Tanto para los líderes empresariales como para los desarrolladores, la pregunta no es por qué se está implementando la inteligencia artificial generativa en todas las industrias, sino cómo y cómo podemos ponerla a funcionar más rápido y con alto rendimiento.
El lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 marcó el comienzo de la explosión del modelo de lenguaje grande (LLM) entre los usuarios finales. Los LLM están capacitados con grandes cantidades de datos y al mismo tiempo brindan la versatilidad y flexibilidad para realizar simultáneamente tareas como responder preguntas, resumir documentos y traducir idiomas.
Hoy en día, las organizaciones buscan soluciones de IA generativa para deleitar a los clientes y empoderar a los equipos internos en igual medida. Sin embargo, sólo el 10% de las empresas en todo el mundo utilizan IA generativa a escala, según El estado de la IA de McKinsey a principios de 2024 encuesta.
Para continuar desarrollando servicios de vanguardia y mantenerse por delante de la competencia, las organizaciones deben implementar y escalar modelos y cargas de trabajo de IA generativa de alto rendimiento de forma segura, eficiente y rentable.
Acelerando la reinvención
Los líderes empresariales se están dando cuenta del verdadero valor de la IA generativa a medida que se arraiga en múltiples industrias. Las organizaciones que adoptan LLM e IA generativa tienen 2,6 veces más probabilidades de aumentar los ingresos en al menos un 10%, según acento.
Sin embargo, hasta el 30% de los proyectos de IA generativa se abandonarán después de la prueba de concepto para 2025 debido a la mala calidad de los datos, controles de riesgo inadecuados, costos crecientes o valor comercial poco claro, según Gartner. Gran parte de la culpa recae en la complejidad de implementar capacidades de IA generativa a gran escala.
Consideraciones de implementación
No todos los servicios de IA generativa son iguales. Los modelos de IA generativa están diseñados para manejar diferentes tareas. La mayoría de las organizaciones necesitan una variedad de modelos para generar texto, imágenes, videos, voz y datos sintéticos. A menudo eligen entre dos enfoques para implementar modelos:
1. Modelos creados, capacitados e implementados en servicios administrados por terceros fáciles de usar.
2. Soluciones autohospedadas que se basan en herramientas comerciales y de código abierto.
Los servicios administrados son fáciles de configurar e incluyen interfaces de programación de aplicaciones (API) fáciles de usar con opciones de modelos sólidas para crear aplicaciones de IA seguras.
Las soluciones autohospedadas requieren codificación personalizada para las API y ajustes adicionales en función de la infraestructura existente. Y las organizaciones que eligen este enfoque deben tener en cuenta el mantenimiento continuo y las actualizaciones de los modelos básicos.
Garantizar una experiencia de usuario óptima con alto rendimiento, baja latencia y seguridad suele ser difícil de lograr en las soluciones autohospedadas existentes, donde el alto rendimiento denota la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y la baja latencia se refiere al retraso mínimo en la transmisión de datos. e interacción en tiempo real.
Cualquiera que sea el enfoque que adopte una organización, mejorar el rendimiento de la inferencia y mantener los datos seguros es una tarea compleja, computacionalmente intensiva y, a menudo, que requiere mucho tiempo.
Eficiencia del proyecto
Las organizaciones enfrentan algunas barreras al implementar IA generativa y LLM a escala. Si no se aborda con rapidez o eficiencia, el progreso del proyecto y los cronogramas de implementación podrían retrasarse significativamente. Las consideraciones clave incluyen:
Logrando baja latencia y alto rendimiento. Para garantizar una buena experiencia de usuario, las organizaciones deben responder a las solicitudes rápidamente y mantener un alto rendimiento de tokens para escalar de manera efectiva.
Consistencia. Las plataformas de inferencia seguras, estables y estandarizadas son una prioridad para la mayoría de los desarrolladores, que valoran una solución fácil de usar con API consistentes.
Seguridad de los datos. Las organizaciones deben proteger los datos de la empresa, la confidencialidad del cliente y la información de identificación personal (PII) de acuerdo con las políticas internas y las regulaciones de la industria.
Sólo superando estos desafíos podrán las organizaciones liberar IA generativa y LLM a escala.
Microservicios de inferencia
Para adelantarse a la competencia, los desarrolladores deben encontrar formas rentables que permitan la implementación rápida, confiable y segura de modelos LLM y de IA generativa de alto rendimiento. Una medida importante para la rentabilidad es el alto rendimiento y la baja latencia. Juntos, tienen un impacto en la entrega y eficiencia de las aplicaciones de IA.
Los microservicios de inferencia fáciles de usar que ejecutan datos a través de modelos de IA entrenados y conectados a pequeños servicios de software independientes con API pueden cambiar las reglas del juego. Pueden proporcionar acceso instantáneo a una amplia gama de modelos de IA generativa con API estándar de la industria, expandiéndose a modelos básicos personalizados y de código abierto, que pueden integrarse perfectamente con la infraestructura y los servicios en la nube existentes. Pueden ayudar a los desarrolladores a superar los desafíos que conlleva la creación de aplicaciones de IA, al mismo tiempo que optimizan el rendimiento del modelo y permiten un alto rendimiento y una baja latencia.
El soporte de nivel empresarial también es esencial para las empresas que ejecutan IA generativa en producción. Las organizaciones ahorran un tiempo valioso al obtener actualizaciones continuas, ramas de funciones dedicadas, parches de seguridad y procesos de validación rigurosos.
Hippocratic AI, una startup líder en atención médica centrada en la IA generativa, utiliza microservicios de inferencia para implementar más de 25 LLM, cada uno con más de 70 mil millones de parámetros, para crear un avatar de agente de servicio al cliente empático con mayor seguridad y reducción de las alucinaciones de la IA. Los modelos de IA subyacentes, que suman más de un billón de parámetros, han dado lugar a debates fluidos y en tiempo real entre pacientes y agentes virtuales.
Generar nuevas posibilidades
La IA generativa está transformando la forma en que las organizaciones hacen negocios hoy en día. A medida que esta tecnología continúa creciendo, las empresas necesitan el beneficio de una baja latencia y un alto rendimiento al implementar IA generativa a escala.
Las organizaciones que adoptan microservicios de inferencia para abordar estos desafíos de forma segura, eficiente y económica pueden posicionarse para el éxito y liderar sus sectores.
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