En los últimos años, la inteligencia artificial generativa ha transformado la manera en que las personas interactúan con la tecnologÃa, avanzando hacia una nueva generación de asistentes de inteligencia artificial conversacional. Estos asistentes, impulsados por modelos de base (FMs, por sus siglas en inglés), permiten una interacción en tiempo real a través de texto o voz, ofreciendo respuestas naturales y fluidas. Su implementación abarca una amplia gama de sectores, desde el servicio al cliente y la atención médica hasta la educación y la productividad empresarial y personal.
El proceso de implementación de estos asistentes generalmente se lleva a cabo en los dispositivos personales de los usuarios, como teléfonos inteligentes, tabletas y computadoras de escritorio, permitiendo un rápido procesamiento local de las entradas de voz o texto. Sin embargo, los modelos que sustentan la comprensión del lenguaje natural y la generación de respuestas suelen estar alojados en la nube, funcionando a través de potentes unidades de procesamiento gráfico (GPUs). Este sistema de trabajo combina la potencia de los modelos de lenguaje en la nube con la conveniencia de la interacción en el dispositivo local, optimizando el tiempo de respuesta.
Uno de los principales desafÃos en el desarrollo de estas aplicaciones es la reducción de la latencia de respuesta para lograr interacciones naturales en tiempo real. La latencia de respuesta abarca el tiempo que va desde el final de la intervención del usuario hasta el inicio de la respuesta del asistente. Este retraso se divide en dos componentes: la latencia de procesamiento en el dispositivo y el tiempo hasta el primer token (TTFT, por sus siglas en inglés), que mide el intervalo desde que se envÃa el aviso a la nube hasta que se recibe el primer token de respuesta. La optimización de la latencia de respuesta es crucial para mejorar la experiencia del usuario.
Para minimizar el impacto de la latencia de la red, se puede adoptar una arquitectura hÃbrida que extienda los servicios de AWS a ubicaciones más cercanas a los usuarios finales. Esto se logra desplegando puntos de entrada adicionales para la inferencia en los servicios de borde de AWS, utilizando estrategias de enrutamiento dinámico que distribuyen el tráfico de manera eficiente entre la nube y las zonas locales. Las zonas locales de AWS, una infraestructura de borde que coloca servicios cerca de grandes concentraciones de población, facilitan el uso de aplicaciones que requieren latencia muy baja o procesamiento local de datos.
Las zonas locales permiten la implementación de modelos de inteligencia artificial más eficientes y rentables, ajustándose a tareas especÃficas y mejorando el rendimiento general. Mediante pruebas comparativas, se ha demostrado que el uso de estas zonas puede reducir significativamente la latencia, un factor crÃtico para aplicaciones en tiempo real como los asistentes de inteligencia artificial conversacional. Los ensayos realizados han evidenciado mejoras notables en la latencia de respuesta al utilizar zonas locales frente a las configuraciones tradicionales en la nube, posibilitando tiempos de respuesta óptimos para interacciones naturales, sin depender de la ubicación del usuario.
Es imprescindible liberar los recursos creados durante este proceso para evitar gastos adicionales y seguir las mejores prácticas en la arquitectura de soluciones en la nube. Las zonas locales de AWS representan un paso adelante en la mejora de la experiencia del usuario y en la optimización del rendimiento de las aplicaciones de inteligencia artificial conversacional, permitiendo alcanzar una mayor eficiencia y rendimiento en interacciones tecnológicas cotidianas.
