Un reciente informe de McKinsey & Company resalta que la inteligencia artificial generativa podría aportar entre 2.6 y 4.4 billones de dólares a la economía global, mostrando un potencial significativo en áreas como operaciones con clientes, marketing, ventas, ingeniería de software e investigación y desarrollo. Este prometedor panorama ha impulsado a miles de empresas a desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa utilizando la infraestructura de Amazon Web Services (AWS).
A medida que más organizaciones se suman a esta tendencia, se enfrenta un desafío crucial: entender y optimizar los costos asociados. En este contexto, los líderes en gestión de productos y arquitectura empresarial buscan estrategias efectivas que les permitan manejar eficazmente las finanzas sin sacrificar la calidad y el rendimiento de sus aplicaciones.
Un enfoque común para las aplicaciones de IA generativa es la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Este marco permite a los modelos de lenguaje proporcionar respuestas específicas basadas en datos internos, incluso cuando no fueron entrenados directamente con esa información, haciendo de la optimización de costos y rendimiento, una necesidad crítica.
La clave de esta optimización reside en tres pilares fundamentales: la selección, elección y personalización de modelos. La selección implica identificar el modelo que mejor se ajusta a las necesidades específicas, respaldado por la validación con conjuntos de datos de alta calidad. La elección se centra en considerar características de precios y rendimiento, mientras que la personalización busca adaptar modelos preexistentes con datos de entrenamiento para maximizar su eficacia operativa.
El uso de tokens es otro factor crucial en el cálculo de costos. Dado que el gasto operativo de un modelo de IA generativa está directamente relacionado con el número de tokens procesados, implementar estrategias como la reducción del uso de tokens y el almacenamiento en caché puede ser esencial para minimizar gastos.
AWS ofrece varias modalidades de precios para el servicio de inferencia, incluyendo opciones bajo demanda y de rendimiento provisionado, cada una con sus ventajas y desventajas en cuanto a costos. También se debe considerar la seguridad, los costos de bases de datos vectoriales y las estrategias de fragmentación de datos que pueden impactar tanto en la precisión como en los costos totales.
El costo de operar un asistente virtual, por ejemplo, puede variar considerablemente en función del volumen de interacción, con cifras anuales que pueden oscilar entre 12,577 y 134,252 dólares al utilizar un modelo de lenguaje como Claude 3 de Anthropic.
Finalmente, el uso de servicios como Amazon Bedrock, para acceder a modelos de alta eficiencia, y la implementación de guardrails para controlar contenido, son fundamentales para mantener la seguridad y calidad de las aplicaciones. En un entorno donde los asistentes virtuales interactúan con usuarios sobre una amplia variedad de temas, prevenir la generación de contenido inapropiado se convierte en una prioridad.
A medida que la evolución de la inteligencia artificial generativa avanza, las organizaciones deben permanecer actualizadas sobre cómo fluctúan los costos y cómo optimizarlos para maximizar su valor. Próximamente, se explorarán aspectos relacionados con la estimación del valor comercial y los factores que lo determinan.
