Las grandes empresas están desarrollando estrategias para aprovechar el poder de la inteligencia artificial generativa en todas sus organizaciones. No obstante, escalar la IA generativa y facilitar su adopción para diferentes líneas de negocio (LOBs) presenta desafíos relacionados con la privacidad y seguridad de los datos, aspectos legales, conformidad y complejidades operativas a nivel organizacional. En este informe se discute cómo abordar estos desafíos de manera integral.
Gestionar sesgos, propiedad intelectual, seguridad de las indicaciones y la integridad de los datos son consideraciones críticas al desplegar soluciones de IA generativa a gran escala. Dado que es un área emergente, encontrar mejores prácticas, guías prácticas y patrones de diseño de forma accesible es complicado. Aquí se comparte la guía de AWS, desarrollada a partir de proyectos del mundo real, orientada hacia el «AWS Well-Architected Framework», utilizado para construir infraestructuras y aplicaciones de producción en AWS. Este informe se enfoca en el pilar de excelencia operativa.
Amazon Bedrock desempeña un papel fundamental en este esfuerzo. Es un servicio totalmente gestionado que ofrece modelos de base de alto rendimiento de compañías líderes en IA, como Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI y Amazon, a través de una única API. Bedrock proporciona un conjunto amplio de capacidades para construir aplicaciones de IA generativa con seguridad, privacidad y responsabilidad. Es posible integrar y desplegar capacidades de IA generativa de forma segura en las aplicaciones utilizando servicios como AWS Lambda, permitiendo una gestión de datos, monitoreo y cumplimiento sin fisuras. Esta integración asegura que las empresas puedan aprovechar al máximo el poder de la IA generativa siguiendo las mejores prácticas en excelencia operativa.
Con Amazon Bedrock, las empresas pueden lograr lo siguiente:
– Escalabilidad: Escalar aplicaciones de IA generativa en diferentes LOBs sin comprometer el rendimiento.
– Seguridad y conformidad: Enforzar la privacidad de los datos, seguridad y conformidad con estándares y regulaciones de la industria.
– Eficiencia operativa: Optimizar las operaciones con herramientas integradas para monitoreo, registros y automatización, alineadas con el AWS Well-Architected Framework.
– Innovación: Acceder a modelos de IA de vanguardia y mejorarlos continuamente con datos y retroalimentación en tiempo real.
Este enfoque permite a las empresas implementar IA generativa a gran escala manteniendo la excelencia operativa, impulsando la innovación y eficiencia en toda la organización.
El pilar de excelencia operativa del Well-Architected Framework se centra en apoyar el desarrollo y ejecución de cargas de trabajo efectivamente, adquiriendo conocimiento sobre sus operaciones y mejorando continuamente los procesos y procedimientos de soporte para entregar valor de negocio. Sin embargo, al aplicar una perspectiva de IA generativa, es necesario abordar desafíos y oportunidades intrincadas debido a su naturaleza innovadora, como la complejidad impredecible de los modelos de lenguaje, la posible infracción de propiedad intelectual, baja precisión, uso específico de recursos, necesidad de aprendizaje continuo, cumplimiento normativo y la integración con sistemas heredados.
Para abordar estos desafíos, se necesita combinar los siguientes elementos:
– Política: Sistema de principios que guía las decisiones.
– Guardrails: Reglas que crean límites para mantener la política.
– Mecanismos: Procesos y herramientas.
AWS ha avanzado en IA responsable introduciendo los «Amazon Bedrock Guardrails» como protección adicional para prevenir respuestas dañinas de los modelos generativos, proporcionando una capa adicional de seguridad, independientemente del modelo subyacente. No obstante, un enfoque holístico a nivel organizacional es crucial, ya que los profesionales de IA generativa pueden usar una amplia gama de tecnologías, modelos y conjuntos de datos para eludir los controles establecidos.
A medida que la adopción de la nube madura para cargas de trabajo y aplicaciones de TI más tradicionales, la necesidad de ayudar a los desarrolladores a seleccionar la solución en la nube que minimice los riesgos corporativos y simplifique la experiencia del desarrollador ha surgido. Este enfoque aplicado a soluciones de IA generativa permite usar una configuración de plataforma específica de IA o aprendizaje automático que aborde integralmente los desafíos de excelencia operativa en toda la empresa.
Al focar en principios de diseño como establecer control a través de transparencia de modelos, establecer guías y costos, automatizar el ciclo de vida del modelo, gestionar datos mediante métodos estándar para ingestión y proporcionar patrones de infraestructura gestionados, las empresas pueden desarrollar, desplegar y monitorear modelos de manera segura, mitigando riesgos operativos y de cumplimiento, reduciendo la fricción en la adopción de IA a escala y para uso en producción.
En resumen, al centrarse en el pilar de excelencia operativa del Well-Architected Framework desde una perspectiva de IA generativa, las empresas pueden escalar sus iniciativas de IA generativa con confianza, construyendo soluciones seguras, rentables y conformes. Este enfoque preparará a las organizaciones para integrar capacidades de IA generativa en sus flujos de trabajo existentes sin problemas.
