La inteligencia artificial generativa está revolucionando la manera en que las organizaciones operan y se comunican al posibilitar la creación de aplicaciones innovadoras que mejoran tanto la experiencia de los clientes como la de los empleados. Desde el procesamiento inteligente de documentos hasta la personalización del contenido de marketing, las empresas están incorporando soluciones de IA generativa para optimizar sus procesos y servicios.
En este escenario, muchas grandes organizaciones gestionan diversas unidades de negocio (LOBs) y emplean el servicio de Amazon Web Services (AWS) con una estrategia de múltiples cuentas para centralizar su gobernanza y administración. Para ello, establecen «zonas de aterrizaje» diseñadas para facilitar la creación segura de cuentas y la gestión automatizada en todos sus entornos. Aunque cada LOB opera de manera autónoma, un equipo central conocido como Centro de Excelencia en la Nube (CCoE) supervisa los permisos de acceso y las políticas de gobernanza necesarias.
La adopción de la IA generativa ha llevado a estas organizaciones a desarrollar un modelo operativo que articule su uso. Este modelo abarca aspectos como el diseño organizacional, los procesos fundamentales, las tecnologías, los roles necesarios, las estructuras de gobernanza y los modelos financieros que orientan las operaciones del negocio. En función de sus prioridades en cuanto a agilidad, gobernanza y control centralizado, las organizaciones pueden elegir entre tres patrones de modelo operativo: descentralizado, centralizado y federado.
El modelo descentralizado permite que las LOB gestionen de manera independiente su desarrollo y despliegue de IA generativa. Esta metodología proporciona mayor agilidad, aunque requiere que las LOB coordinen sus esfuerzos con los controles de gobernanza central al escalar sus soluciones. Por otra parte, el modelo centralizado concentra todas las actividades de IA generativa a través de un equipo especializado que maneja los flujos de trabajo de manera integral. Aunque este enfoque estandariza y controla las operaciones, puede generar cuellos de botella que retrasan el tiempo de comercialización.
El modelo federado representa un equilibrio entre el control central y la autonomía de las LOBs. Con esta estrategia, las unidades de negocio pueden experimentar e innovar en sus propios entornos mientras un equipo central supervisa las políticas de seguridad y cumplimiento normativo. Esta fórmula permite aprovechar el conocimiento especializado de cada LOB sin perder de vista los estándares de calidad y gobernanza.
Para implementar estos modelos, las organizaciones deben considerar diversos componentes de arquitectura y servicios que faciliten la IA generativa. Por ejemplo, los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) son esenciales para el desarrollo de estas soluciones, aunque presentan desafíos como la generación de respuestas incorrectas. Emplear técnicas de generación aumentada por recuperación (RAG) puede mejorar la precisión al combinar capacidades de recuperación de información con modelos generativos.
Para garantizar la privacidad y calidad del contenido, se pueden aplicar mecanismos de filtrado que alineen la interacción entre usuario e IA con las políticas empresariales. La gestión de costos también es crucial, y existen herramientas en AWS que permiten monitorear el uso y los costos asociados a la implementación de estas soluciones.
En un entorno empresarial constantemente cambiante, las organizaciones deben adaptarse rápidamente a los avances en IA generativa. Los modelos operativos federados ofrecen un camino efectivo para innovar y experimentar, mientras un equipo centralizado mantiene las mejores prácticas y estándares de gobernanza. Con herramientas como Amazon Bedrock, las empresas tienen acceso a una plataforma robusta para construir y escalar sus aplicaciones de inteligencia artificial generativa, promoviendo así una transición eficiente hacia la transformación digital.
