En los últimos años, el empleo de la inteligencia artificial generativa ha experimentado un notable crecimiento en diversas organizaciones. Sin embargo, a pesar de su potencial, muchas de estas entidades aún se encuentran en una etapa de experimentación. Una encuesta realizada en el Simposio de Directores de Datos del MIT en 2023 reveló que el 71% de los directores de datos está explorando esta tecnología, aunque solo un 6% ha conseguido implementarla exitosamente en producción. Este progreso parcial se debe, en gran parte, a los elevados costos y extensos tiempos necesarios para demostrar un valor tangible.
Aquellas organizaciones que han logrado adoptar de manera efectiva la inteligencia artificial generativa han recurrido a conceptos de ingeniería de plataformas. Este enfoque permite construir componentes reutilizables, lo que facilita el desarrollo y controla los costos, logrando así una entrega más rápida y una innovación más escalable.
La ingeniería de plataformas, aunque no es un concepto nuevo, ha sido una estrategia valiosa en el desarrollo de software tradicional. Los equipos han dedicado tiempo y recursos a crear herramientas que aceleran el proceso de desarrollo de aplicaciones. Este método no solo proporciona eficiencia en tiempo y recursos, sino que también permite a los equipos de desarrollo concentrarse en mejorar la calidad de las aplicaciones al separar distintas preocupaciones. Un equipo especializado de ingeniería de plataformas se encarga de crear y perfeccionar estas herramientas, asegurando funcionalidad y mejora continua.
Mediante el uso de componentes reutilizables y marcos estandarizados, la ingeniería de plataformas logra una escalabilidad y eficiencia notables, permitiendo una implementación más rápida de modelos y aplicaciones de inteligencia artificial. Este enfoque garantiza un funcionamiento uniforme, mejora la seguridad y asegura el cumplimiento de estándares éticos a través de una implementación homogénea en toda la plataforma. Al liberar a los desarrolladores de preocupaciones infraestructurales, se optimiza la gestión de costos y se minimiza el desperdicio de recursos.
La arquitectura de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa se asemeja a las aplicaciones tradicionales con una capa de presentación, una capa de lógica de aplicación y una capa de datos. Sin embargo, en estas nuevas aplicaciones, la capa de datos se reemplaza por una capa de generación, donde los datos apoyan el proceso.
Los componentes reutilizables derivados de principios sólidos de ingeniería de plataformas incluyen una capa de presentación para gestionar las interacciones con los usuarios, infraestructura de datos para el acceso seguro a la información organizacional, controles de salida para garantizar la calidad de las respuestas generadas y mecanismos para monitorear el rendimiento del sistema.
A medida que las aplicaciones se tornan más complejas, la orquestación cobra importancia al coordinar múltiples procesos y servicios, facilitando una gestión más efectiva de tareas y respuestas a las interacciones diversas de los usuarios.
La implementación de modelos de lenguaje en la capa de generación ofrece diversas opciones según las necesidades específicas de las aplicaciones, con modelos preentrenados, ajustados o personalizados.
El continuo desarrollo de modelos de mayor capacidad resalta la necesidad de un enfoque flexible en la ingeniería de plataformas, lo que facilita la evaluación, integración y operativización de nuevos modelos, permitiendo que las organizaciones mejoren constantemente sus aplicaciones de inteligencia artificial generativa.
