En los últimos años, la inteligencia artificial generativa ha experimentado un notable auge en su uso por diversas organizaciones, aunque la mayoría aún se encuentra en etapas iniciales de experimentación. Según una encuesta realizada en el Simposio de Directores de Datos del MIT 2023, un 71% de los directores de datos están probando esta innovadora tecnología, pero solo un pequeño 6% ha logrado implementarla con éxito en producción. Las principales barreras para su adopción plena incluyen los altos costos y los largos tiempos necesarios para demostrar su valor tangible.
Aquellas organizaciones que han conseguido implementar con éxito la inteligencia artificial generativa han recurrido a la ingeniería de plataformas, un enfoque que les ha permitido construir componentes reutilizables. Esta estrategia no solo acelera el desarrollo, sino que también controla los costos, lo que, en última instancia, permite un despliegue más rápido, un mejor manejo de los costos y una innovación más amplia y escalable.
La ingeniería de plataformas no es un concepto nuevo en el ámbito del desarrollo de software tradicional. Los equipos han dedicado tiempo y recursos a crear herramientas funcionales que agilizan el desarrollo de aplicaciones, ahorrando tiempo y dinero. Este enfoque permite a los equipos de desarrollo enfocarse más en mejorar la calidad de las aplicaciones al abordar preocupaciones específicas. Un equipo de ingeniería de plataformas se encargará de crear y mejorar dichas herramientas, asegurando funcionalidad, facilidad de uso y mejora continua.
Mediante la utilización de componentes reutilizables y marcos estandarizados, la ingeniería de plataformas logra escalar y mejorar la eficiencia. Este método permite implementar rápidamente múltiples modelos y aplicaciones de inteligencia artificial, contribuyendo a un funcionamiento uniforme y a la mejora de la seguridad, cumplimiento y estándares éticos. A medida que los desarrolladores pueden concentrarse más en soluciones creativas en lugar de en la infraestructura, la gestión de costos se optimiza y se reducen los desperdicios de recursos.
La arquitectura de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa comparte similitudes con las aplicaciones anteriores, presentando una capa de presentación, una capa de lógica de aplicación y una nueva capa de generación, donde los datos son más de apoyo. Los componentes reutilizables incluyen presentaciones para gestionar las interacciones de los usuarios, infraestructura de datos para acceso seguro a datos organizacionales, controles de salida para asegurar la calidad de las respuestas generadas y mecanismos de observabilidad para el monitoreo del rendimiento del sistema.
La orquestación es crucial al coordinar múltiples pasos y servicios en los flujos de trabajo, facilitando una mejor gestión de tareas y la capacidad de respuesta a diversas interacciones de los usuarios. Por otro lado, la implementación de modelos de lenguaje grande en la capa de generación ofrece varias opciones según las necesidades de la aplicación, permitiendo la elección entre modelos preentrenados, ajustados o personalizados para tareas específicas.
El desarrollo constante de modelos más avanzados subraya la importancia de un enfoque de ingeniería de plataformas flexible, que facilite la evaluación, integración y operativización de nuevos modelos. Esta adaptabilidad permite a las organizaciones mantener una mejora continua de sus aplicaciones de inteligencia artificial generativa, garantizando así su relevancia y efectividad en un entorno tecnológico en rápida evolución.
