Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa están experimentando un desarrollo vertiginoso, aunque su implementación no está exenta de retos dentro de las organizaciones. A primera vista, podría parecer sencillo activar un modelo base con el contexto adecuado; sin embargo, en la práctica, se requiere una infraestructura compleja que integre 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.
Uno de los problemas más comunes es la fragmentación de los esfuerzos relacionados con la inteligencia artificial generativa en las organizaciones. Los diferentes departamentos a menudo gestionan sus propias iniciativas de manera aislada, lo que puede provocar procesos redundantes y una gobernanza inconsistente. Esto no solo incrementa los costos, sino que también reduce la eficiencia en la asignación de recursos.
Para abordar esta situación, muchas empresas están optando por un enfoque unificado que permite construir aplicaciones generativas en torno a una base común. Este modelo favorece la gobernanza y operaciones centralizadas, proporcionando bloques de construcción como servicios para diferentes equipos. Esta estrategia, considerada por algunos como una «plataforma de inteligencia artificial generativa», es adaptable a varios modelos operativos. Los beneficios incluyen un desarrollo más ágil y una operación optimizada que minimiza riesgos y costos.
Una base sólida de inteligencia artificial generativa debe integrar un conjunto completo de componentes esenciales para el ciclo de vida de las aplicaciones. Entre estos componentes destaca el «modelo hub», que ofrece acceso a modelos empresariales aprobados, y el «gateway», que permite un acceso seguro mediante APIs estandarizadas.
La orquestación de flujos de trabajo juega un papel crucial, involucrando procesos que pueden ser tanto determinísticos como complejos mediante el uso de agentes de inteligencia artificial. Además, se promueven técnicas de personalización de modelos, como el pre-entrenamiento y el ajuste fino, que permiten adaptar los modelos a los datos específicos de cada dominio.
A medida que las organizaciones avanzan en el desarrollo y operación de sistemas de inteligencia artificial generativa, los principios de gobernanza y seguridad deben ser considerados con cuidado. Esto implica establecer controles de acceso detallados, políticas de privacidad de datos y la aplicación de medidas preventivas para filtrar contenido nocivo.
La evolución de la fundación generativa puede medirse en cuatro etapas: emergente, avanzada, madura y establecida. Cada etapa refleja la capacidad de una organización para integrar y expandir sus capacidades en inteligencia artificial generativa.
Construir una base robusta en inteligencia artificial generativa es esencial para aprovechar todo el potencial de la IA a gran escala, enfrentándose a los desafíos de agilidad y gobernanza. Con una infraestructura bien planificada y adaptada al modelo operativo de cada organización, el desarrollo y la escalabilidad de aplicaciones generativas se vuelven más accesibles.
