Por sí solo, sin medidas de protección especializadas ni protocolos de seguridad, el despliegue de modelos de inteligencia artificial generativa (IA generativa), especialmente modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), en toda la empresa supone para cualquier organización una oportunidad de alto riesgo y grandes beneficios. Determinar exactamente cómo debe dar su organización este gran paso hacia el ámbito de la IA generativa requiere una planificación minuciosa.
Quizá, desde el punto de vista organizativo, sea mejor acceder a los modelos de IA a través de un proveedor, siguiendo el modelo de software como servicio (SaaS), para evitar problemas de configuración o instalación. O puede que resulte más conveniente implementar el modelo en la nube privada de su organización o en sus propias instalaciones, de modo que esta pueda controlar la configuración y la gestión de las API.
Esta serie de artículos aborda la pregunta ¿Cómo? Es decir, ¿cómo debería implementar su organización los LLM en toda la empresa para obtener el máximo retorno de la inversión? Cada artículo ofrecerá información sobre las ventajas y desventajas de un modelo de implementación habitual, lo que le permitirá evaluarlo teniendo en cuenta la estructura organizativa y empresarial de su compañía, así como sus necesidades empresariales específicas.
Definición de la nube y las API
Como término, «la nube» se utiliza habitualmente, pero también suele malinterpretarse, por lo que queremos aclarar a qué nos referimos cuando hablamos de ella. La nube es un vasto conjunto de servidores físicos ubicados en innumerables centros de datos de todo el mundo. Estos servidores remotos desempeñan múltiples funciones esenciales para las empresas, como ejecutar aplicaciones; almacenar o gestionar datos; distribuir contenidos, como los de las redes sociales; o prestar servicios, como los de streaming o el software especializado. Aunque cada uno tiene una funcionalidad específica, están conectados en red y funcionan como componentes de un único ecosistema digital interdependiente que permite a los usuarios —tanto particulares como organizaciones— acceder a archivos y datos desde cualquier dispositivo con conexión a Internet.
Por su parte, una interfaz de programación de aplicaciones (API) es, en esencia, una conexión entre dos dispositivos que les permite intercambiar información. El software de una API incluye definiciones que especifican qué se enviará entre los dispositivos (por ejemplo, el dispositivo cliente que realiza la solicitud y el dispositivo servidor que envía la respuesta), así como protocolos que determinan cómo debe enviarse dicha información (por ejemplo, la URL o el punto de conexión del dispositivo receptor y la sintaxis, terminología o lenguaje que deben utilizar tanto la solicitud como la respuesta).
Esto permite a los usuarios finales, por ejemplo, iniciar sesión en aplicaciones para comprar artículos en un sitio web, solicitar un servicio de transporte compartido o, en el caso de un LLM, realizar una consulta y recibir una respuesta, sin tener que entender cómo ni por qué funciona el sistema. Las API se pueden supervisar y proteger, de modo que los datos del dispositivo del cliente nunca quedan completamente expuestos al dispositivo servidor.
La diferencia entre el SaaS y los servicios basados en la nube
El primer artículo de esta serie abordó las ventajas y los inconvenientes de implementar LLM en toda la empresa mediante un modelo de software como servicio, o SaaS. Un modelo de implementación basado en SaaS se asemeja en muchos aspectos a uno basado en la nube, ya que ambos utilizan la nube para acceder al software necesario en lugar de alojar las aplicaciones en sus propios sistemas. Sin embargo, la diferencia fundamental entre ambos puede resumirse en un concepto muy sencillo. Por defecto, SaaS significa que su organización paga por acceder y utilizar una aplicación de software de terceros alojada «en la nube», mientras que la computación en la nube significa que paga a un tercero para que aloje y proporcione acceso a los datos de su organización, que se almacenan «en la nube».
Ventajas
Implementación rápida: Los servicios en la nube que permiten configurar un LLM para que lo utilice su organización pueden ponerse en marcha rápidamente, lo que le permite empezar a usar el modelo de inmediato.
Escalabilidad: Un LLM implementado en la nube puede configurarse para escalar automáticamente en función de la demanda, sin necesidad de intervención manual.
Reducción de la carga operativa: El proveedor de servicios en la nube suele encargarse de la configuración, la seguridad, el mantenimiento, las actualizaciones y la optimización del sistema, lo que permite que su equipo de TI y otros empleados puedan centrarse en otras tareas. Accesibilidad: Se puede acceder a los LLM basados en la nube desde cualquier dispositivo y lugar con conexión a Internet, lo que ofrece flexibilidad al personal que viaja o trabaja de forma remota.
Eficiencia de costes: Los proveedores de servicios en la nube suelen ofrecer un modelo de precios basado en el uso, por lo que solo se paga por los recursos utilizados, lo cual puede ser importante si la demanda de su organización fluctúa. Su organización no necesita grandes recursos informáticos ni una amplia capacidad de almacenamiento de datos.
Modelos preentrenados y ajustados: Los modelos de IA se actualizan y entrenan continuamente con conjuntos de datos más grandes y de mayor calidad, y pueden ajustarse para su uso con conjuntos de datos personalizados.
Redundancia inherente: Las distintas capas de redundancia de los entornos en la nube reducen considerablemente el riesgo de pérdida de datos debido a interrupciones del servicio.
Desventajas
Latencia: La definición de «tiempo real» dependerá de la ubicación, la velocidad y la capacidad de procesamiento de los servidores gestionados por su proveedor de servicios en la nube. Aunque en algunos entornos un ligero retraso en los tiempos de respuesta podría pasar desapercibido, en otros puede poner en riesgo actividades críticas.
Costes continuos: La computación en la nube no es una opción económica y, a medida que los modelos aumentan de tamaño y velocidad, los costes de los recursos informáticos y de almacenamiento crecen en consonancia.
Dependencia de un proveedor: Depender de un único proveedor conlleva riesgos. La estrategia y los protocolos de seguridad física y cibernética del proveedor son aspectos importantes que deben tenerse en cuenta, al igual que cuestiones como los cambios en las condiciones del servicio u otras políticas, las subidas de precios y la interrupción de servicios.
Conclusión
Determinar si las ventajas de implementar un LLM en toda la empresa mediante un servicio en la nube compensan los inconvenientes exigirá analizar detenidamente los recursos financieros y técnicos de la organización, sus necesidades empresariales y las limitaciones de seguridad u otras restricciones operativas. Algunas de nuestras publicaciones anteriores se han centrado en establecer salvaguardas internas y externas sistemáticas, programas de gobernanza de la IA, así como otras formas de implementar de manera segura estas herramientas transformadoras en su organización, y pueden resultarle útiles mientras recorre este nuevo camino por la tecnosfera.
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