¿Qué es una puerta de enlace de IA?

Tanto si los servicios de IA son herramientas propias creadas a nivel interno como si se implementan como modelos de terceros a los que se accede a través de la nube, las puertas de enlace proporcionan una capa unificada y ligera que conecta las aplicaciones y los modelos de IA y aplica las políticas de gobierno y seguridad de forma coherente en todas las herramientas de IA del ecosistema.

Mientras que las puertas de enlace tradicionales de interfaz de programación de aplicaciones (API) permiten el intercambio de datos entre clientes y servicios backend, las puertas de enlace de IA están diseñadas para hacer frente a los retos únicos de las cargas de trabajo de IA. Amplían las capacidades de las puertas de enlace de API estándar para incluir el acceso y la integración multimodelo, el enrutamiento inteligente de cargas de trabajo de IA, el equilibrio dinámico de la carga, el seguimiento del consumo de tokens y la limitación de la tasa, la aplicación de políticas de seguridad y mucho más.

Las cargas de trabajo de la IA empresarial pueden requerir, por ejemplo, sofisticadas infraestructuras de IA capaces de soportar cargas computacionales masivas, especialmente para el deep learning y el entrenamiento de grandes modelos. Los sistemas empresariales existentes pueden tener dificultades para proporcionar el gran ancho de banda y el acceso de baja latencia que las empresas necesitan para gestionar modelos de IA a escala de producción.

Las puertas de enlace de IA ayudan a los equipos de desarrollo a gestionar con mayor facilidad arquitecturas complejas impulsadas por IA. Proporcionan un punto de entrada unificado para todas las interacciones de los modelos de IA, utilizando API basadas en IA para orquestar el flujo de datos, instrucciones y políticas entre aplicaciones y sistemas de IA. Esta característica permite a los equipos controlar cómo se utilizan los distintos modelos y flujos de trabajo de IA y acceder a ellos desde un panel único, en lugar de depender de una interfaz independiente para cada modelo.

Como tales, las puertas de enlace de la IA pueden ayudar a optimizar el acceso a los ecosistemas de modelos de IA. Ayudan a reducir la fricción que puede acompañar a la integración de modelos y crean una estructura de gobierno centralizada para la adopción de la IA a escala empresarial.

Las puertas de enlace de IA actúan como puentes entre los sistemas de IA y las aplicaciones de los usuarios finales, centralizando la implementación y el gobierno de los modelos de IA.

Imagine una herramienta de atención al cliente en una plataforma de comercio electrónico. La herramienta utiliza un modelo de lenguaje de gran tamaño (para responder a las consultas de los usuarios), un modelo de análisis de sentimientos (para determinar el estado de ánimo de los usuarios) y un modelo de reconocimiento de imágenes (para analizar cualquier archivo adjunto de fotos que los usuarios envíen durante las interacciones). Una puerta de enlace de API se ubicaría entre los modelos y la plataforma para orquestar y optimizar la finalización de las tareas del backend.

Por ejemplo, cuando un usuario envía una consulta de compra con una captura de pantalla como prueba de la misma, la aplicación reenvía el mensaje y la foto al endpoint de la puerta de enlace de IA. La puerta de enlace enviará la parte de texto al LLM y la captura de pantalla al modelo de reconocimiento de imágenes para obtener una respuesta. También envía el mensaje al modelo de análisis de sentimientos para determinar si el usuario parece frustrado o enfadado.

Por el camino, la puerta de enlace de IA ayuda a garantizar que todas las solicitudes se autentiquen y que no se revelen datos confidenciales o privados. En última instancia, la puerta de enlace fusiona los resultados de cada modelo en un formato estandarizado antes de devolver los resultados al cliente.

Las puertas de enlace de IA actúan como puentes entre los sistemas y las aplicaciones de IA, centralizando el gobierno de los modelos de IA y ayudando a los equipos a eliminar la aplicación fragmentada e incoherente de barreras de seguridad. Sin embargo, para proporcionar estas características, las puertas de enlace de IA deben realizar una serie de funciones clave.

