La inteligencia artificial generativa está revolucionando el funcionamiento y la comunicación de las organizaciones, posibilitando la creación de aplicaciones innovadoras que optimizan la experiencia de clientes y empleados. Desde el procesamiento eficiente de documentos hasta la personalización de estrategias de marketing, las empresas están integrando soluciones de IA generativa en sus operaciones diarias para mejorar sus procesos y servicios.
En esta nueva era, muchas grandes empresas gestionan varias unidades de negocio (LOBs) y adoptan Amazon Web Services (AWS) con una estrategia de cuentas múltiples para centralizar la gobernanza y la administración. Estas organizaciones establecen «zonas de aterrizaje» que facilitan la creación segura de cuentas y la gestión automatizada en sus entornos. Aunque cada LOB opera con cierto grado de autonomía, un equipo centralizado, conocido como Centro de Excelencia en la Nube (CCoE), supervisa los permisos de acceso y las políticas de gobernanza necesarias.
La implementación de la IA generativa ha llevado a muchas organizaciones a definir un modelo operativo que estructure su uso efectivo. Este modelo abarca el diseño organizacional, los procesos clave, las tecnologías y los roles requeridos, así como las estructuras de gobernanza y los modelos financieros que guían sus operaciones. Dependiendo de sus prioridades en agilidad, gobernanza y control centralizado, las organizaciones pueden elegir entre tres patrones de modelo operativo: descentralizado, centralizado y federado.
El modelo descentralizado permite que las LOBs gestionen de manera independiente el desarrollo y el despliegue de soluciones de IA generativa. Este enfoque proporciona mayor agilidad, aunque implica que las LOBs deben alinearse con los controles de gobernanza central al escalar sus iniciativas. En contraste, el modelo centralizado canaliza todas las actividades de IA generativa a través de un equipo especializado que gestiona integralmente los flujos de trabajo. Pese a sus beneficios en estandarización y control, este modelo puede generar cuellos de botella que ralentizan el tiempo de comercialización.
El modelo federado busca un punto medio entre el control central y la autonomía de las LOBs. Con este enfoque, las unidades de negocio pueden innovar en sus propios entornos, mientras un equipo central supervisa las políticas de seguridad y cumplimiento normativo, lo que permite a las organizaciones aprovechar el conocimiento especializado de cada LOB manteniendo, a su vez, estándares de calidad y gobernanza.
Para implementar estos modelos operativos, las organizaciones deben considerar varios componentes de arquitectura y servicios que favorezcan la IA generativa. Los modelos de lenguaje grande (LLMs) son fundamentales para el desarrollo de estas soluciones, aunque presentan el desafío de poder generar respuestas incorrectas. La adopción de técnicas de generación aumentada por recuperación (RAG) puede mejorar la exactitud de las respuestas al combinar capacidades de recuperación de información con modelos generativos.
Asimismo, es crucial asegurar la privacidad y calidad del contenido, aplicando mecanismos de filtrado que alineen las interacciones entre usuario y IA con las políticas empresariales. La gestión de costos también es un aspecto clave, y AWS ofrece herramientas que permiten monitorizar el uso y los gastos asociados a la implementación de estas soluciones.
En un entorno empresarial que cambia constantemente, las organizaciones necesitan adaptarse rápidamente a los avances en IA generativa. Los modelos operativos federados ofrecen una vía efectiva para innovar y experimentar, mientras un equipo centralizado asegura que se mantengan las mejores prácticas y los estándares de gobernanza necesarios. Con herramientas como Amazon Bedrock, las empresas ahora cuentan con una plataforma robusta para construir y escalar sus aplicaciones de inteligencia artificial generativa, facilitando su transición hacia la transformación digital.
