En un mundo cada vez más automatizado, las empresas buscan formas de integrar la Inteligencia Artificial Generativa en sus operaciones diarias. Sin embargo, la adopción de esta tecnología puede ser un desafío, a menudo frenada por los flujos de trabajo personalizados y la fragmentación entre equipos. Para superar estos obstáculos y acelerar la innovación, es crucial establecer modelos operativos robustos que simplifiquen el ciclo de vida de la Inteligencia Artificial Generativa.
La segunda parte de una serie de informes detalla cómo las organizaciones pueden implementar un entorno de IA Generativa multiusuario utilizando Amazon Bedrock, un servicio gestionado que ofrece acceso a modelos de IA de alto rendimiento de empresas líderes como AI21 Labs, Anthropic, Cohere y Amazon, a través de una única API. Este enfoque no solo facilita la integración de aplicaciones de IA Generativa con seguridad y privacidad, sino que también permite un seguimiento exhaustivo del uso y los costos relacionados.
El núcleo de la solución es un gateway de Inteligencia Artificial Generativa que centraliza componentes comunes utilizados por todos los usuarios. Este diseño permite una rápida experimentación, acceso unificado a los modelos y reutilización eficiente de los componentes de IA Generativa. Además, proporciona la flexibilidad para elegir el diseño específico y la implementación técnica más adecuada para cada caso de uso.
Desde la gestión del acceso y la gobernanza responsable hasta la observabilidad y el diseño de soluciones comunes como la Generación Aumentada por Recuperación, este enfoque se construye sobre una arquitectura de microservicios. La arquitectura propuesta no solo permite a las organizaciones acelerar la adopción de IA Generativa, sino que también mejora el cumplimiento normativo y los controles de costos, permitiendo que estas tecnologías se escalen a través de múltiples casos de uso y equipos.
Por último, el artículo recomienda escalonar el uso de esta arquitectura dentro de grandes corporaciones a través de la implantación en varias cuentas de AWS, asegurando así que cada línea de negocio tiene su propia infraestructura aislada. Asimismo, se enfatiza la importancia de no reinventar la rueda, sugiriendo el uso de capacidades nativas de AWS para reducir costos operativos.
La generación de IA multiusuario es un paso adelante para muchas empresas que buscan maximizar la eficiencia operativa y la innovación. Mediante la implementación de una infraestructura bien organizada y escalable, no solo se mejora la productividad, sino que también se garantiza una integración segura y responsable de estas tecnologías en el futuro empresarial.
vía: AWS machine learning blog
