Diez pasos para implementar con éxito modelos de IA generativa

F5 ADSP | 28 de agosto de 2023

Implementar una nueva aplicación de software en toda una organización es una tarea crítica que exige un enfoque sólido y estructurado. Cuando el software en cuestión es un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) u otro modelo de inteligencia artificial generativa (GenAI), hay algunos aspectos adicionales que deben tenerse en cuenta. Hemos identificado 10 pasos que pueden garantizar una implantación fluida.

Recopilar

Reúna a representantes de las áreas de la organización que vayan a utilizar los modelos. Esto incluye a todas las áreas, no solo a la que planteó el tema ni a la que cuenta con más personal o tiene mayor influencia. Una vez que la IA generativa se ponga en marcha, todos querrán participar; es mejor anticiparse desde el principio y evitar cambios importantes cuando los parámetros ya estén definidos. Asegúrese de que el grupo sea lo bastante amplio como para ser representativo, pero también lo bastante reducido como para tomar decisiones y ejecutar tareas; es decir, limítelo a un máximo de 10 miembros.

Evaluar

Identifique las necesidades y los requisitos empresariales que se ajusten a la situación actual de la organización y que respalden las futuras hojas de ruta y los hitos estratégicos definidos; incluya las necesidades inmediatas, a medio plazo y a largo plazo. Acuerde cuáles de los principios fundamentales de la organización deben tenerse en cuenta al considerar la adopción de una nueva tecnología de este tipo.

Investigación

Revise los productos disponibles y reúnase con los proveedores para determinar si los modelos se ajustan a los requisitos y casos de uso de su empresa, así como para averiguar qué pueden y qué no pueden hacer por su organización. En función del sector y de la cultura organizativa, implementar un único modelo grande de uso general, como ChatGPT o Claude, podría ser la mejor opción. Como alternativa, podría resultar más adecuada una serie de modelos más pequeños y especializados que presten apoyo a equipos concretos, como los departamentos jurídico, financiero o de ingeniería, o que estén orientados a un sector específico, como la sanidad o el diseño creativo. Otra posibilidad, como están haciendo cada vez más organizaciones, es desarrollar un modelo interno adaptado a la base de conocimientos propia de su organización y entrenado con ella. Solicite información sobre vulnerabilidades conocidas y otros problemas de seguridad. Asegúrese de que se cumplan todas las normativas gubernamentales, las normas de seguridad del sector y las políticas y prácticas de la organización que sean pertinentes.

Planificar

Una vez tomada la decisión de seguir adelante con uno o varios modelos, elabore un calendario del proyecto, asigne los recursos y determine el presupuesto. Confirme que los modelos se integrarán perfectamente en la infraestructura de seguridad digital actual. Identifique los cambios y las actualizaciones que deben realizarse antes de la implementación, incluidos los relacionados con los riesgos nuevos o mayores a los que se enfrentará la organización. Establezca criterios y umbrales para evaluar el efecto del uso de los modelos en la productividad y en otros indicadores de rendimiento operativo.

Involucrar

Comunique el plan, incluidos su propósito y sus beneficios, al conjunto de las partes interesadas. Dependiendo de la situación, esta información debe llegar tanto a la sala de juntas como al sótano. Invítelas a dar su opinión y atienda sus inquietudes.

Formar

Este paso no solo requiere diseñar un programa —que podría limitarse a recursos en línea o documentación, o incluir talleres prácticos— que garantice que los usuarios finales reciban la formación específica sobre el modelo que necesitan, sino también:

  • Identifica la adecuación del programa a los principios de la organización.
  • Explica las políticas de uso aceptable y otras políticas del lugar de trabajo relacionadas con el uso de los modelos.
  • Identifica problemas de seguridad y describe los protocolos de seguridad.
  • Describe las respuestas adecuadas ante posibles incidentes de seguridad.

Prueba

Aunque no es necesario en todos los casos, implementar nuevas herramientas en un grupo pequeño pero representativo antes de desplegarlas a gran escala siempre es una buena idea. Esto puede aportar información valiosa sobre cuestiones técnicas, como la integración, la escalabilidad, la velocidad y los recursos informáticos, así como recabar las opiniones de los usuarios sobre la facilidad de uso y la utilidad general. Asegúrese de abordar y resolver cualquier problema que surja.

