Un reciente informe de McKinsey & Company ha revelado el enorme potencial económico de la inteligencia artificial generativa, proyectando que esta tecnología podría añadir entre 2.6 y 4.4 billones de dólares al valor de la economía global. Este impulso ha llevado a numerosas empresas a desarrollar aplicaciones de IA generativa en Amazon Web Services (AWS), un líder en servicios de computación en la nube.
La implementación de estas aplicaciones no está exenta de desafíos. Uno de los más importantes para los líderes en gestión de productos y arquitectos empresariales es comprender y optimizar los costos asociados con estas tecnologías. Este reto se vuelve crucial para aquellos que buscan implementar estas tecnologías de manera eficiente, teniendo en cuenta aspectos técnicos como los modelos de base, modelos de lenguaje grandes, tokens y bases de datos vectoriales en AWS.
Entre las soluciones más comunes para IA generativa se encuentra la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que permite a los modelos responder preguntas específicas basadas en datos empresariales preexistentes. El artículo ofrece un análisis detallado sobre cómo optimizar los costos y el rendimiento de estas soluciones, abordando la selección, elección y personalización de modelos, así como el uso eficaz de tokens y la gestión de los planes de precios de inferencia.
La selección del modelo adecuado es un primer paso crítico que requiere la validación con conjuntos de datos de alta calidad. Luego sigue la elección de un modelo que se ajuste a las necesidades específicas, considerando sus características de precio y rendimiento. La personalización permite ajustar los modelos preexistentes con datos de entrenamiento específicos, lo que incrementa la eficiencia operativa.
El uso de tokens es otro elemento clave, ya que el costo operativo de un modelo de IA generativa depende en gran medida del número de tokens procesados. Estrategias como limitar los tokens y utilizar el almacenamiento en caché pueden resultar en reducciones significativas de costos.
En el ámbito de los precios, AWS ofrece opciones como la modalidad bajo demanda y el rendimiento provisionado. Mientras que la primera es apropiada para la mayoría de modelos, la segunda garantiza un específico nivel de rendimiento a un costo potencialmente mayor. Además, elementos como la seguridad, el uso de bases de datos vectoriales y las estrategias de fragmentación de datos juegan un papel esencial en la determinación de costos y precisión.
Ilustrando la variabilidad del costo, se proporciona un análisis de escenarios donde las aplicaciones de asistentes virtuales varían sus costos anuales según el volumen de preguntas procesadas. Un ejemplo revelador es el uso de un modelo de lenguaje como Claude 3 de Anthropic, cuyos costos anuales pueden oscilar entre 12,577 y 134,252 dólares, dependiendo de la escala de operación.
Otro aspecto destacado es el uso de servicios como Amazon Bedrock, que permite acceder a modelos de alto rendimiento y aplicar salvaguardas para mejorar la seguridad de las aplicaciones. Estos mecanismos son vitales para prevenir la generación de contenido inapropiado, un riesgo latente cuando los asistentes virtuales interactúan con usuarios sobre diversos temas.
Dada la rápida evolución de la inteligencia artificial generativa, es esencial que las organizaciones se mantengan al día sobre cómo estos costos pueden fluctuar y las formas de optimizarlos, maximizando así el valor derivado de estas herramientas. En futuras publicaciones, se abordarán temas como la estimación del valor comercial y los factores que influyen en él.