Entre ellos se incluyen:

Las puertas de enlace de IA imponen un formato de API unificado y canónico para permitir una integración fluida entre múltiples modelos de IA y las aplicaciones que los utilizan. Básicamente, las puertas de enlace ayudan a simplificar la integración de diversos modelos de varios proveedores de IA. Las definiciones canónicas permiten asignar las API de IA a múltiples proveedores, de modo que las aplicaciones siempre funcionan con una superficie de API coherente, independientemente del modelo o la herramienta de IA que se implemente.

Las puertas de enlace de IA crean un plano de control centralizado que procesa las solicitudes de las aplicaciones entrantes, automatiza las conversiones de protocolo y enmascara las diferencias entre las API de los proveedores de modelos para que los desarrolladores no tengan que reformatear las consultas manualmente. Centralizan los controles de acceso, los protocolos de observabilidad y cumplimiento, el seguimiento del uso y otras prácticas de gestión de modelos.

La gestión y orquestación de modelos se refiere a la monitorización, coordinación e implementación sistemáticas de múltiples modelos de IA que coexisten en el mismo entorno. Estos procesos, que incluyen la gestión integral del ciclo de vida (incluidas tareas como el control de versiones, la implementación, la reversión y las actualizaciones), la asignación de recursos, la gestión de errores y el escalado, entre otros, ayudan a garantizar que los modelos funcionen juntos de manera fluida como parte de un sistema de IA unificado.

Las puertas de enlace facilitan la entrega y el funcionamiento fluido de los modelos de IA, por lo que los desarrolladores no tienen que preocuparse por las implementaciones manuales o los modelos obsoletos. Las puertas de enlace de IA también sirven como puntos de acceso centrales que enrutan las solicitudes de datos, gestionan la autenticación y aplican políticas en todos los modelos, fuentes de datos y aplicaciones.

Por ejemplo, las puertas de enlace permiten la selección dinámica de modelos, en la que la puerta de enlace selecciona y dirige automáticamente las solicitudes de IA al mejor modelo en función del caso de uso o de las condiciones del sistema.

Las puertas de enlace de IA rastrean continuamente el rendimiento, el uso y el estado de los modelos de IA y del tráfico relacionado con la IA que gestionan, lo que permite una visibilidad en tiempo real. Las puertas de enlace monitorizan las métricas, como el volumen de solicitudes, los tiempos de respuesta, las tasas de error y la acumulación de costes a niveles granulares (por usuario o por aplicación, por ejemplo).

Dado que sirven como centros de tráfico de IA, las puertas de enlace pueden unificar la monitorización en varios modelos de IA y servicios, proporcionando una visión holística del rendimiento del sistema en una ubicación centralizada (a menudo, un panel de control). También ayudan a los desarrolladores a mantener registros detallados de cada solicitud de IA y respuesta (incluyendo instrucciones de entrada, resultados del modelo, duración y recuentos de uso de tokens) para una resolución de problemas más rápida, auditorías de cumplimiento más exhaustivas y medidas de responsabilidad más sólidas.

Además, las puertas de enlace de IA pueden integrarse con herramientas de observabilidad (como OpenTelemetry) y plataformas de orquestación, automatización y respuesta de seguridad para automatizar los flujos de trabajo de alerta y detección de incidentes cuando se producen problemas.  

La integración de datos implica extraer, transformar y cargar datos de una variedad de fuentes (como bases de datos, plataformas en la nube, aplicaciones y otros sistemas) en almacenes o lagos de datos centralizados para estandarizar formatos y eliminar silos.

Con las puertas de enlace de IA, los desarrolladores pueden conectar fuentes de datos y fusionarlas en pipelines unificados para el análisis predictivo y la inteligencia empresarial. Las puertas de enlace permiten preparar y alimentar los modelos de IA con datos estructurados y no estructurados, preprocesando las solicitudes entrantes y normalizando los formatos de los datos para un entrenamiento de modelos y una generación de inferencias más precisos.

También pueden utilizar las capacidades de machine learning (ML) para optimizar el flujo de datos, detectar anomalías y adaptar el pipeline a patrones de datos cambiantes.