Implementar

Tanto si opta por un enfoque gradual como por uno a gran escala, asegúrese de que el calendario de implementación y demás información pertinente se comuniquen claramente en toda la organización, y de que el equipo de soporte o el servicio de asistencia estén disponibles desde el principio.

Supervisar

En la medida en que se disponga de métricas, realice un seguimiento y análisis del uso tanto a nivel organizativo como individual y del rendimiento del modelo, y evalúe el efecto de este en las actividades empresariales. Supervise continuamente el sistema para detectar (y responder a) intentos de acceso no autorizado y posibles brechas de seguridad, ya que pueden acarrear consecuencias muy graves en muy poco tiempo. Lleve a cabo evaluaciones periódicas para determinar si es necesario actualizar la tecnología o el programa de formación. Solicite, revise y responda a los comentarios de los usuarios o del sistema, e incorpore los requisitos empresariales actualizados.

Preparación

Mantén siempre una actitud flexible y proactiva para estar preparado ante cualquier desafío inesperado.

Compartir

Artículos relacionados del blog

El imperativo empresarial de la IA en un mundo de nube híbrida y multinube
F5 ADSP | 30/04/2026

El imperativo empresarial de la IA en un mundo de nube híbrida y multinube

Cómo la IA redefine los patrones de tráfico, el riesgo de las API y el cumplimiento normativo, y por qué el paquete Distributed Cloud Services Enterprise ofrece la profundidad necesaria en entornos híbridos multicloud.

STIG de F5 NGINX: un plan de seguridad para el sector público y los entornos regulados
F5 ADSP | 30/01/2026

STIG de F5 NGINX: un plan de seguridad para el sector público y los entornos regulados

Descubra cómo las STIG de F5 NGINX proporcionan un modelo de seguridad para el Departamento de Defensa de EE. UU. y los entornos regulados, ayudándole a cumplir la normativa mientras crea una infraestructura sólida de confianza cero con mayor visibilidad y resiliencia.

Cómo el marco AEGIS de Forrester valida un enfoque centrado en la inferencia
F5 ADSP | 11/08/2025

Cómo el marco AEGIS de Forrester valida un enfoque centrado en la inferencia

El auge de la IA agéntica está transformando el panorama de la seguridad empresarial. Estos agentes de IA autodirigidos funcionan de forma autónoma, toman decisiones en tiempo real y pueden interactuar entre distintos sistemas de maneras para las que las arquitecturas tradicionales de ciberseguridad no fueron diseñadas. Aunque esto abre nuevas posibilidades, también introduce riesgos sistémicos: fallos en cascada, secuestro de objetivos y superficies de ataque hasta ahora invisibles. El reciente […] de Forrester

La nueva superficie de riesgo de la IA: invisible, autónoma y ya está dentro
F5 ADSP | 10/07/2025

La nueva superficie de riesgo de la IA: invisible, autónoma y ya está dentro

James White, vicepresidente de Ingeniería de F5 A mediados de 2025, es un buen momento para hacer balance de la adopción de la IA en las empresas y del estado de la seguridad de la IA. El uso de la IA generativa ya es habitual en las empresas En general, las empresas cuentan al menos con unos conocimientos básicos sobre la IA generativa. Entienden qué es y dónde puede […]

Protegiendo el futuro: cómo CalypsoAI se alinea con el Top 10 de OWASP para los LLM
F5 ADSP | 17/04/2025

Protegiendo el futuro: cómo CalypsoAI se alinea con el Top 10 de OWASP para los LLM

Cuando OWASP publicó su Top 10 de 2025 para grandes modelos de lenguaje (LLM), proporcionó al sector un referente de seguridad muy necesario. Pero los referentes no sirven de nada si no se actúa. CalypsoAI aborda el 80 % del Top 10 de OWASP, dando prioridad a los riesgos reales más urgentes. La plataforma combina protección en tiempo real durante la ejecución y pruebas adversariales exhaustivas, ofreciendo una cobertura inigualable frente a las […]

Implementación de LLM en la empresa: mediante una API local
F5 ADSP | 08/09/2023

Implementación de LLM en la empresa: mediante una API local

Por sí solos, sin medidas de protección ni protocolos adicionales de seguridad para la IA, el despliegue de modelos de IA generativa —en particular, 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 ámbito de la IA generativa requiere una planificación minuciosa. Quizá […]