Integración de IA generativa: factores a tener en cuenta

Hasta ahora, muchas empresas han logrado grandes avances en la experimentación con IA generativa. Han descubierto cómo puede automatizar las tareas repetitivas y han identificado cómo encaja la inteligencia artificial en sus flujos de trabajo. Pero la transición de la exploración a la producción requiere superar los desafíos comunes de integración de la IA y tener en cuenta algunos factores poco comunes.

Es posible que, como startup de desarrollo de software, haya probado herramientas de generación de código con IA como GitHub Copilot. O ha probado chatbots como ChatGPT de OpenAI para programar podcasts y vídeos y producir publicaciones en redes sociales como agencia de creación de contenido. Pero está listo para dar un paso más alto, integrando la IA generativa en su negocio.

Ha esbozado sus objetivos y resultados esperados, ha elaborado una estrategia de integración de IA e incluso ha analizado los servicios de integración de IA generativa. Tanto si va a hacerlo por su cuenta como si va a contar con la ayuda de un equipo, eche un vistazo a estos factores, pequeños pero importantes, que pueden influir en su proceso de integración. Es posible que descubra una o dos técnicas que puedan ayudarle en el camino.

Los datos de alta calidad pueden conducir a modelos de IA generativa de alto rendimiento. Y aunque las auditorías de datos, la integración de datos y la preparación de datos son aspectos típicos del proceso de integración de la IA generativa, añadir un contexto relevante puede elevar aún más la calidad de los datos y dar lugar a resultados más conscientes del contexto.

Una forma de incluir contexto es afinar un modelo preentrenado en conjuntos de datos más pequeños específicos de su dominio o tareas y casos de uso del mundo real. Esto ayuda a ahorrar el tiempo, el esfuerzo y el coste significativos asociados con el entrenamiento de modelos desde cero.

Mientras tanto, tanto la generación aumentada por recuperación (RAG) como el Model Context Protocol (MCP) incorporan contexto en tiempo real. Un sistema RAG recupera datos de una base de conocimientos externa, aumenta la instrucción con un contexto mejorado a partir de los datos recuperados y genera una respuesta. MCP funciona de manera similar, pero en lugar de agregar contexto antes de la generación como lo hace RAG, MCP fusiona contexto durante la generación. Actúa como una capa estandarizada para que las aplicaciones de IA se conecten a fuentes de datos externas, servicios y herramientas, aprovechando los datos en tiempo real.

El proceso de integración no estaría completo sin determinar la compatibilidad de las soluciones de IA generativa con sus sistemas existentes. Por ejemplo, es posible que su equipo de desarrollo de IA ya esté diseñando conectores, como middleware, para vincular el modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) que haya elegido con su software CRM y ERP.

A veces, sin embargo, un único LLM no es suficiente, especialmente para pasos complejos dentro de la automatización de procesos empresariales o la automatización de flujos de trabajo. Por ejemplo, un departamento de RR. HH. podría considerar aprovechar las capacidades de procesamiento del lenguaje natural (PLN) de los modelos de lenguaje para analizar el feedback de las encuestas periódicas a los empleados. Los modelos de lenguaje pequeños (SLM) pueden abordar tareas sencillas como anonimizar encuestas para eliminar información identificativa y resumir temas clave. Los LLM más potentes pueden gestionar tareas más complejas y matizadas, como el análisis de sentimientos y la generación de perspectivas que se pueden ejecutar para ayudar en la toma de decisiones.

En estos casos, la orquestación de LLM puede agilizar la gestión de varios modelos lingüísticos. Un marco de orquestación de LLM asigna tareas a los modelos correctos y coordina las interacciones entre ellos, lo que ayuda a mejorar tanto la eficiencia como la eficacia.