Las herramientas de IA pueden crear riesgos de seguridad y cumplimiento considerables. Las puertas de enlace de IA ayudan a contrarrestar esos riesgos al proporcionar controles de acceso centralizados y políticas de seguridad automatizadas para todo el tráfico de datos entre los usuarios, las aplicaciones y los modelos de IA.

Mediante el uso de herramientas como las claves API, las puertas de enlace de IA gestionan estrictamente quién puede acceder a qué datos o modelo de IA al restringir el acceso en función de los perfiles de usuario y la actividad de la red; y todo el tráfico relacionado con la IA debe pasar por la puerta de enlace.

Aplican sólidos protocolos de cifrado para los datos tanto en tránsito como en reposo, lo que minimiza el riesgo de acceso no autorizado y uso indebido. Las puertas de enlace de IA también monitorizan la actividad de red en tiempo real, mediante el uso de características como la inspección profunda de paquetes y la detección de anomalías para identificar y bloquear la actividad maliciosa.

Las puertas de enlace de IA también comprenden varias funciones que ayudan a las empresas a mantener el cumplimiento de los estándares normativos. Las puertas de enlace pueden eliminar la información de identificación personal (PII) y los datos confidenciales antes de que lleguen a los modelos o salgan de la organización. Y con el filtrado basado en reglas y la evaluación de contenidos, las puertas de enlace ayudan a garantizar que los modelos de IA solo procesen los datos adecuados.

La inferencia en IA y ML es la capacidad de los modelos de IA entrenados para reconocer patrones y sacar conclusiones de información que no han visto antes. Servir es el proceso de implementar modelos de IA entrenados y exponerlos (mediante API de IA y otras interfaces) para que puedan procesar solicitudes de inferencia en un entorno de producción.

Las puertas de enlace de IA utilizan el enrutamiento compatible con el modelo para dirigir las solicitudes de inferencia a la instancia del modelo adecuada. Esta capacidad permite la inferencia tanto en tiempo real como por lotes y ayuda a los modelos a priorizar las tareas en función de su criticidad.

Para facilitar el servicio escalable, las puertas de enlace ofrecen un equilibrio de carga personalizable y adaptado a las cargas de trabajo de la IA, lo que puede resultar especialmente útil para aplicaciones sensibles a la latencia o de alto rendimiento. También gestionan la implementación incremental de nuevas versiones de los modelos, asignando los modelos ajustados a los servicios subyacentes para facilitar las actualizaciones y las reversiones.

Estas características ayudan a los desarrolladores a proporcionar resultados de IA fiables y de baja latencia para un sinfín de funciones de las aplicaciones, desde los chatbots hasta el apoyo a la toma de decisiones.

Las puertas de enlace de API y de IA son capas de middleware que gestionan el tráfico entre los clientes y los servicios de backend, pero difieren significativamente en su propósito, sus capacidades y los tipos de cargas de trabajo que gestionan.

Las puertas de enlace de API tradicionales son herramientas de gestión que sirven como punto de entrada único para gestionar y proteger el tráfico de API tradicional. Permiten capacidades transversales vitales, como la gestión del tráfico, la información de registro, la aplicación de la seguridad y el control de versiones, lo que facilita la gestión y el escalado de las API.

Las puertas de enlace de API enrutan las solicitudes de datos y gestionan todos los procesos de autenticación, autorización, limitación de velocidad, almacenamiento en caché, equilibrio de carga, gestión de instrucciones y seguridad básica para API web estándar o de microservicios. También abstraen las responsabilidades de integración de servicios, de modo que los desarrolladores pueden exponer API y microservicios sin tener que gestionar la red subyacente o la infraestructura de seguridad.

Las puertas de enlace de la IA son, esencialmente, puertas de enlace de API especializadas para modelos y servicios de IA. Gestionan los flujos de solicitudes de IA y orquestan las interacciones de los servicios de IA (como reintentos de solicitud y alternativas de modelos). Proporcionan una capa de control diseñada específicamente para cargas de trabajo de IA e interacciones con LLM, IA generativa, agentes de IA y otros sistemas de IA.

