Lo que hoy es el enfoque de vanguardia puede convertirse rápidamente en el sistema heredado de mañana. Las organizaciones que invierten en soluciones SaaS basadas en inteligencia artificial se enfrentan a una cuestión crucial: ¿cómo garantizar que los sistemas implantados hoy no se conviertan en la deuda técnica de mañana?
La respuesta no está en seleccionar la tecnología más avanzada del momento, sino en elegir plataformas construidas sobre arquitecturas flexibles y adaptables capaces de evolucionar junto con las capacidades emergentes de la IA. Este artículo analiza diferentes implementaciones de arquitecturas modulares en el campo de la IA, centrándose en la Generación Mejorada por Recuperación (RAG), y compara los distintos enfoques arquitectónicos.
Muchas organizaciones eligen soluciones de IA basadas principalmente en las capacidades actuales, centrándose en la funcionalidad inmediata y descuidando la arquitectura subyacente que determina la adaptabilidad a largo plazo. Este enfoque genera varios riesgos importantes:
El ritmo de la innovación en IA sigue acelerándose, con avances fundamentales que surgen en plazos cada vez más cortos. Los sistemas rígidos construidos en torno a enfoques específicos de la IA a menudo tienen dificultades para incorporar estos avances, lo que provoca lagunas de capacidad con respecto a las soluciones más recientes.
Aunque la tecnología permanezca estática (y no lo hará), los requisitos empresariales evolucionarán. A menudo, las organizaciones descubren valiosos casos de uso de la inteligencia artificial que no estaban previstos durante la implantación inicial. Las plataformas inflexibles suelen tener dificultades para ir más allá de sus parámetros de diseño originales.
Las aplicaciones, las fuentes de datos y los sistemas que rodean la solución de IA cambiarán con el tiempo a través de actualizaciones, sustituciones y nuevas incorporaciones. Las plataformas de IA rígidas a menudo se convierten en cuellos de botella de la integración, lo que requiere costosas soluciones alternativas o limita el valor de otras inversiones en tecnología.
Los requisitos de gobernanza de la IA siguen evolucionando en todo el mundo, con la aparición de nuevas normativas que imponen requisitos de explicabilidad, evaluación de la imparcialidad y documentación. Los sistemas sin flexibilidad arquitectónica suelen tener dificultades para adaptarse a estos requisitos de cumplimiento cambiantes.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) representa un excelente ejemplo de arquitectura modular que está revolucionando la forma de diseñar e implantar los sistemas de IA. AWS la define como "el proceso de optimización de la salida de un gran modelo lingüístico (LLM) que hace referencia a una base de conocimiento autorizada externa a sus fuentes de datos de entrenamiento antes de generar una respuesta".
AWS ha desarrollado una arquitectura de nube RAG que ejemplifica los principios de modularidad y flexibilidad. Como señalan Yunjie Chen y Henry Jia en el blog AWS Public Sector, esta arquitectura consta de cuatro módulos distintos:
El flujo de tratamiento sigue dos vías principales:
Para cargar datos:
Para generar respuestas:
AWS destaca varias ventajas clave de esta arquitectura modular:
Un elemento crucial de la arquitectura RAG es la base de datos vectorial. AWS señala que "dado que todos los datos (incluidos texto, audio, imágenes o vídeo) deben convertirse en vectores de incrustación para que los modelos generativos puedan interactuar con ellos, las bases de datos vectoriales desempeñan un papel esencial en las soluciones basadas en IA generativa."
AWS respalda esta flexibilidad ofreciendo varias opciones de bases de datos vectoriales:
La elección entre estas opciones "puede guiarse por las respuestas a preguntas como con qué frecuencia se añaden nuevos datos, cuántas consultas se envían por minuto y si las consultas enviadas son en gran medida similares".
Mientras que la arquitectura RAG de AWS se implementa como un sistema distribuido a través de varios servicios en la nube, otros sistemas de IA adoptan un enfoque más integrado, en el que los principios de modularidad existen dentro de una arquitectura neuronal unificada.
Los asistentes de IA avanzados, como los basados en los últimos modelos LLM, utilizan principios similares a los de la GAR, pero con algunas diferencias arquitectónicas significativas:
A pesar de estas diferencias de implementación, estos sistemas comparten los principios fundamentales de la GAR: enriquecer un modelo lingüístico con información externa relevante para aumentar la precisión y reducir las alucinaciones mediante la creación de una arquitectura que separa (al menos conceptualmente) las distintas etapas de procesamiento.
