Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa están experimentando un rápido desarrollo, sin embargo, su implementación dentro de las organizaciones no está exenta de desafíos significativos. Aunque a simple vista activar un modelo base con el contexto adecuado puede parecer un proceso sencillo, la realidad demanda una infraestructura más compleja. Esta debe integrar flujos de trabajo, herramientas y datos específicos para enriquecer las respuestas, utilizando patrones como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y agentes especializados.
Una de las problemáticas comunes en las organizaciones es la fragmentación de los esfuerzos relacionados con la inteligencia artificial generativa. Diferentes departamentos suelen gestionar sus propias iniciativas de forma aislada, lo cual puede conducir a procesos redundantes y una gobernanza inconsistente. Esto no solo incrementa los costos, sino que también reduce la eficiencia en la asignación de recursos.
Para resolver esta situación, muchas empresas están optando por un enfoque unificado que permita construir aplicaciones generativas sobre una base común. Este modelo fomenta una gobernanza y operaciones centralizadas, proporcionando bloques de construcción como servicios para diversos equipos. Algunos se refieren a esta estrategia como una «plataforma de inteligencia artificial generativa», adaptable a distintos modelos operativos, lo que ofrece beneficios como un desarrollo más ágil y una optimización operativa que minimiza riesgos y costos.
El establecimiento de una base sólida de inteligencia artificial generativa implica contar con un conjunto completo de componentes que aborden el ciclo de vida de las aplicaciones. Destacan entre estos el «modelo hub», que brinda acceso a modelos empresariales aprobados, y el «gateway», encargado de permitir un acceso seguro a través de APIs estandarizadas.
La orquestación de flujos de trabajo es fundamental en este contexto, abarcando procesos que pueden ser desde determinísticos hasta más complejos mediante agentes de inteligencia artificial. Además, se incluyen técnicas de personalización de modelos, como el pre-entrenamiento y el ajuste fino, que permiten adaptar los modelos a datos específicos de cada dominio.
En el proceso de desarrollo y operación de sistemas de inteligencia artificial generativa, es crucial considerar principios de gobernanza y seguridad. Esto implica implementar controles de acceso detallados, políticas de privacidad de datos y la aplicación de mecanismos de protección para filtrar contenido inapropiado.
La madurez de esta fundación generativa se evalúa en cuatro etapas: emergente, avanzada, madura y establecida. Cada una de estas etapas refleja la capacidad de la organización para integrar y expandir sus capacidades en inteligencia artificial generativa.
Contar con una fundación robusta en inteligencia artificial generativa es esencial para maximizar el potencial de la inteligencia artificial a gran escala, al tiempo que se enfrentan los desafíos de agilidad y gobernanza. Con una infraestructura bien diseñada y adaptada al modelo operativo de cada entidad, el desarrollo y la escalabilidad de aplicaciones generativas se tornan más accesibles.
