Un reciente informe de McKinsey & Company ha arrojado luz sobre el inmenso potencial de la inteligencia artificial generativa, estimando su aportación a la economía global en un rango de 2.6 a 4.4 billones de dólares. Este potencial se manifiesta principalmente en operaciones con clientes, marketing, ventas, ingeniería de software e investigación y desarrollo. Ante este escenario, un número creciente de empresas ha apostado por desarrollar aplicaciones de IA generativa utilizando Amazon Web Services (AWS).
La creciente adopción de estas tecnologías ha llevado a muchos líderes empresariales y de gestión de productos a buscar un entendimiento más profundo sobre los costos asociados a estas implementaciones y, crucialmente, sobre las estrategias más efectivas para optimizarlos. Este análisis es crucial para aquellos con un conocimiento preliminar de modelos de lenguaje, tokens y bases de datos vectoriales ofrecidas por AWS.
Entre los marcos más utilizados se encuentra la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que dota a los modelos de lenguaje de la capacidad de responder preguntas específicas utilizando datos corporativos, incluso si estos datos no fueron parte del entrenamiento original del modelo. Así, la optimización económica y de rendimiento toma protagonismo, enfocándose en la selección, elección y personalización de modelos, manejo de tokens y diferentes planes de precios de inferencia.
La selección del modelo adecuado implica un estudio detallado para identificar cuál satisfará mejor las necesidades específicas de cada aplicación, validándolo posteriormente con conjuntos de datos de alta calidad. La elección debe contemplar no solo el desempeño del modelo, sino también los costos asociados, optando por soluciones que equilibren estos factores de manera óptima. Personalizar modelos ya existentes con datos adicionales también se presenta como una vía para incrementar la eficiencia.
El manejo de tokens se establece como un punto crítico, dado que el costo de operación está directamente relacionado con la cantidad de tokens procesados. Estrategias como implementar límites de tokens y técnicas de almacenamiento en caché pueden resultar en ahorros significativos.
AWS ofrece distintos planes de inferencia, como el pago bajo demanda, adecuado para la mayoría de los modelos, y el rendimiento provisionado, que asegura un nivel de rendimiento estable a un costo más elevado. Otras consideraciones incluyen medidas de seguridad como filtros de contenido, así como decisiones sobre el uso de bases de datos vectoriales y estrategias de fragmentación de datos, todas estas variables inciden en la precisión y en los costos operativos totales.
Ejemplos prácticos ilustran cómo los costos anuales pueden variar notablemente según el volumen de consultas recibidas por una aplicación de asistente virtual. Usando modelos como Claude 3 de Anthropic, se estiman costos que oscilan entre 12,577 y 134,252 dólares anuales, dependiendo del escenario operativo.
Asimismo, se enfatiza el uso de servicios como Amazon Bedrock y la implementación de «guardrails» que aseguran el control de contenido y refuerzan la seguridad, fundamentales cuando se interactúa con usuarios en temas variados para evitar la generación de contenidos inapropiados.
Conforme la IA generativa sigue avanzando, resulta vital que las organizaciones se mantengan informadas sobre las dinámicas de costos y las estrategias de optimización disponibles para maximizar el valor de estas tecnologías. En futuros análisis, se explorarán más a fondo las métricas de valoración comercial y los factores que las influencian.
