En los últimos años, los avances en inteligencia artificial generativa han dado lugar a una nueva generación de asistentes conversacionales, potentes herramientas impulsadas por modelos de base capaces de interactuar en tiempo real tanto por texto como por voz. Estos asistentes no solo responden de manera natural a las conversaciones humanas, sino que también se han incorporado a diversos sectores, desde el servicio al cliente y la atención médica hasta la educación y la productividad personal y empresarial.
Generalmente, estos asistentes funcionan directamente en los dispositivos de los usuarios, como teléfonos inteligentes o computadoras de escritorio, lo que permite un procesamiento rápido de entradas de voz o texto. Pese a que el procesamiento inicial ocurre localmente, el modelo que propulsa la comprensión del lenguaje y la generación de respuestas se aloja en la nube, utilizando potentes unidades de procesamiento gráfico (GPUs). Este flujo de trabajo asegura un equilibrio entre las capacidades robustas de los modelos en la nube y la agilidad de la interacción local.
Uno de los desafíos más significativos en el desarrollo de estas aplicaciones es reducir la latencia de respuesta. Esto es esencial para facilitar interacciones en tiempo real que se sientan naturales para el usuario. La latencia de respuesta, compuesta por la latencia del dispositivo y el tiempo hasta el primer token (TTFT), es un elemento crítico a optimizar para mejorar la experiencia del usuario en estas interfaces.
Para mitigar estos retrasos, una solución prometedora es la implementación de una arquitectura híbrida que amplía los servicios de AWS para acercarlos físicamente a los usuarios finales. Esto se logra mediante el despliegue de puntos adicionales de entrada para la inferencia en los servicios de borde de AWS, utilizando estrategias de enrutamiento dinámico que ajustan el tráfico entre la nube y las zonas locales. Estos puntos de acceso cercano aseguran tiempos de respuesta más rápidos, optimizando la interacción en función de las condiciones de la red y la ubicación del usuario.
Es aquí donde entran en juego las zonas locales de AWS. Estas infraestructuras de borde, ubicadas cerca de grandes concentraciones de población, son cruciales para aplicaciones que demandan baja latencia o procesamiento local de datos. Las pruebas han demostrado que al desplegar modelos de FM en estas zonas locales, la latencia se reduce considerablemente. Esta optimización permite tiempos de respuesta ideales para interacciones acústicamente naturales, independientemente de dónde se encuentre el usuario.
Es esencial que al finalizar este proceso, los recursos creados se gestionen correctamente para evitar sobrecostes y se sigan las mejores prácticas en la arquitectura de soluciones en la nube. Las zonas locales de AWS representan un avance significativo para mejorar la experiencia de usuario y optimizar el rendimiento en aplicaciones de inteligencia artificial conversacional.
