Las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) generativa están en pleno auge de desarrollo, transformando industrias y procesos organizacionales. Sin embargo, su implementación enfrenta desafíos considerables que van más allá de la simple activación de un modelo base. La realidad de su integración en las empresas demanda una infraestructura compleja que integre flujos de trabajo, herramientas específicas y datos, enriqueciendo así las respuestas que se obtienen.
Un patrón destacado en esta implementación es la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y el uso de agentes. No obstante, muchas organizaciones luchan contra la fragmentación de esfuerzos en inteligencia artificial generativa, donde diferentes departamentos operan aisladamente en sus propias iniciativas. Esta fragmentación puede llevar a procesos redundantes y gobernanza inconsistente, incrementando costos y disminuyendo la eficiencia en la asignación de recursos.
Para abordar estos problemas, varias empresas están adoptando un enfoque unificado. Este nuevo modelo permite la construcción de aplicaciones generativas sobre una base común, lo cual centraliza la gobernanza y las operaciones. Así, se ofrecen bloques de construcción como servicios a diversos equipos, configurando lo que algunos denominan una «plataforma de inteligencia artificial generativa». Este enfoque adaptable beneficia el desarrollo ágil y optimiza la operación, minimizando riesgos y costos.
Una base sólida de IA generativa debe incluir componentes que cubran el ciclo de vida completo de las aplicaciones. Un elemento clave es el «modelo hub», que ofrece acceso a modelos empresariales aprobados. Asimismo, el «gateway» asegura un acceso seguro mediante APIs estandarizadas. La orquestación de flujos de trabajo también juega un papel crucial, ya que puede incluir procesos determinísticos o más complejos a través de agentes inteligentes.
Además, se facilitan técnicas de personalización de modelos como el pre-entrenamiento y ajuste fino, permitiendo que los modelos se adapten a los datos específicos de cada dominio. Conforme las organizaciones desarrollan y operan estos sistemas, los principios de gobernanza y seguridad son esenciales. Esto supone establecer controles de acceso precisos, políticas de privacidad de datos y la implementación de medidas preventivas para filtrar contenido nocivo.
La madurez de la infraestructura generativa puede dividirse en cuatro etapas: emergente, avanzada, madura y establecida. Cada nivel refleja la capacidad de la organización para integrar y ampliar sus capacidades en IA generativa.
Establecer una base robusta es esencial para aprovechar el potencial de la IA a gran escala. Con una infraestructura bien diseñada y adaptada al modelo operativo de cada entidad, el desarrollo y escalabilidad de aplicaciones generativas se hacen más accesibles y eficientes.
