Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa experimentan un rápido avance, enfrentando a su vez desafíos significativos dentro de las organizaciones al intentar su implementación. Lo que inicialmente podría parecer un proceso simple, como invocar un modelo base con un contexto adecuado, en realidad demanda una infraestructura compleja que integra flujos de trabajo, herramientas y datos específicos para enriquecer las respuestas. Este enfoque incluye patrones avanzados como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y la utilización de agentes.
Un problema recurrente en el ámbito corporativo es la fragmentación de esfuerzos relacionados con la inteligencia artificial generativa, donde distintos departamentos manejan sus iniciativas de forma aislada. Esta desconexión puede provocar redundancia en los procesos y una gobernanza inconsistente, lo que incrementa costes y reduce la eficiencia en la asignación de recursos.
Para abordar este reto, muchas empresas están optando por un enfoque unificado que permita construir aplicaciones generativas sobre una base común. Este modelo centraliza la gobernanza y las operaciones, ofreciendo servicios estandarizados a diferentes equipos. Conocido en algunos círculos como una «plataforma de inteligencia artificial generativa», este enfoque es adaptable a varios modelos operativos, proporcionando beneficios como un desarrollo más ágil y operaciones optimizadas que reducen riesgos y costos.
Una base sólida de inteligencia artificial generativa debe contar con componentes que cubran el ciclo de vida completo de las aplicaciones. Destacan el «modelo hub», que proporciona acceso a modelos empresariales aprobados, y el «gateway», que asegura el acceso mediante APIs estandarizadas.
La orquestación de flujos de trabajo tiene un papel crucial, involucrando procesos determinísticos o más complejos mediante el uso de agentes de IA. Además, se facilitan técnicas de personalización de modelos, como el pre-entrenamiento y el ajuste fino, permitiendo adaptar los modelos a datos específicos de cada dominio.
A medida que las organizaciones desarrollan sistemas de inteligencia artificial generativa, los principios de gobernanza y seguridad se vuelven esenciales. Esto abarca controles de acceso rigurosos, políticas de privacidad de datos y guardrails para filtrar contenido nocivo.
La madurez de la fundación generativa se evalúa en cuatro etapas: emergente, avanzada, madura y establecida, reflejando la capacidad de una organización para integrar y expandir sus capacidades en inteligencia artificial generativa.
Establecer una fundación robusta en inteligencia artificial generativa es crucial para aprovechar el potencial de la IA a gran escala, enfrentando 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.
