¿Qué es una puerta de enlace de IA?

Ya sea que los servicios de IA sean herramientas patentadas creadas internamente o desplegadas 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 aplicaciones y modelos de IA y aplica políticas de gobernanza y seguridad de manera coherente en todas las herramientas de IA en el ecosistema.

Mientras que las puertas de enlace tradicionales de interfaces de programación de aplicaciones (API) permiten el intercambio de datos entre clientes y servicios de backend, las puertas de enlace de IA están diseñadas para abordar los desafíos únicos de las cargas de trabajo de IA. Amplían las capacidades de las puertas de enlace de API estándar para incluir acceso e integración multimodelo, enrutamiento inteligente de cargas de trabajo de AI, equilibrio dinámico de cargas, seguimiento del consumo de token y limitación de tasas, aplicación de políticas de seguridad y más.

Las cargas de trabajo de IA empresariales pueden, por ejemplo, requerir infraestructuras de IA sofisticadas capaces de soportar cargas computacionales masivas, especialmente para aprendizaje profundo y capacitación en modelos grandes. Los sistemas empresariales existentes pueden tener dificultades para proporcionar el alto ancho de banda y el acceso de bajalatencia que las empresas necesitan para administrar modelos de IA a escala de producción.

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

Como tales, las puertas de enlace de 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 gobernanza centralizada para la adopción de IA a escala empresarial.

Las puertas de enlace de IA actúan como puentes entre los sistemas de IA y las aplicaciones de usuario final, centralizando el despliegue y la gobernanza de los modelos de IA.

Imagine una herramienta de atención al cliente en una plataforma de comercio electrónico . La herramienta emplea un modelo de lenguaje grande (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 agilizar la finalización de tareas de backend.

Por ejemplo, cuando un usuario envía una consulta de compra con una captura de pantalla como prueba de compra, la aplicación reenvía el mensaje y la foto al endpoint de la puerta de enlace de IA. La puerta de enlace enrutará 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 enojado.

En 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 que los resultados se devuelvan al cliente.

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

Por ejemplo:

Las puertas de enlace de IA imponen un formato de API unificado y canónico para permitir una integración perfecta 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 que las API de IA se asignen a múltiples proveedores, por lo que las aplicaciones siempre funcionan con una superficie de API coherente, independientemente del modelo de IA o herramienta de IA que se despliegue.

Las puertas de enlace de IA crean un plano de control central que atiende las solicitudes de aplicaciones entrantes, automatiza las conversiones de protocolos 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 al monitoreo sistemático, coordinación y despliegue de múltiples modelos de IA que coexisten en el mismo entorno. Estos procesos, que incluyen administración del ciclo de vida de extremo a extremo (incluidas tareas como control de versiones, despliegue, reversión y actualizaciones), recursos, administración de errores y escalado, entre otras, ayudan a garantizar que los modelos funcionen juntos perfectamente como parte de un sistema unificado de IA.

Las puertas de enlace facilitan la entrega y el funcionamiento fluidos de los modelos de IA, por lo que los desarrolladores no tienen que preocuparse por los despliegues manuales o los modelos desactualizados. 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 el gateway selecciona y enruta automáticamente las solicitudes de IA al mejor modelo según el caso de uso o las condiciones del sistema.

Las puertas de enlace de IA realizan un seguimiento continuo del rendimiento, el uso y el estado de los modelos de IA y el tráfico relacionado con la IA que manejan, lo que permite una visibilidad en tiempo real. Las puertas de enlace monitorean métricas, como el volumen de solicitudes, los tiempos de respuesta, las tasas de error y la acumulación de costos a niveles granulares (por usuario o por aplicación, por ejemplo).

Debido a que sirven como centros de tráfico de IA, las puertas de enlace pueden unificar el monitoreo en múltiples modelos y servicios de IA, proporcionando una visión holística del performance del sistema en una ubicación centralizada (a menudo, un panel). También ayudan a los desarrolladores a mantener registros detallados de cada solicitud y respuesta de IA, incluidas instrucciones de entrada, resultados de modelos, duración y conteo de uso de tokens, para una solución de problemas más rápida, auditorías de cumplimiento de normas 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 ocurren problemas.  

La integración de datos implica extraer, transformar y cargar datos de una variedad de fuentes de datos (como bases de datos, plataformas en la nube, aplicaciones y otros sistemas) en almacenes de datos centralizados o lagos 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 análisis predictivos y business intelligence. Las puertas de enlace permiten preparar y alimentar datos estructurados y no estructurados en modelos de IA, procesando previamente las solicitudes entrantes y normalizando los formatos de 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 la canalización a los patrones de datos cambiantes.

Las herramientas de IA pueden crear riesgos considerables de seguridad y cumplimiento. 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 usuarios, aplicaciones y modelos de IA.

Mediante herramientas como claves de API, las puertas de enlace de IA gestionan estrechamente quién puede acceder a qué datos o modelo de IA restringiendo 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 estables protocolos de cifrado para los datos tanto en tránsito como en reposo, minimizando el riesgo de acceso no autorizado y uso indebido. Las puertas de enlace de IA también monitorean la actividad de la red en tiempo real, utilizando 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 compañías a mantener el cumplimiento de las normas reglamentarias. Los gateways pueden depurar la información de identificación personal (IIP) 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 sólo los datos apropiados sean procesados por los modelos de IA.

