Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa han evolucionado rápidamente, pero su implementación en organizaciones enfrenta desafíos significativos. Aunque a primera vista parece sencillo invocar un modelo base con el contexto adecuado, la realidad implica una infraestructura más compleja que integra flujos de trabajo, herramientas, y datos específicos que enriquecen las respuestas. Este enfoque incluye patrones como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y el uso de agentes.
Un problema común en las organizaciones es la fragmentación en los esfuerzos relacionados con la inteligencia artificial generativa, donde distintos departamentos gestionan sus propias iniciativas de forma aislada. Esto puede derivar en procesos redundantes y una gobernanza inconsistente, lo que incrementa costos y reduce la eficiencia en la asignación de recursos.
Para hacer frente a esta situación, muchas empresas están adoptando un enfoque unificado que permite construir aplicaciones generativas en torno a una fundación común. Este modelo propicia la gobernanza y operaciones centralizadas, ofreciendo bloques de construcción como servicios a distintos equipos. Algunos consideran esta estrategia como una «plataforma de inteligencia artificial generativa», adaptable a diversos modelos operativos. Esto proporciona beneficios como un desarrollo más ágil y una operación optimizada que minimiza riesgos y costos.
Una base sólida de inteligencia artificial generativa debe incluir un conjunto completo de componentes que aborden el ciclo de vida de las aplicaciones. Entre estos componentes destaca el «modelo hub», que brinda acceso a modelos empresariales aprobados, y el «gateway», que permite un acceso seguro mediante APIs estandarizadas.
La orquestación de flujos de trabajo cumple un papel crucial, al involucrar procesos que pueden ser determinísticos o más complejos mediante el uso de agentes de inteligencia artificial. Adicionalmente, se facilitan técnicas de personalización de modelos, como el pre-entrenamiento y el ajuste fino, que permiten adaptar los modelos a datos específicos de cada dominio.
A medida que las organizaciones desarrollan y operan sistemas de inteligencia artificial generativa, los principios de gobernanza y seguridad deben ser cuidadosamente considerados. Esto incluye controles de acceso finos, políticas de privacidad de datos, y la aplicación de guardrails para filtrar contenido nocivo.
La madurez de la fundación generativa se puede evaluar en cuatro etapas: emergente, avanzada, madura y establecida. Cada etapa refleja la capacidad de la organización para integrar y expandir sus capacidades en inteligencia artificial generativa.
Establecer una fundación robusta en inteligencia artificial generativa es fundamental para aprovechar el potencial de la IA a gran escala, enfrentando los desafíos de agilidad y gobernanza. Con una infraestructura bien diseñada y adaptada al modelo operativo de cada organización, el desarrollo y la escalabilidad de aplicaciones generativas se vuelven más accesibles.
vía: AWS machine learning blog