Independientemente del enfoque específico, existen principios de diseño universales que promueven la flexibilidad en las arquitecturas de IA:
Las plataformas de inteligencia artificial verdaderamente flexibles utilizan arquitecturas modulares en las que los componentes pueden actualizarse o sustituirse de forma independiente sin necesidad de modificar todo el sistema. Tanto el enfoque de AWS como el de los sistemas integrados de IA siguen este principio, aunque con diferentes implementaciones.
Las plataformas flexibles mantienen la separación entre la lógica empresarial y la implementación de IA subyacente, lo que permite cambiar los componentes de IA subyacentes a medida que evoluciona la tecnología. Esto es especialmente evidente en la arquitectura de AWS, donde los modelos pueden sustituirse fácilmente.
Los sistemas de inteligencia artificial más adaptables priorizan la accesibilidad programática a través de API completas, en lugar de centrarse exclusivamente en interfaces de usuario predefinidas. En la arquitectura de AWS, cada componente expone interfaces bien definidas, lo que facilita la integración y la actualización.
Las arquitecturas flexibles requieren una infraestructura diseñada para actualizaciones frecuentes sin interrupciones del servicio. Este principio se aplica tanto en sistemas distribuidos como la arquitectura de AWS como en modelos de IA integrados, aunque con mecanismos diferentes.
Las plataformas verdaderamente flexibles ofrecen marcos para ampliaciones específicas del cliente sin necesidad de que intervenga el proveedor. Esto es más evidente en los sistemas distribuidos, pero los modelos de IA integrados también pueden ofrecer formas de personalización.
Al tiempo que se hace hincapié en la flexibilidad arquitectónica, es esencial reconocer que los sistemas empresariales también requieren estabilidad y fiabilidad. Equilibrar estas exigencias aparentemente contradictorias requiere:
Mientras que las implementaciones internas pueden cambiar con frecuencia, es crucial mantener estrictas garantías de estabilidad para las interfaces externas, con políticas formales de versionado y soporte.
Siempre que sea posible, las nuevas funcionalidades deben introducirse mediante cambios aditivos en lugar de sustituciones, lo que permite a las organizaciones adoptar las innovaciones a su propio ritmo.
Las actualizaciones deben seguir un calendario predecible y controlado que equilibre la innovación continua con la estabilidad operativa.
Es probable que en el futuro de las arquitecturas de IA se produzca una convergencia entre el enfoque distribuido ejemplificado por AWS RAG y el enfoque integrado de los modelos avanzados de IA. Ya están surgiendo tendencias significativas:
La inteligencia artificial está superando rápidamente el procesamiento monomodal para pasar a modelos unificados que funcionan a la perfección en todos los modos (texto, imagen, audio, vídeo).
Mientras los modelos generales siguen avanzando, también aumenta el desarrollo de modelos especializados para ámbitos y tareas específicos, lo que exige arquitecturas capaces de orquestar e integrar distintos modelos.
El procesamiento de la inteligencia artificial está cada vez más distribuido en un continuo que va desde la nube hasta el borde, con modelos distribuidos en los que los requisitos de rendimiento, coste y datos pueden equilibrarse de forma más eficaz.
A medida que madure la normativa mundial sobre IA, prevemos una mayor armonización de los requisitos entre jurisdicciones, potencialmente acompañada de marcos de certificación.
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En un campo en rápida evolución como la inteligencia artificial, la característica más importante de una plataforma no son sus capacidades actuales, sino su capacidad para adaptarse a los avances futuros. Las organizaciones que eligen soluciones basadas principalmente en las capacidades actuales se encuentran a menudo con que limitan las posibilidades del mañana.
Al priorizar la flexibilidad de la arquitectura a través de principios como el diseño modular, los enfoques agnósticos de modelos, el pensamiento API-first, la infraestructura de despliegue continuo y una sólida extensibilidad, las organizaciones pueden crear capacidades de IA que evolucionen con los avances tecnológicos y las necesidades empresariales.
Como afirma AWS, "el ritmo de evolución de la IA generativa no tiene precedentes", y solo las arquitecturas verdaderamente modulares y flexibles pueden garantizar que las inversiones de hoy sigan generando valor en el panorama tecnológico en rápida evolución del mañana.
Quizá el futuro pertenezca no sólo a quienes mejor pueden predecir lo que está por venir, sino a quienes construyen sistemas capaces de adaptarse a lo que surja.
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