Creación de una plataforma de inteligencia artificial uniforme: la personalización se conecta con los datos empresariales

No hay duda de que la inteligencia artificial generativa (gen AI) está transformando el funcionamiento de las empresas, pero seamos claros: para obtener un valor real de la inteligencia artificial se necesita algo más que conectar un modelo preentrenado y esperar que todo funcione.

Si bien las soluciones de inteligencia artificial a menudo se presentan como implementables de inmediato, la implementación empresarial exitosa requiere una planificación estratégica y una integración sistemática. Para lograr los resultados uniformes y fiables que exigen los entornos empresariales, las organizaciones necesitan un enfoque estructurado que combine la personalización integral de los modelos con una integración sólida de los datos empresariales.

Este enfoque significa que las soluciones de inteligencia artificial se alinean mejor con los procesos empresariales existentes, cumplen de manera más efectiva con los requisitos de gobernanza y cumplimiento de la inteligencia artificial, y pueden ofrecer un valor empresarial medible al tiempo que mantienen la fiabilidad y la escalabilidad que requieren las operaciones empresariales.

Por qué es importante una mentalidad de plataforma

Piénsalo de esta manera: usar la inteligencia artificial sin una estrategia de plataforma es como intentar construir un rascacielos sin un plano. Es posible que avances, pero pasarás mucho tiempo corrigiendo desajustes y duplicando esfuerzos, y nunca alcanzarás la visión que tienes en mente.

Una verdadera plataforma de inteligencia artificial proporciona una base unificada, por lo que los proyectos de inteligencia artificial se construyen, entrenan e implementan utilizando herramientas y flujos de trabajo uniformes. Esta uniformidad es lo que hace que la inteligencia artificial sea más fiable en todos los equipos, casos de uso y entornos.

Para los líderes empresariales y los arquitectos de TI, el enfoque de plataforma significa mucho más que eficiencia operativa. Implica escalabilidad, gobernanza y la capacidad de inyectar el conocimiento y el contexto específicos de su organización directamente en los modelos.

El desafío: modelos genéricos, necesidades únicas

Los modelos base son impresionantes, ya que vienen preentrenados con un amplio conocimiento obtenido de internet. Sin embargo, solo se crean con una comprensión general de cualquier sector en particular y es posible que no conozcan tu empresa o los requisitos de cumplimiento más recientes. Ciertamente, no conocerán a tus clientes ni tendrán acceso a tus datos confidenciales de propiedad exclusiva. Por supuesto, este es exactamente el tipo de datos que te ayudará a aprovechar al máximo la inteligencia artificial.

Al mismo tiempo, es probable que tu organización tenga una mina de oro de datos propios en una variedad de formatos, dispersos en documentos, wikis, registros de chat, bases de conocimiento y trabajos de investigación. Aprovechar esos datos es la clave para pasar de resultados genéricos a respuestas significativas y ricas en contexto, y convertir un LLM de uso general en algo realmente adaptado a tu empresa. 

Para cerrar la brecha entre los modelos de propósito general y la especificidad empresarial, se requiere algo más que solo agregar datos. Exige una personalización intencional del comportamiento del modelo, la creación de canales de datos sólidos y el mantenimiento de la uniformidad de la infraestructura en todo el ecosistema.

La solución: una plataforma de inteligencia artificial uniforme

Una plataforma de inteligencia artificial uniforme ayuda a los equipos a pasar de un estado experimental a uno operativo, encontrando menos obstáculos en el camino. Admite múltiples técnicas de personalización de modelos, como la ingeniería de *prompts*, el ajuste fino y la generación aumentada por recuperación (RAG) dentro de un marco unificado.

Sin esta uniformidad, los equipos a menudo terminan reinventando la rueda con cada proyecto. Con ella, la inteligencia artificial se vuelve más escalable, fácil de mantener y uniforme, exactamente lo que las empresas realmente necesitan.

Por ejemplo, la ingeniería de *prompts* te permite dar forma al comportamiento del modelo con instrucciones cuidadosamente diseñadas. El ajuste fino con métodos como InstructLab Toolkit, LoRA, or QLo RA te permite enseñar a los modelos tu lenguaje y lógica específicos del dominio. Además, RAG permite que los modelos obtengan información reciente y relevante de tus almacenes de datos internos en el momento de la consulta.

Las estrategias más avanzadas, como el ajuste fino aumentado por recuperación (RAFT), combinan RAG con el ajuste fino para mejorar el razonamiento y la precisión al generar contenido de formato largo.

Integración de datos: la columna vertebral de la inteligencia artificial inteligente

La personalización del modelo es solo la mitad de la historia. ¿La otra mitad? La integración de datos.

Para obtener respuestas relevantes a nivel empresarial, la inteligencia artificial necesita acceso en tiempo real a la información sobre tu empresa incluyendo actualizaciones más recientes de los productos de conocimiento, los cambios en las políticas internas, los historiales de los clientes y mucho más. Esto significa canales sólidos que pueden ingerir, fragmentar e indexar datos no estructurados, como archivos PDF, páginas HTML y más, haciéndolos accesibles en el momento de la inferencia.

El resultado son respuestas de inteligencia artificial que no solo son fluidas, sino que también son correctas contextualmente.

De la teoría a la realidad con Red Hat AI

Dar vida a todo esto requiere la infraestructura adecuada. Red Hat OpenShift AI, junto con Red Hat AI Inference Server (construido sobre el motor de código abierto vLLM), proporciona la base escalable necesaria para ejecutar estas capacidades de inteligencia artificial en entornos de nube híbrida.

Ya sea que estés ajustando modelos o implementando canales de recuperación, OpenShift AI proporciona uniformidad en el desarrollo y la producción, lo que permite la gobernanza, una postura de seguridad sólida y un rendimiento a escala.

Reflexiones finales

Para poner en marcha la inteligencia artificial con confianza, las organizaciones necesitan algo más que experimentos aislados. Necesitan una plataforma uniforme que permita a los equipos adaptar los modelos en profundidad y conectarlos con los datos empresariales de manera significativa.

También necesitan espacios de pruebas para que los equipos experimenten, aprendan y descubran nuevas formas de integrar la inteligencia artificial en sus líneas de negocio, sin arriesgarse a que los datos empresariales salgan accidentalmente de la empresa.  Con espacios de prueba sólidos, inferencia de alto rendimiento y modelos de inteligencia artificial alineados con tu empresa, Red Hat AI proporciona una plataforma sólida sobre la cual construir aplicaciones de inteligencia artificial empresariales a escala.  

En los próximos artículos, profundizaremos en cada pilar (el ajuste de *prompts*, el ajuste fino, RAG, RAFT y la arquitectura de canal de datos) y ofreceremos información práctica para desarrolladores, arquitectos y equipos de plataforma de inteligencia artificial que buscan transformar la inteligencia artificial de un proyecto piloto a una capacidad persistente.

¿Quieres conocer más? Consulta la parte 2 de esta serie de blogs para obtener más información sobre RAG, Red Hat AI, y nuestro Red Hat AI Learning Hub.