En este sitio web utilizamos cookies para mejorar tu experiencia de navegación y entender mejor tua preferencias. Eso nos ayuda a entenderte mejor y a centrarnos en aquellos tópicos que son de tu interés. Por favor, acepta nuestro uso de cookies.
Perspectiva General
La llegada de la Inteligencia Artificial Generativa supondrá un cambio disruptivo en la conceptualización arquitectónica que venimos haciendo de los productos digitales de negocio. Bajo este nuevo paradigma, un motor central de inteligencia operativa tendrá competencia de acceso a cada una de las capacidades y servicios de la organización y su acceso a los mismos por parte de los clientes se modulará en base a un diálogo fluido e interactivo basado en lenguaje natural. Sobre este nuevo espacio es necesario poner esfuerzo en descubrir modelos, principios, patrones técnicas y mecanismos. De momento, me gustaría compartir con vosotros este nuevo marco de referencia arquitectónico que he ideado y entrar a discutir cada una de las capas del mismo en las próximas semanas.
Perspectiva General
Nivel de Producto
En el nivel de producto, las organizaciones encuentran el espacio de acción para dar satisfacción a sus necesidades. Es precisamente dentro de este perímetro donde nuestra labor como arquitectos empresariales coge un mayor protagonismo. Nuestra misión es entender el offering de capacidades ofrecido por los grandes players de mercado y consumirlo en forma de servicios en la nube. A diez mil pies de altura este camino pasa por conectar la Inteligencia Artificial general o especializada a los perímetros informacionales y operacionales de la compañía usando técnicas RAG y CMP respectivamente. Después el producto se crea, esencialmente, a través de esfuerzos de especificación intencional expresados en lenguaje natural para crear el modelo de comportamiento de producto deseado.
Nivel de Modelo
El uso de modelos generalistas, descargados directamente de un marketplace como base para la creación de modelos de negocio personalizados por medio de técnicas de entrenamiento propias de la ciencia de datos, como LoRA o fine tunning, es una práctica equivocada relativamente habitual. Los arquitectos de negocio debemos entender que nuestra responsabilidad no cae dentro de este perímetro. Muy al contrario, nuestra labor será consumir grandes modelos de lenguaje expuestos como servicios en la nube. No debemos incurrir en el error de competir con los grandes vendors de mercado. Ellos tienen tiempo dedicado, hordas de ingenieros de Inteligencia Artificial muy especializados, grandes recursos y contratos privilegiados con los proveedores de infraestructura que nosotros nunca tendremos.
Nivel de Infraestructura
Podrá parecer una tontería pero en pro de una defensa de la seguridad muy mal entendida son muchos los clientes y técnicos que abogan por una Inteligencia Artificial desplegada de manera personalizada y en local. Cierto es que la inteligencia local tiene su espacio en este panorama pero esta reservada para pequeños modelos de lenguaje desplegados en wearables y dispositivos personales e incluso herramientas de escritorio. Pero dentro del ámbito empresarial donde nos centramos en esta discusión, el hospedaje de los grandes modelos de lenguaje debe estar a cargo de grandes proveedores de nube. A la postre, son ellos los únicos que tienen infraestructura suficiente para correrlos y entrenarlos. Ni tu ni yo estamos en este nivel.