Los 5 niveles de madurez de los sistemas LLM
Los proyectos con modelos de lenguaje suelen seguir un camino repetido: comienzan con un solo prompt en el playground, evolucionan a prompts complejos, se encadenan de forma lineal y acaban en flujos desordenados que llamamos spaghetti flows. Para evitar el caos hace falta arquitectura, diseño y prácticas de ingeniería que permitan escalar con seguridad y previsibilidad.
Etapa 1 Scripts y prototipos
En la fase inicial los equipos prueban ideas con scripts ad hoc. Es común usar prompts sueltos, pruebas exploratorias y endpoints directos. Esta etapa es excelente para experimentación rápida, pero no para producción. Aquí es donde se detectan oportunidades para aplicar inteligencia artificial y visualizar casos de uso para aplicaciones a medida y software a medida.
Etapa 2 Prompts maduros
Tras los primeros aciertos los prompts se vuelven más estructurados y reutilizables. Los equipos documentan patrones, ajustan instrucciones y comienzan a integrar reglas de negocio. Ya se piensa en inteligencia artificial aplicada a procesos, en agentes IA básicos y en cómo conectar con servicios cloud aws y azure para despliegues más robustos.
Etapa 3 Cadenas lineales
Los prompts se encadenan en flujos lineales para resolver tareas complejas. Surge la necesidad de orquestación mínima, manejo de estado y trazabilidad. En este punto aparecen integraciones con servicios inteligencia de negocio y herramientas como power bi para visualizar resultados y alimentar decisiones en la empresa.
Etapa 4 Orquestadores y resiliencia
Los sistemas pasan de cadenas a orquestadores que gestionan errores, retries y enrutamiento entre agentes. Aquí la ciberseguridad y la gobernanza cobran importancia: control de acceso, auditoría y cumplimiento para que la IA para empresas sea segura y escalable. También se optimizan costes en la nube mediante buenas prácticas en servicios cloud aws y azure.
Etapa 5 Arquitectura real con roles y contratos
El nivel más alto exige contratos explícitos entre componentes, roles definidos y resiliencia ante fallos. Se formalizan los acuerdos de entrada y salida de datos, los SLAs y las políticas de seguridad. Los agentes IA dejan de ser scripts sueltos para convertirse en componentes verificables que ofrecen servicios de negocio, integrándose con soluciones de inteligencia artificial, servicios inteligencia de negocio y plataformas de visualización como power bi.
AAC Agent Action Chains
Para alcanzar este último nivel proponemos adoptar AAC Agent Action Chains, un enfoque que modela cada agente como una cadena de acciones con contratos claros, manejo de errores y capacidad de recuperación. AAC facilita responsabilidades explícitas, orquestación distribuida y compatibilidad con prácticas de ciberseguridad, lo que permite construir IA para empresas confiable y mantenible.
Q2BSTUDIO, tu socio en la transición
En Q2BSTUDIO somos especialistas en transformar prototipos en arquitecturas productivas. Ofrecemos servicios de desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida, consultoría en inteligencia artificial, agentes IA y soluciones de IA para empresas. Complementamos con ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio para que tus proyectos escalen con seguridad. Si necesitas integrar power bi, optimizar modelos LLM o diseñar orquestadores con AAC, nuestro equipo está listo para ayudarte a avanzar desde hacks de playground hasta una arquitectura real y gobernada.