En los últimos años, la inteligencia artificial generativa ha emergido como un componente esencial dentro de las organizaciones, con un crecimiento notable pero aún enfrentando desafíos significativos en su implementación a gran escala. De acuerdo con una encuesta reciente del Simposio de Directores de Datos del MIT 2023, un abrumador 71% de los Directores de Datos está inmerso en pruebas con esta avanzada tecnología, aunque únicamente el 6% ha logrado implementarla eficazmente en producción. Este fenómeno, conocido como «estancamiento de implementación», se debe a los altos costos y las extensas líneas de tiempo necesarias para demostrar un valor tangible.
Las organizaciones que han superado estas barreras han adoptado enfoques basados en la ingeniería de plataformas. Este método permite la creación de componentes reutilizables que no solo aceleran el desarrollo, sino que también manejan los costos, habilitando una entrega más veloz, una innovación escalable y un mejor control financiero.
La ingeniería de plataformas, aunque no nueva, ha probado su eficacia en el ámbito del desarrollo de software tradicional. Los equipos han invertido en la construcción de herramientas que no solo agilizan el proceso de desarrollo, sino que también permiten focalizarse en mejorar la calidad del producto final. Equipos dedicados de ingeniería de plataformas desarrollan y afinan estas herramientas, asegurando que las aplicaciones sean funcionales, usables y estén en constante mejora.
Mediante el uso de componentes reutilizables y marcos de trabajo estandarizados, la ingeniería de plataformas logra eficiencia y escalabilidad, permitiendo un despliegue rápido de modelos y aplicaciones de IA. Tal homogeneidad garantiza mayor seguridad, cumplimiento normativo y adherencia a estándares éticos, mientras los desarrolladores pueden concentrarse en innovaciones creativas, reduciendo costos y minimizando desperdicios.
Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa reflejan arquitecturas tradicionales, con pequeñas pero significativas diferencias. Aunque conservan una capa de presentación y lógica de aplicación, la capa de datos es reemplazada por una capa de generación, donde los datos tienen un rol de soporte esencial.
Siguiendo principios sólidos de ingeniería de plataformas, es posible desarrollar componentes reutilizables para manejar interacciones de usuario, asegurar el acceso seguro a datos organizacionales, controlar la calidad de las respuestas generadas y supervisar el rendimiento del sistema.
La creciente complejidad de las aplicaciones demanda una orquestación efectiva, coordinando múltiples servicios y pasos dentro de los flujos de trabajo. Esto permite gestionar eficazmente tareas y responder a interacciones diversas del usuario. En la capa de generación, los modelos de lenguaje grande ofrecen diversas opciones adaptadas a necesidades específicas, ya sea a través de modelos preentrenados, ajustados o personalizados.
El avance continuo de modelos cada vez más sofisticados resalta la importancia de un enfoque flexible en la ingeniería de plataformas, facilitando la evaluación, integración y puesta en operación de nuevos modelos. Esta estrategia permite a las organizaciones mejorar continuamente sus aplicaciones de inteligencia artificial generativa, asegurando que están preparadas para las futuras demandas del sector tecnológico.
