Por sí solo, sin medidas de protección ni protocolos adicionales de seguridad para la IA, el despliegue de modelos de IA generativa, especialmente modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), en toda la empresa supone una oportunidad de alto riesgo y grandes beneficios para cualquier organización.
Sin embargo, determinar exactamente cómo debe dar su organización este gran paso hacia el panorama de la IA generativa requiere una planificación minuciosa. Quizá, desde el punto de vista organizativo, sea mejor acceder al modelo 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 su propia red (en las instalaciones), lo que permitiría a su organización controlar la configuración y la gestión de las API.
Esta serie de tres artículos abordará la pregunta ¿Cómo? : ¿cómo debería implementar su organización los LLM en toda la empresa para maximizar el retorno de la inversión? Cada artículo ofrecerá información sobre las ventajas y los inconvenientes 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 las API
Una interfaz de programación de aplicaciones (API) es, en esencia, una conexión digital entre dos dispositivos que les permite intercambiar información. El software de una API incluye definiciones que determinan 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 establecen cómo debe enviarse dicha información (por ejemplo, la URL o el endpoint del dispositivo receptor y la sintaxis, la terminología o el 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, formular una consulta y recibir una respuesta, sin necesidad de comprender cómo ni por qué funciona el sistema. Las API pueden supervisarse y protegerse, de modo que los datos del dispositivo del cliente nunca quedan completamente expuestos al dispositivo servidor.
Definición de la implementación local
Un sistema local significa que la aplicación, en este caso el LLM, está instalada en la infraestructura (servidores) de la organización y está disponible para todos los usuarios que tienen acceso a la red de la organización y a la aplicación. Algunos sistemas locales están aislados o «desconectados físicamente» del acceso abierto a Internet, aunque pueden conectarse mediante medios seguros.
Ventajas
Seguridad de los datos y cumplimiento normativo: Alojar los LLM en sus propios servidores garantiza un control total sobre sus datos y sobre los protocolos de seguridad que los protegen frente a amenazas tanto internas como externas. Esto resulta especialmente importante para las organizaciones sujetas a normativas estrictas de protección de datos, como las de los sectores sanitario o financiero.
Personalización y control: Con una implementación local, puede personalizar los LLM para adaptarlos a las tareas especializadas, los requisitos y otras necesidades de la organización, así como configurar y gestionar las API.
Baja latencia: Los LLM locales suelen ofrecer una latencia menor, algo fundamental para determinadas aplicaciones en tiempo real, como la traducción instantánea, el análisis en tiempo real o las operaciones de atención al cliente basadas en chatbots.
Integración de datos: La integración de los LLM con las bases de datos y los sistemas internos existentes puede llevarse a cabo sin preocuparse por la protección y la seguridad durante la transferencia de datos.
Control y previsibilidad de los costes: La configuración inicial de una solución local puede resultar costosa, pero no conlleva gastos recurrentes de terceros, suscripción o alojamiento —que pueden aumentar— ni problemas de dependencia de un proveedor, por lo que puede resultar más económica a largo plazo. Con un modelo local, la automatización de tareas y el ajuste del modelo para otros fines constituyen un proceso más ágil y pueden ampliar tanto el número de tareas que permiten ahorrar costes como las que generan ingresos.
Desventajas
Coste inicial elevado: Configurar el hardware y el software locales necesarios, así como garantizar el espacio físico y el suministro eléctrico para un LLM local, puede resultar caro y llevar mucho tiempo.
Requisitos de mantenimiento: Una solución local requiere un mantenimiento continuo y conlleva gastos operativos, como reparaciones de hardware, actualizaciones de software y medidas de seguridad, que pueden exigir una gran cantidad de recursos.
Complejidad y escalabilidad: Escalar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en instalaciones propias puede resultar complejo y costoso, ya que suele requerir la compra de hardware adicional y periodos de inactividad del sistema para realizar actualizaciones, pues el aumento o la reducción de la capacidad no se pueden llevar a cabo bajo demanda.
Accesibilidad limitada: Puede que no sea fácil ni seguro acceder a las soluciones locales desde distintas ubicaciones, y es posible que se necesiten redes privadas virtuales (VPN) u otros canales seguros para el acceso remoto. Los fallos en los sistemas locales, por ejemplo, debido a fenómenos meteorológicos u otros problemas, pueden afectar a la conectividad, a menos que la organización haya previsto y mantenido redundancias críticas.
Conclusión
Los beneficios de implementar un LLM de forma local en toda la empresa deben determinarse tras analizar detenidamente los recursos financieros y técnicos de la organización, sus necesidades empresariales y las limitaciones de seguridad u otras restricciones operativas.
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