Más allá de las funciones básicas de enrutamiento y seguridad, las puertas de enlace de IA ofrecen características avanzadas, como inspección semántica de instrucciones y respuestas, gestión de tráfico multimodal (texto, voz, imágenes), ajustes dinámicos de políticas y servicios de gestión de costes, y enmascaramiento de datos (para el cumplimiento de la privacidad).

Muchos entornos informáticos modernos utilizan puertas de enlace API e IA. Sin embargo, a diferencia de las puertas de enlace de API, las puertas de enlace de IA están diseñadas específicamente para abordar las necesidades únicas de gestión de datos, observabilidad y control de costes de las aplicaciones, flujos de trabajo y entornos impulsados por IA.

Los modelos de implementación se refieren a las diversas formas en que las puertas de enlace de IA gestionan los modelos y servicios de IA en diferentes configuraciones de infraestructura. Afectan a dónde se ejecutan las puertas de enlace de IA y cómo gestionan el enrutamiento del tráfico, la seguridad, el escalado y el gobierno de las cargas de trabajo de IA.

Algunos ejemplos de modelos de implementación son:

Confiar en herramientas y servicios de IA conlleva algunos riesgos importantes.

Las herramientas de IA dependen en gran medida de las API para acceder a datos de fuentes externas, implementar flujos de trabajo e interactuar con aplicaciones y servicios. Y cada integración de API presenta un posible punto de entrada para los atacantes. Dado que no siempre siguen patrones predecibles de uso de la API, las funciones basadas en IA pueden exponer inadvertidamente datos confidenciales o de propiedad exclusiva y ampliar significativamente la superficie de ataque.

De hecho, un único endpoint de API comprometido o mal configurado puede conceder acceso a múltiples sistemas backend y conjuntos de datos confidenciales, lo que permite a los ciberdelincuentes moverse lateralmente dentro de la arquitectura y escalar sus privilegios. 

Además, la mayoría de las herramientas de IA se ejecutan en LLM (modelos GPT de OpenAI o modelos Claude de Anthropic, por ejemplo), por lo que pueden heredar vulnerabilidades del proveedor de LLM. Si un atacante incrusta instrucciones maliciosas en instrucciones o fuentes de datos de confianza (como archivos de configuración, documentación o tiques de soporte), la herramienta podría ejecutar sin saberlo acciones dañinas cuando procesa la instrucción.

Las puertas de enlace de IA ayudan a los equipos de desarrollo a abordar estos riesgos y desafíos. Permiten:

• Gestión simplificada del tráfico de IA. La gestión centralizada del tráfico de IA reduce la complejidad de gestionar las conexiones individuales de los modelos de IA, simplificando el enrutamiento de datos, la aplicación de políticas y la monitorización del uso.

• Mejora de la eficiencia y la escalabilidad. Al automatizar los procesos de gestión de recursos, equilibrio de carga y optimización del rendimiento, las puertas de enlace de IA pueden minimizar el tiempo de inactividad y acelerar la implementación y el escalado de aplicaciones basadas en IA.

• Seguridad mejorada. Las puertas de enlace de IA implementan robustas características de seguridad (como la gestión de credenciales y el control de acceso basado en funciones o RBAC) para proteger los datos, aumentar la visibilidad y garantizar un uso responsable de la IA. Proporcionan un aparato cohesivo de monitorización, auditoría, detección de anomalías y trazabilidad en el que se puede rastrear el uso del modelo de IA hasta su retirada del servicio.

• Innovación más rápida. Las puertas de enlace de IA utilizan ML para aprender de nuevas tareas y políticas, lo que les permite adaptarse a nuevos entornos y evolucionar con el tiempo. También proporcionan acceso unificado a diversos servicios de IA. Este acceso ayuda a los desarrolladores a innovar e implementar nuevas aplicaciones de IA con mayor rapidez.

• Integración de DevOps. Las puertas de enlace de IA a menudo se integran con pipelines de integración continua/entrega continua (CI/CD), proporcionando datos de telemetría detallados que ayudan a los equipos de DevOps a automatizar las reversiones de software y los flujos de trabajo de corrección. Las puertas de enlace también distribuyen automáticamente el tráfico entre las instancias de modelos de IA para que los modelos puedan manejar cargas de trabajo dinámicas sin crear retrasos en el escalado.

