia artificial de una manera segura, medible y profundamente insertada en cómo se realiza el trabajo. La inteligencia artificial agentica agrega nuevas funcionalidades, como la toma de decisiones autónomas, la orquestación multipaso y la colaboración entre agentes humanos, pero también requiere un nuevo modelo operativo empresarial.
Muchas iniciativas tempranas de inteligencia artificial tienen éxito como pilotos, pero tienen dificultades para avanzar más allá de los casos de uso aislados. Las organizaciones suelen preguntar:
- ¿Cómo pasamos de experimentación a la adopción a escala empresarial?
- ¿Cómo equilibramos la innovación con la seguridad, la gobernanza y la confianza?
- ¿Cómo garantizamos que los agentes proporcionen un valor empresarial medible a lo largo del tiempo?
- ¿Qué funcionalidades necesitamos antes de aumentar la autonomía del agente?
El modelo de madurez de IA agentic proporciona un marco estructurado para ayudarle a entender dónde se encuentra en el proceso de adopción del agente y lo que debe hacer después. En lugar de centrarse únicamente en la tecnología, el modelo se ve holísticamente en la estrategia, la transformación de procesos, la gobernanza, la realización del valor, la arquitectura, las operaciones, la preparación de la organización y la inteligencia artificial responsable.
El modelo se organiza en niveles de madurez progresivos, desde la experimentación inicial hasta un estado optimizado por agente. En cada nivel, describe el aspecto de la madurez en la práctica y resalta las brechas, los riesgos y las oportunidades que suelen surgir. Use este marco para evaluar el estado actual objetivamente e identificar acciones concretas para avanzar.
Lo más importante es que el modelo de madurez está diseñado para ser accionable. Ayuda a los líderes, arquitectos y equipos de entrega a alinearse con las prioridades, centrar las inversiones en las que más importan y crear las bases necesarias para escalar los agentes de inteligencia artificial de forma responsable y sostenible en toda la empresa.
Nota:
Este modelo de madurez se alinea con Agent Readiness Framework, que define las funcionalidades fundamentales necesarias para adoptar agentes a escala.
Introducción al modelo de madurez
Las experiencias y soluciones de agente de Microsoft Copilot creadas con Agent Builder en Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio y Microsoft Foundry presentan nuevos patrones operativos para realizar el trabajo. No solo proporcionan información. También participan en flujos de trabajo, desencadenan acciones y colaboran con humanos en todos los sistemas.
A medida que crece la adopción, las organizaciones deben evolucionar en varias dimensiones a la vez, entre las que se incluyen:
- Alineación de estrategia y liderazgo
- Rediseño y automatización de procesos
- Seguridad, gobernanza y cumplimiento
- Fundamentos tecnológicos y acceso a datos
- Preparación operativa y administración del ciclo de vida
- Cultura y aptitudes de la organización
- Inteligencia artificial responsable y confianza
El modelo de madurez de adopción de ia agente le ayuda a comprender dónde está actualmente, qué funcionalidades necesita a continuación y cómo avanzar de forma segura e intencionada.
El modelo se organiza en cinco niveles de madurez y ocho pilares de capacidad. Estos niveles y pilares proporcionan una manera coherente de evaluar su estado actual, comprender la progresión e identificar dónde la inversión dirigida tendrá el mayor impacto.
Niveles de madurez
Nota:
El modelo de madurez de ia agente se basa en el modelo de madurez de funcionalidad (CMM), un modelo de desarrollo ampliamente utilizado en el desarrollo de software, TI y otros sectores para evaluar y mejorar la madurez de la organización. Otro modelo de este tipo es el Modelo de Capacidad de Ingeniería de Plataforma de Microsoft, diseñado para mejorar las prácticas de ingeniería de plataforma.
Cada pilar de capacidad se evalúa en cinco niveles de madurez, desde la experimentación temprana hasta la operación optimizada a escala empresarial.
- Nivel 100: inicial: las iniciativas de IA agente no están planeadas y experimentales. Las funcionalidades son incoherentes, siloadas y dependen de individuos en lugar de prácticas repetibles.
- Nivel 200: repetible: comienzan a surgir patrones y prácticas tempranas. Los equipos pueden repetir ciertas actividades, pero los enfoques siguen siendo informales y desiguales en toda la organización.
