En los últimos años, la inteligencia artificial generativa ha experimentado un notable crecimiento en diversas organizaciones, aunque muchas aún se encuentran en fase experimental. Según una encuesta del Simposio de Directores de Datos del MIT 2023, el 71% de estos líderes está realizando pruebas con esta tecnología, pero solo un 6% ha conseguido implementarla exitosamente en producción. Este estancamiento se debe principalmente a los altos costos y largos plazos requeridos para demostrar su valor tangible.

Para superar estos desafíos, algunas organizaciones han adoptado enfoques de ingeniería de plataformas, que les permiten construir componentes reutilizables para acelerar el desarrollo y controlar los costos. Esta estrategia no solo mejora la eficiencia temporal, sino que también facilita la innovación escalable y el manejo más efectivo de los gastos.

La ingeniería de plataformas no es una novedad en el desarrollo de software tradicional. Equipos especializados dedican recursos a crear herramientas que agilizan el desarrollo de aplicaciones. Así, los desarrolladores pueden concentrarse en la calidad, mientras un equipo dedicado mejora continuamente las herramientas disponibles. Este enfoque garantiza funcionalidad, facilidad de uso y mejoras constantes.

Gracias a la reutilización de componentes y marcos estandarizados, la ingeniería de plataformas proporciona una escalabilidad y eficiencia excepcionales, lo que permite la implementación ágil de modelos y aplicaciones de inteligencia artificial. Además, promueve un funcionamiento uniforme y mejora la seguridad y el cumplimiento de estándares éticos a través de una implementación homogénea.

En el desarrollo de inteligencia artificial generativa, la arquitectura de aplicaciones incluye una nueva capa de generación en lugar de la tradicional capa de datos. Los componentes reutilizables que se construyen con solidez incluyen una capa de presentación para interacciones de usuario, infraestructura de datos segura, controles de calidad para las respuestas generadas y mecanismos de observabilidad para monitorear el rendimiento del sistema.

La orquestación adquiere importancia al coordinar múltiples servicios y pasos dentro de los flujos de trabajo, lo que facilita la gestión eficaz de tareas y la respuesta a diversas interacciones de usuario. En la capa de generación, se pueden implementar modelos de lenguaje grandes, eligiendo entre modelos preentrenados, ajustados o personalizados según las necesidades específicas.

El continuo desarrollo de modelos más avanzados destaca la necesidad de un enfoque flexible en la ingeniería de plataformas, permitiendo la constante evaluación, integración y operacionalización de nuevos modelos. Con este enfoque, las organizaciones pueden seguir mejorando sus aplicaciones de inteligencia artificial generativa.