La inteligencia artificial generativa está revolucionando la forma en que las empresas operan y se comunican, abriendo nuevas posibilidades para crear aplicaciones que mejoran tanto la experiencia del cliente como la de los empleados. Desde el procesamiento avanzado de documentos hasta la personalización de contenido de marketing, las organizaciones están incorporando soluciones de IA generativa en sus operaciones diarias para optimizar los procesos y servicios.
En este ámbito, las grandes organizaciones, que a menudo gestionan múltiples unidades de negocio, emplean Amazon Web Services (AWS) bajo una estrategia de múltiples cuentas. Este enfoque les permite centralizar la gobernanza y la administración a través de «zonas de aterrizaje», que facilitan la creación segura de cuentas y automatizan la gestión en sus diversos entornos. Aunque cada unidad de negocio goza de autonomía, un Centro de Excelencia en la Nube (CCoE) centralizado supervisa los permisos de acceso y las políticas de gobernanza necesarias.
La integración de la IA generativa ha impulsado a muchas organizaciones a establecer un modelo operativo específico para su uso, comprendiendo desde el diseño organizacional y los procesos clave hasta la tecnología y los roles necesarios. Además, se definen las estructuras de gobernanza y los modelos financieros que dirigen las operaciones del negocio. Las empresas pueden elegir entre un modelo descentralizado, centralizado o federado, dependiendo de sus prioridades en agilidad, gobernanza y control central.
El modelo descentralizado otorga a las unidades de negocio la capacidad de desarrollar y desplegar soluciones de IA por su cuenta, lo que fomenta la agilidad, aunque deben alinearse con los controles de gobernanza central al escalar. Por otro lado, el modelo centralizado canaliza todas las actividades de IA generativa a través de un equipo especializado, asegurando estandarización y control, pero tiene el riesgo de crear cuellos de botella que ralentizan el tiempo de comercialización.
El modelo federado busca equilibrar el control central con la autonomía de las unidades de negocio. Este enfoque permite que cada una experimente e innove, mientras un equipo centralizado garantiza el cumplimiento de las políticas de seguridad y estándares normativos. Así, las organizaciones pueden aprovechar el conocimiento especializado de cada unidad, manteniendo consistencia en calidad y gobernanza.
Para implementar estos modelos, las organizaciones deben considerar ofrendas arquitectónicas y servicios que potencien la IA generativa. Los modelos de lenguaje grande (LLMs) son esenciales para desarrollar estas soluciones, aunque presentan el desafío de generar respuestas potencialmente incorrectas. Por esto, las técnicas de generación aumentada por recuperación (RAG) son cruciales, ya que combinan la recuperación de información con capacidades generativas para mejorar la precisión.
La privacidad y calidad del contenido se pueden asegurar mediante mecanismos de filtrado alineados con las políticas empresariales. Igualmente, la gestión de costos es vital, con herramientas de AWS que permiten rastrear el uso y los costos asociados.
En un mundo empresarial dinámico, las organizaciones deben adaptarse ágilmente a las innovaciones en IA generativa. Los modelos operativos federados presentan una manera eficaz de fomentar la innovación, mientras un equipo centralizado garantiza la aplicación de las mejores prácticas y estándares necesarios. Herramientas como Amazon Bedrock proporcionan una base sólida para construir y escalar aplicaciones de inteligencia artificial generativa, pavimentando el camino hacia la transformación digital.