- Nivel 300: definido: las funcionalidades se definen, documentan y admiten formalmente mediante la gobernanza, los estándares y los modelos operativos. Las iniciativas de IA agente se alinean con más claridad con los objetivos empresariales.
- Nivel 400: Capaz: los agentes se insertan en la planificación y las operaciones empresariales. Los procesos, la gobernanza y la tecnología admiten el escalado y la colaboración entre equipos.
- Nivel 500: Eficaz: la organización funciona como una empresa orientada al agente. Las funcionalidades están optimizadas, mejoradas continuamente y respaldadas por un fuerte liderazgo, cultura y confianza.
Pilares de funcionalidad
El modelo evalúa la madurez en ocho pilares de funcionalidad, cada uno de los cuales representa una dimensión importante de la adopción correcta de la inteligencia artificial:
- Alineación de la estrategia empresarial e inteligencia artificial: alineación de iniciativas de inteligencia artificial con objetivos empresariales, prioridades de liderazgo y estrategia a largo plazo.
- Mapeo de procesos empresariales: rediseño de los procesos de extremo a extremo para la colaboración entre humanos y agentes y la ejecución controlada por agentes.
- Seguridad y gobernanza: establecimiento de límites de protección, controles y supervisión para administrar el riesgo y el cumplimiento a medida que se escala la inteligencia artificial.
- Realización y resultados de valor: medición, seguimiento y optimización del impacto empresarial de las iniciativas de inteligencia artificial.
- Tecnología y datos: creación de bases técnicas escalables, seguras, arquitecturas y patrones de acceso a datos.
- Preparación y cultura de la organización: habilitación de personas, roles, incentivos y formas de trabajar que respaldan la adopción de la inteligencia artificial.
- Inteligencia artificial responsable y confianza: inserción de prácticas éticas, transparentes y responsables de inteligencia artificial en toda la organización.
- Operaciones y administración del ciclo de vida: funcionamiento, supervisión y mejora de los agentes de forma confiable a lo largo de su ciclo de vida.
Nota:
Las operaciones y la administración del ciclo de vida y la inteligencia artificial responsable y la confianza son funcionalidades de gobernanza transversales. Aunque se representan como pilares independientes en este modelo para la claridad de la evaluación, en la práctica están profundamente integrados en controles de seguridad y gobernanza, fundamentos tecnológicos y ejecución de procesos empresariales. Separarlos en distintos pilares le ayuda a evaluar la madurez de forma más precisa y evita infravalorar las materias operativas y éticas necesarias para escalar los agentes de inteligencia artificial de forma segura.
Referencia rápida
Esta visión rápida de referencia le ayuda a comprender las características de madurez de un vistazo. Para obtener instrucciones detalladas, ejemplos, riesgos y acciones de progresión, consulte los artículos del pilar individual. Exploran cómo es cada nivel y cómo mejorar.
| Nivel de madurez | Alineación de la estrategia de inteligencia artificial y de negocio | Mapeo de procesos empresariales | Seguridad y gobernanza | Realización de valor y resultados | Tecnología y datos | Operaciones y administración del ciclo de vida | Preparación y cultura de la organización | Inteligencia artificial responsable y confianza |
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| 100: Inicial |
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| 200: Repetible |
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| 300: Definido |
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| 400: Habilitado |
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| 500: Eficiente |
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Para quién es esta guía
Esta guía es para:
- Líderes empresariales y tecnológicos que planean la adopción de la inteligencia artificial
- Centros de excelencia (COE) para inteligencia artificial, Copilot o automatización
- Arquitectos, líderes de seguridad y profesionales de riesgos
- Administradores de cambios y equipos de habilitación
- Propietarios de productos y clientes potenciales de transformación
Tanto si está empezando con la inteligencia artificial como con agentes operativos en producción, el modelo de madurez proporciona un lenguaje común para evaluar la preparación y planear los pasos siguientes.
Paso siguiente
En el siguiente artículo, aprenderá a usar el modelo de madurez de adopción de Inteligencia Artificial Agente para evaluar su estado actual y planificar su trayectoria de adopción.
Información relacionada
- Marco de preparación del agente
- Evaluación de preparación del agente
- Centro de aprendizaje de Microsoft Copilot para profesionales de TI y desarrolladores
- Microsoft 365 Copilot
- Microsoft Copilot Studio
- Adopción del agente de IA
- Sitio de adopción de Microsoft 365 Copilot
- Sitio de adopción de agentes de IA