Seleccionar un modelo, probar su comportamiento y evaluar su rendimiento son partes críticas de la integración de soluciones de IA generativa. Pero la forma en la que aloja o accede al modelo también es importante, y tiene varias opciones para elegir:

• Autoalojado: si tiene presupuesto, recursos y equipo, puede alojar modelos de IA generativa on prem o en una nube privada. Tendrá control total sobre sus datos y podrá personalizar los modelos como prefiera. El autoalojamiento puede ser adecuado para sectores con requisitos estrictos de protección de datos y seguridad de los datos, como las finanzas y la sanidad.

• Modelo como servicio (MaaS): los modelos de machine learning (ML) se alojan en la nube y se puede acceder a ellos a través de API. Los LLM, en particular, están disponibles mediante API de LLM. MaaS permite una integración rápida sin necesidad de gestionar su propia infraestructura de IA, mientras que su precio de pago por uso ofrece flexibilidad.

• Planes de suscripción: acceda a herramientas y aplicaciones de IA generativa en plataformas basadas en la nube mediante planes de suscripción. Algunos proveedores adaptan los planes a las empresas, con características avanzadas, atención al cliente dedicada, acuerdos de nivel de servicio mejorados y funcionalidad de seguridad y cumplimiento de nivel empresarial.

La implementación de modelos es el paso natural siguiente a la selección y evaluación de modelos. Sin embargo, las cargas de trabajo impulsadas por IA generativa pueden necesitar enfoques más específicos que los que proporciona DevOps.

Aquí es donde entran MLOps y LLMOps, lo que conduce a un proceso de integración de IA generativa más fluido. MLOps se basa en los principios de DevOps, incorporando el pipeline de machine learning en los pipelines de CI/CD existentes, permitiendo así la integración continua del modelo, implementación, monitorización, observabilidad, mejora y gobierno. LLMOps entra dentro del alcance de MLOps, pero está más en sintonía con el ciclo de vida y los requisitos de los LLM, como el ajuste y la evaluación mediante puntos de referencia de LLM.

La experiencia del usuario (UX) es un componente esencial de la integración de la IA generativa. Las interfaces bien pensadas, intuitivas y fáciles de usar pueden ayudar a amplificar la adopción de la IA generativa en su organización.

Tenga en cuenta estos consejos centrados en la experiencia del usuario:

• Involucre a los diseñadores de experiencia de usuario desde el principio del proceso de implementación de la IA, especialmente a la hora de crear prototipos de IA generativa.

• Para los modelos de IA multimodal, vaya más allá de una ventana de chat o una barra de instrucciones y deje espacio para admitir tipos de entrada distintos del texto, como audio e imágenes.

• Emplee indicadores que actualicen a los usuarios sobre el progreso de las tareas, especialmente para flujos de trabajo de varios pasos o tareas con largos tiempos de procesamiento.

• Implemente instrucciones guiadas o plantillas para adaptarse a los diferentes niveles de experiencia de los usuarios.

• Proporcione un mecanismo para conservar las preferencias del usuario y el contexto anterior.

• Cree una guía o tutorial interactivo que guíe a los usuarios a través de las características y funcionalidades de una aplicación de IA generativa.

Evaluar su ecosistema de TI actual es vital para el proceso de integración. Sin embargo, las evaluaciones deben realizarse no solo teniendo en cuenta el presente, sino también con la vista puesta en el futuro. Las empresas deben asegurarse de que su infraestructura puede escalar para satisfacer las demandas computacionales de los sistemas de IA generativa, así como sus propias necesidades empresariales en evolución.

Si está pensando en modelos autoalojados, considere optimizar su hardware para IA generativa invirtiendo en aceleradores de IA y otros recursos informáticos de alto rendimiento. También es una buena idea mejorar las capacidades de red para gestionar las transferencias de datos a alta velocidad y baja latencia. Pero si opta por la nube o la API, compruebe si la plataforma en la que se encuentra es lo suficientemente sólida como para gestionar cargas de trabajo de IA generativa y si se mantiene al día con los últimos avances en IA generativa.