Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa experimentan un notable avance, aunque su implementación organizacional enfrenta retos considerables. Más allá de la simple invocación de un modelo base, se necesita una infraestructura compleja que integre flujos de trabajo, herramientas y datos específicos, enriqueciendo las respuestas a través de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y el uso de agentes.
En muchas organizaciones, los esfuerzos en inteligencia artificial generativa están fragmentados, con distintos departamentos gestionando iniciativas de manera aislada. Esto deriva en procesos redundantes y gobernanza inconsistente, incrementando costos y reduciendo la eficiencia.
Para abordar esta problemática, algunas empresas optan por un enfoque unificado, construyendo aplicaciones generativas sobre una base común. Este modelo promueve una gobernanza y operación centralizadas, ofreciendo servicios a distintos equipos y creando una «plataforma de inteligencia artificial generativa». Tal estrategia agiliza el desarrollo y optimiza las operaciones, minimizando riesgos y costos.
Una base sólida debe incluir componentes que cubran el ciclo de vida completo de las aplicaciones. Entre estos, destacan el «modelo hub», que ofrece acceso a modelos empresariales aprobados, y el «gateway», permitiendo acceso seguro mediante APIs estandarizadas.
La orquestación de flujos de trabajo, fundamental en este proceso, implica tanto procesos determinísticos como más complejos, a través de agentes de inteligencia artificial. Además, se habilitan técnicas de personalización de modelos, adaptándolos a datos específicos mediante pre-entrenamiento y ajuste fino.
En el ámbito de la gobernanza y seguridad, es crucial considerar principios que incluyan controles de acceso detallados, políticas de privacidad de datos y aplicación de filtros para contenido nocivo.
La madurez de esta base generativa se evalúa en cuatro etapas: emergente, avanzada, madura y establecida, cada una reflejando la capacidad de una organización para integrar y expandir sus capacidades de inteligencia artificial generativa.
Establecer una fundación robusta en este campo es fundamental para capitalizar el potencial de la IA a gran escala, enfrentando desafíos de agilidad y gobernanza. Con una infraestructura bien diseñada, el desarrollo y escalabilidad de aplicaciones generativas se vuelve más accesible.
