Modelo de Madurez Continua de la IA: ¿En qué nivel estás con la adopción de CAI?
Hablaba con Brian y le dije que creía estar en un nivel alto del modelo de madurez continua de la IA. Incluso lo presumí. Pero luego me detuve a pensar más seriamente. Realmente estoy ahí. Esa pregunta me llevó a escribir esto.
Qué es el Modelo de Madurez Continua de la IA La idea de modelos de madurez no es nueva. Frameworks como el AI Maturity Model se usan para describir cómo las organizaciones progresan en su uso de inteligencia artificial, pasando de experimentos aislados a integración continua. Una referencia útil para comprender la versión continua de este enfoque es el artículo A Developer's Guide to Continuous AI que presenta cómo desarrolladores y equipos construyen su uso de la IA continua con el tiempo. El modelo nos da un lenguaje común para nombrar dónde estamos hoy y qué paso podría tener sentido a continuación en la adopción de IA continua.
Niveles del modelo Nivel 1 Manual con asistencia de IA En este nivel la IA es una herramienta puntual. Copias un fragmento de código o un error en ChatGPT u otra herramienta, haces una pregunta y obtienes una función o una solución. La fortaleza es la velocidad y la capacidad para sortear bloqueos. La limitación es que la ayuda está desconectada del flujo de trabajo y solo aparece cuando recuerdas pedirla. Ejemplos prácticos escribir un test solo cuando pides a la IA que lo genere pedir una expresión regular cuando no recuerdas el patrón copiar logs de error para que la IA proponga una solución
Nivel 2 Automatización del flujo de trabajo Aquí la IA comienza a vivir dentro del trabajo. Se encarga de tareas repetibles mientras mantienes supervisión. El flujo se ejecuta cada vez, no solo cuando te acuerdas de pedir ayuda. La fortaleza es la consistencia y el beneficio compartido. La limitación es la confianza: todavía necesitas revisar y orientar porque la IA puede equivocarse. Ejemplos la IA añade documentación faltante durante la revisión de un pull request la IA sugiere cambios de estilo y arreglos menores directamente en el PR la IA actualiza un ticket cuando se mergea una rama la IA genera tests cuando se sube nuevo código
Nivel 3 Flujos cero intervención En este nivel la IA completa procesos de principio a fin sin intervención humana. Hoy esto solo es seguro para flujos estrechos y de bajo riesgo. La fortaleza es la escala: el trabajo ocurre aunque nadie lo toque. La limitación es el alcance: no se puede confiar en la IA para tareas complejas o de alto riesgo sin controles adicionales. Ejemplos la IA mergea actualizaciones de dependencias cuando pasan los tests la IA mantiene un changelog actualizado sin revisión humana la IA cierra issues obsoletos con una respuesta clara
Por qué importa No todos los equipos están en el mismo punto. Muchos siguen mayoritariamente en nivel 1. Otros prueban automatizaciones de nivel 2. Muy pocos están listos para nivel 3. Este modelo permite nombrar la situación real, fijar expectativas sensatas y planear el siguiente paso sin sobredimensionar los resultados.
Cómo avanzar Subir de nivel no es un salto de fe de 1 a 3. La progresión es lo relevante. Nivel 1 sirve para conocer cómo se comporta tu sistema de IA, reconocer su estilo de código y su forma de escribir documentación. Nivel 2 trata de convertir esos aprendizajes en reglas y recetas: defines estándares, instruyes cómo quieres que se genere código y documentación, y creas automatizaciones que puedan correr manual o automáticamente. Un ejemplo práctico que uso es indicar al asistente que interactúe con GitHub por la CLI y que genere contenido en un archivo markdown temporal para pasarlo como value del flag --body-file evitando problemas de formato inline. En lugar de repetir esa instrucción, la convierto en una regla en la configuración del asistente o en un archivo AGENTS.md. Todo esto se acumula en nivel 2 y reduce la fricción.
El paso a nivel 3 es posible solo después de suficiente uso en nivel 2. Entonces puedes medir la tasa de intervención que es la frecuencia con la que aún debes corregir salidas de la IA. Si la tasa es alta no estás listo. Si baja con el tiempo porque tus reglas son sólidas y el asistente usa bien los datos del proyecto, entonces puedes ejecutar flujos end to end con supervisión mínima. Nivel 3 no es magia, es el resultado de una base construida con uso repetido, feedback y reglas en nivel 2.
Reflexión Cuando comenté mi supuesto nivel con Brian quise creer que estaba en nivel 2 o incluso 3. La realidad es que sigo mayormente en nivel 1 con trozos de nivel 2. Soy consciente de que corrijo salidas con frecuencia y eso está bien. Lo importante no es subir lo más rápido posible sino saber dónde estás, celebrar mejoras y seguir construyendo. Cada nivel se apoya en el anterior. Cuanto más uses la IA con cuidado, más prepararás el sistema y a tu equipo para niveles superiores.
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