En los últimos años, la inteligencia artificial generativa ha experimentado un aumento notable en su adopción por diversas organizaciones, aunque muchas aún se encuentran en etapas iniciales de experimentación. Según una encuesta realizada durante el Simposio de Directores de Datos de MIT 2023, el 71% de los directores de datos están probando esta tecnología, pero solo un 6% ha logrado implementarla exitosamente en producción. Este lento progreso se atribuye a los altos costos y prolongados plazos necesarios para demostrar su valor tangible.
Las organizaciones que han tenido éxito en la adopción de la inteligencia artificial generativa han incorporado conceptos de ingeniería de plataformas. Este enfoque permite construir componentes reutilizables, acelerando el desarrollo y controlando los costos, lo que resulta en tiempos de entrega más rápidos, mejor gestión de costos e innovación escalable.
La ingeniería de plataformas, aunque no es un concepto nuevo, ha demostrado ser efectivo en el desarrollo de software tradicional. Los equipos dedican recursos a crear herramientas que agilizan el desarrollo de aplicaciones, ahorrando tiempo y dinero, y permitiendo un enfoque en la calidad de las aplicaciones.
Este método logra escalabilidad y eficiencia mediante componentes reutilizables y marcos estandarizados, permitiendo implementaciones rápidas de modelos de inteligencia artificial. Además, mejora la seguridad, cumplimiento y estándares éticos de manera homogénea. Los desarrolladores pueden concentrarse en soluciones creativas, mejorando la gestión de costos y reduciendo el desperdicio de recursos.
Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa, aunque similares a otras aplicaciones con capas de presentación, lógica y datos, reemplazan la capa de datos por una capa de generación, donde los datos juegan un rol secundario.
Los componentes reutilizables incluyen una capa de presentación para la interacción con usuarios, infraestructura segura de datos, controles de salida para asegurar la calidad de las respuestas y mecanismos para monitorear el rendimiento del sistema. La orquestación se vuelve esencial al coordinar flujos de trabajo complejos dentro de las aplicaciones.
La implementación de modelos de lenguaje en la capa de generación ofrece diversas opciones según las necesidades, desde modelos preentrenados hasta modelos personalizados para tareas específicas. El desarrollo continuo de estos modelos resalta la importancia de un enfoque flexible en la ingeniería de plataformas, facilitando la integración y operación de nuevas tecnologías.
Este enfoque permite a las organizaciones no solo mantenerse al día con los avances en inteligencia artificial generativa, sino también mejorar gradualmente sus aplicaciones y ofrecer innovaciones continuas.
