En los últimos dos años, el uso de la inteligencia artificial generativa ha crecido de manera significativa en diversas organizaciones, aunque muchas de ellas aún se encuentran en la fase de experimentación. Según una encuesta del Simposio de Directores de Datos de MIT 2023, el 71% de los Directores de Datos están realizando pruebas con esta tecnología, pero solo el 6% ha logrado implementarla con éxito en producción. Este estancamiento en el avance se debe principalmente a los altos costos y largas líneas de tiempo que se alinean con la entrega de valor demostrable.
Las organizaciones que han logrado adoptar con éxito la inteligencia artificial generativa han implementado conceptos de ingeniería de plataformas. Este enfoque les permite construir componentes reutilizables que aceleran el desarrollo y controlan los costos, lo que a su vez desbloquea un tiempo de entrega más rápido, mejor manejo de costos e innovación escalable.
La ingeniería de plataformas no es un concepto nuevo; en el desarrollo de software tradicional, los equipos han invertido tiempo y recursos en construir herramientas funcionales que aceleran el proceso de desarrollo de aplicaciones. Este método no solo ahorra tiempo y dinero, sino que también permite a los equipos de desarrollo centrarse en mejorar la calidad de las aplicaciones al aislar las distintas preocupaciones. Un equipo de ingeniería de plataformas dedicado se encarga de crear y mejorar estas herramientas, proporcionando funcionalidad, facilidad de uso y mejora continua.
El proceso de ingeniería de plataformas logra escalabilidad y eficiencia mediante la utilización de componentes reutilizables y marcos estandarizados, lo que permite la implementación rápida de múltiples modelos y aplicaciones de inteligencia artificial. Este enfoque contribuye a un funcionamiento uniforme y mejora la seguridad, cumplimiento y estándares éticos a través de una implementación homogénea en toda la plataforma. A medida que los desarrolladores de inteligencia artificial pueden concentrarse más en soluciones creativas que en la infraestructura, la gestión de costos mejora y se reducen los desperdicios de recursos.
La arquitectura de aplicaciones de inteligencia artificial generativa se asemeja a aplicaciones anteriores, con una capa de presentación, una capa de lógica de aplicación y una capa de datos. No obstante, en estas nuevas aplicaciones, la capa de datos es sustituida por una capa de generación, en la que los datos desempeñan un papel de apoyo.
Los componentes reutilizables que se pueden construir al seguir principios sólidos de ingeniería de plataformas incluyen una capa de presentación para gestionar interacciones de los usuarios, infraestructura de datos para acceder a datos organizacionales de forma segura, controles de salida para garantizar la calidad de las respuestas generadas y mecanismos de observabilidad para monitorear el rendimiento del sistema.
A medida que las aplicaciones se vuelven más complejas, la orquestación también juega un papel crucial al coordinar múltiples pasos y servicios dentro de los flujos de trabajo, facilitando una gestión más efectiva de tareas y la respuesta a diversas interacciones del usuario.
La implementación de modelos de lenguaje grande en la capa de generación ofrece múltiples opciones dependiendo de las necesidades de la aplicación, donde se puede elegir entre modelos preentrenados, modelos ajustados y modelos personalizados para tareas específicas.
El desarrollo continuo de modelos más capaces subraya la necesidad de un enfoque flexible de la ingeniería de plataformas, facilitando la evaluación, integración y operativización de nuevos modelos. Este enfoque permite a las organizaciones mejorar de forma continua sus aplicaciones de inteligencia artificial generativa.
vía: AWS machine learning blog