Inferencia en IA y machine learning (ML) es la capacidad de los modelos de IA entrenados para reconocer patrones y sacar conclusiones a partir de información que no han visto antes. El servicio es el proceso de desplegar 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 consciente del 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 adaptado a las cargas de trabajo de IA, lo que puede ser especialmente útil para aplicaciones sensibles a la latencia o de alto rendimiento. También manejan despliegues incrementales de nuevas versiones de modelos, asignando modelos ajustados a servicios subyacentes para facilitar las actualizaciones y reversiones.

Estas características ayudan a los desarrolladores a proporcionar resultados de la IA de baja latencia y confiables para una letanía de funciones de aplicación, desde chatbots hasta soporte de decisiones.

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

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

Las puertas de enlace de API enrutan las solicitudes de datos y manejan 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, por lo 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 IA son, esencialmente, puertas de enlace de API especializadas para modelos de IA y servicios de IA. Gestionan los flujos de solicitudes de IA y orquestan las interacciones de los servicios de IA (como reintentar solicitudes y devoluciones 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, manejo de tráfico multimodal (texto, voz, imágenes), ajustes dinámicos de políticas y servicios de gestión de costos, y enmascaramiento de datos (para el cumplimiento de la privacidad).

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

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

Los ejemplos de modelos de despliegue incluyen:

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

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

De hecho, un único endpoint de API comprometido o mal configurado puede otorgar acceso a múltiples sistemas de backend y conjuntos de datos confidenciales, lo que permite a los delincuentes cibernéticos 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 confiables (como archivos de configuración, documentación o tickets de soporte), la herramienta podría ejecutar acciones dañinas sin saberlo cuando procesa la instrucción.

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

• Gestión simplificada del tráfico mediante IA. La gestión centralizada del tráfico de IA reduce la complejidad de gestionar conexiones de modelos de IA individuales, lo que simplifica el enrutamiento de datos, la aplicación de políticas y el monitoreo 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 el despliegue y el escalado de aplicaciones basadas en IA.

• Mayor seguridad. Las puertas de enlace de IA implementan características sólidas de seguridad, como la gestión de credenciales y el control de acceso basado en roles (RBAC) para proteger los datos, aumentar la visibilidad y asegurar un uso responsable de IA. Proporcionan un aparato cohesivo de monitoreo, auditoría, detección de anomalías y trazabilidad en el que se puede rastrear el uso del modelo de IA hasta que el modelo se da de baja.

• Innovación más rápida. Las puertas de enlace de IA utilizan machine learning (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 y desplegar nuevas aplicaciones de IA más rápido.

• Integración de DevOps. Las puertas de enlace de IA a menudo se integran con canalizaciones 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 la corrección del flujo de trabajo. 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 escalamiento.

Las puertas de enlace de IA son en sí mismas una tecnología más nueva 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 datos (como las que se usan para vehículos autónomos y dispositivos de atención médica), los desarrolladores eligen cada vez más desplegar puertas de enlace de IA en el borde de la red Los despliegues perimetrales se basan en herramientas de IA ligeras y optimizadas para el borde que permiten la generación de inferencias locales, lo que ayuda a los equipos a descargar los servicios en la nube a los servidores perimetrales mientras mantienen la capacidad de respuesta del sistema.

El almacenamiento en caché semántica está mejorando las puertas de enlace de IA al reducir la latencia, recortar costos y escalar la capacidad en 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 las 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 de modelos crean redundancia para que, incluso si un modelo no funciona o lo hace con lentitud, la puerta de enlace pueda continuar enrutando eficazmente las solicitudes de IA.

Si los modelos de IA principales dejan de estar disponibles o devuelven errores, la puerta de enlace de IA puede usar mecanismos de conmutación por error para cambiar automáticamente el tráfico a un modelo secundario o de respaldo. Este proceso ayuda a garantizar que un problema con un modelo no interrumpa la experiencia del usuario final.  

Con generación aumentada por recuperación (RAG), las puertas de enlace de IA proporcionan una capa de orquestación que ayuda a conectar los LLM a fuentes de información externas actuales. En lugar de depender únicamente de los datos de entrenamiento fijos del LLM, RAG permite que el modelo recupere primero el contexto relevante de bases de conocimiento, documentos y bases de datos externas, y luego aumente la instrucción del LLM con estos datos antes de generar una respuesta. Como tal, las puertas de enlace de IA habilitadas para RAG ayudan a los modelos a cerrar la brecha entre los datos de entrenamiento estáticos y el conocimiento dinámico, y a generar respuestas más precisas y relevantes.

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

Los agentes de IA utilizan LLMs, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y machine learning (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 human-in-the-loop, en las que los agentes trabajan junto a los ingenieros y equipos de DevOps para ayudar a los seres humanos a alcanzar objetivos más rápidamente. 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 para los delincuentes cibernéticos.

Las puertas de enlace de IA pueden aplicar protocolos de seguridad, restricciones de privacidad de datos y cumplimiento normativo en despliegues complejos y distribuidos, y ayudan a controlar el acceso a las API, los procesos de autenticación y autorización para los agentes de IA. Y debido a que las puertas de enlace de IA hacen que la IA agéntica sea más observable, también ayudan a las empresas a mitigar los problemas de IA en la sombra y los costos descontrolados que puede crear el despliegue de IA agéntica.