Integración de la IA generativa: factores a considerar

A estas alturas, muchas empresas han logrado grandes avances en la experimentación con la IA generativa. Han descubierto cómo puede automatizar las tareas repetitivas y han identificado cómo la inteligencia artificial se integra en sus flujos de trabajo. Pero la transición de la exploración a la producción requiere sortear desafíos comunes de integración de la IA y considerar algunos factores poco comunes.

Es posible que haya manipulado herramientas de generación de código impulsadas por IA como GitHub Copilot como una startup de desarrollo de software. O bien, ha probado chatbots como ChatGPT de OpenAI para redactar guiones de podcasts y videos y crear publicaciones para redes sociales como agencia de creación de contenido. Pero estás listo para dar un paso más allá, integrando la IA generativa en su negocio.

Ha definido sus objetivos y resultados esperados, ha elaborado una estrategia de integración de la IA e incluso ha analizado los servicios de integración de la IA generativa. Tanto si vas a hacerlo por su cuenta como si va a contar con la ayuda de un equipo, consulte 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 proceso.

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

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

Mientras tanto, tanto la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) como el Protocolo de contexto del modelo (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. El MCP funciona de manera similar, pero en lugar de agregar contexto antes de la generación como lo hace la RAG, el MCP fusiona el contexto durante la generación. Actúa como una capa estandarizada que permite a las aplicaciones de IA conectarse a fuentes de datos, servicios y herramientas externas, 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 actuales. Por ejemplo, es posible que su equipo de desarrollo de IA ya esté diseñando conectores, como middleware, para vincular el modelo de lenguaje grande (LLM) que eligió con su software CRM y ERP .

Sin embargo, a veces un solo LLM no es suficiente, especialmente para pasos complejos dentro de la automatización de procesos empresariales o automatización de flujos de trabajo. Por ejemplo, un departamento de recursos humanos podría considerar aprovechar las capacidades de procesamiento de lenguaje natural (PLN) de los modelos de lenguaje para analizar el feedback de las encuestas periódicas de 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 manejar tareas más complicadas y matizadas, como el análisis de sentimientos y la generación de insights aplicables en la práctica para ayudar en la toma de decisiones.

En tales escenarios, la orquestación de LLM puede optimizar la gestión de múltiples modelos de lenguaje. 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 que se aloja o se accede al modelo también es importante, y hay varias opciones para elegir:

• Alojamiento propio: si dispone del presupuesto, los recursos y el equipo necesarios, puede alojar los modelos de IA genérica on-prem o en una nube privada. Tendrá control total sobre sus datos y podrá personalizar los modelos como mejor le parezca. El alojamiento propio puede ser adecuado para sectores con estrictos requisitos de privacidad de datos y seguridad de datos, como finanzas y atención médica.

• 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. El MaaS permite una integración rápida sin la necesidad de gestionar su propia infraestructura de IA, mientras que sus precios de pago por uso ofrecen flexibilidad.

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

El despliegue del modelo sigue como el siguiente paso natural para la selección y evaluación del modelo. Sin embargo, las cargas de trabajo impulsadas por IA generativa podrían requerir enfoques más específicos que los que ofrece DevOps.

Aquí es donde entran en juego MLOps y LLMOps, lo que permite un proceso de integración de la 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, lo que permite la integración, el despliegue, el monitoreo y la observabilidad, la mejora y la gobernanza continuos del modelo. LLMOps entra dentro del alcance de MLOps, pero está más orientado al 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 dentro de su organización.

Considere estos consejos centrados en la UX:

• Involucre a los diseñadores de UX desde el inicio del proceso de implementación de la IA, especialmente cuando se construyen 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.

• Utilice indicadores que mantengan a los usuarios informados sobre el avance de las tareas, especialmente en el caso de flujos de trabajo de varios pasos o tareas con tiempos de procesamiento prolongados.

• Implemente instrucciones guiadas o plantillas para adaptarse a diferentes niveles de experiencia del usuario.

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

• Cree una guía interactiva o un tutorial que explique a los usuarios las características y funcionalidades de una aplicación de IA generativa.

Evaluar su ecosistema de TI actual es vital para el proceso de integración. Pero las evaluaciones deben hacerse no solo teniendo en cuenta el presente, sino también con el futuro en primer plano. Las empresas deben asegurarse de que su infraestructura pueda adaptarse para satisfacer las exigencias computacionales de los sistemas de IA generativa, así como sus propias necesidades empresariales en constante evolución.

Si está pensando en modelos de alojamiento propio, considere optimizar su hardware para IA generativa invirtiendo en aceleradores de IA y otros recursos informáticos de alto rendimiento. También es una buena idea actualizar sus capacidades de red para manejar transferencias de datos de alta velocidad y baja latencia. Pero si está tomando la ruta basada en la nube o API, verifique si la plataforma en la que se encuentra es lo suficientemente robusta como para manejar cargas de trabajo de IA generativa y si se mantiene al día con los últimos avances de la IA generativa.