Las puertas de enlace de IA son en sí mismas una tecnología más reciente y los desarrolladores están encontrando nuevas formas de maximizar su eficacia.

Por ejemplo, para admitir cargas de trabajo sensibles a la latencia y localizadas en los datos (como las que se utilizan para vehículos autónomos y dispositivos sanitarios), los desarrolladores optan cada vez más por implementar puertas de enlace de IA en el edge de la red. Las implementaciones en el edge se basan en herramientas de IA optimizadas para el edge y ligeras que permiten la generación de inferencias locales, lo que ayuda a los equipos a descargar los servicios cloud a los servidores del edge manteniendo la capacidad de respuesta del sistema.

El almacenamiento en caché semántico está mejorando las puertas de enlace de IA al reducir la latencia, recortar los costes y aumentar la capacidad de las aplicaciones impulsadas por LLM. A diferencia del almacenamiento en caché tradicional, que solo reutiliza respuestas exactas anteriores, las herramientas de almacenamiento en caché semántico utilizan vectores incrustados para comprender el significado detrás de las consultas. Los vectores integrados ayudan a las puertas de enlace de IA a reconocer y reutilizar respuestas para preguntas semánticamente similares (incluso si están redactadas de manera diferente), lo que les ayuda a evitar llamadas redundantes a las API de LLM y a ofrecer respuestas más rápidas.

La conmutación por error del modelo también está ayudando a los equipos a maximizar los beneficios de las puertas de enlace de IA. Las configuraciones de conmutación por error del modelo crean redundancia de modo que, incluso si un modelo está inactivo o funciona con lentitud, la puerta de enlace puede continuar enrutando de manera eficaz las solicitudes de IA.

Si el modelo de IA principal deja de estar disponible o devuelve errores, la puerta de enlace de IA puede utilizar mecanismos de conmutación por error para cambiar automáticamente el tráfico a un modelo secundario o de copia de seguridad. Este proceso ayuda a garantizar que un problema con un modelo no interrumpe la experiencia del usuario final.  

Con la generación aumentada por recuperación (RAG), las puertas de enlace de IA proporcionan una capa de orquestación que ayuda a conectar los LLM con fuentes de información actuales y externas. En lugar de depender únicamente de los datos de entrenamiento fijos del LLM, el RAG permite que el modelo recupere primero el contexto relevante de bases de conocimientos, documentos y bases de datos externas y, a continuación, aumente la instrucción del LLM con estos datos antes de generar una respuesta. De este modo, las puertas de enlace de IA habilitadas para RAG ayudan a los modelos a salvar la distancia entre los datos estáticos de entrenamiento y los conocimientos dinámicos y a generar respuestas más precisas y pertinentes.

Además, las puertas de enlace de IA pueden ayudar a mitigar los riesgos asociados con la implementación de herramientas de IA agéntica.

Los agentes de IA utilizan LLM, procesamiento del lenguaje natural (PLN) y ML para diseñar de forma autónoma sus flujos de trabajo, realizar tareas y ejecutar procesos en nombre de los usuarios y otros sistemas. Permiten prácticas de desarrollo con supervisión humana, en las que los agentes trabajan junto con los ingenieros y equipos de DevOps para ayudar a los seres humanos a alcanzar los objetivos con mayor rapidez. Sin embargo, la IA agéntica también puede contribuir a la "IA en la sombra", a través de acciones no autorizadas y potencialmente dañinas por parte del agente, y ampliar significativamente la superficie de ataque de los ciberdelincuentes.

Las puertas de enlace de IA pueden aplicar protocolos de seguridad, restricciones de privacidad de datos y cumplimiento normativo en implementaciones complejas y distribuidas, y ayudan a controlar el acceso a las API, los procesos de autenticación y autorización para los agentes de IA. Y dado que las puerta de enlace de IA hacen que la IA agéntica sea más observable, también ayudan a las empresas a mitigar los problemas de la IA en la sombra y los costes desbocados que puede crear la implementación de la IA agéntica.