¿Qué son los modelos como servicio?
Los modelos como servicio (MaaS) son un enfoque para distribuir modelos de inteligencia artificial como recursos compartidos, lo que permite que los usuarios de una empresa accedan a ellos en función de las necesidades. Ofrecen una base de inteligencia artificial lista para usar, en forma de extremos de interfaz de programación de aplicaciones (API), que fomenta la inteligencia artificial privada y más rápida según sea conveniente.
Muchas empresas quieren utilizar la inteligencia artificial, pero la mayoría encuentra dificultades a la hora de aprovechar los modelos privados. Los modelos de inteligencia artificial entrenados previamente de fuentes públicas, como Hugging Face, son cada vez más accesibles. Además, si cuentas con el hardware adecuado, como unidades de procesamiento gráfico (GPU) extensas, poner en funcionamiento los modelos puede ser un objetivo realista. Pero este es el problema: una vez que el modelo está en funcionamiento, ¿quién puede usarlo? ¿Y quién puede ajustarlo?
Para ajustar un modelo de inteligencia artificial privado, debes hacer que una sola instancia sea accesible para varios usuarios y distintas aplicaciones a la vez. De lo contrario, solo el usuario que lo creó puede acceder a él, lo cual es poco eficiente. Ahí es donde entran en juego los MaaS.
Permiten que distintos equipos y aplicaciones de una misma empresa accedan de forma privada a los modelos compartidos, sin perder el control de los datos.
¿Cómo funcionan los modelos como servicio?
Es común que cuando las empresas adoptan la inteligencia artificial comiencen con herramientas e interfaces sencillas. Sin embargo, conforme aumenta el uso, se pasa de experimentar con un par de modelos a ejecutar la inteligencia artificial según sea necesario. Puedes empezar con unos pocos modelos específicos en la etapa de producción, pero, con el tiempo, es probable que ejecutes distintos tipos (de imagen, de audio y mucho más), a menudo con varias versiones y casos prácticos.
Esto implica cambiar un enfoque "artesanal" (en el cual todo se hace manualmente) por uno de "fábrica" (en el que los modelos se ejecutan de manera eficiente y uniforme).
Los modelos como servicio se encargan de gestionar todo esto de manera confiable y flexible.
No necesitas proveedores públicos de inteligencia artificial para explorar los patrones, como la generación aumentada por recuperación (RAG), los agentes y los asistentes de codificación. Los modelos de inteligencia artificial privados respaldan esas mismas herramientas sin afectar la facilidad de uso para los usuarios finales.
Los modelos como servicio están diseñados para respaldar la implementación de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) que están disponibles de forma abierta, como Mistral, Llama, DeepSeek y muchos más. Además, no se limitan a los modelos base entrenados previamente. Pueden poner a disposición en la etapa de producción modelos perfeccionados o de inteligencia artificial predictiva creados desde cero, todo en la misma plataforma con soporte completo.
En una implementación típica de MaaS, el equipo de ingeniería de plataforma de TI o de inteligencia artificial pone a disposición los modelos de inteligencia artificial para los clientes internos (los desarrolladores y las personas que utilizan los sistemas en la empresa) mediante extremos de API. En general, los entornos de MaaS se basan en las plataformas de inteligencia artificial de nube híbrida con puertas de enlace de API para simplificar la integración entre los equipos y las operaciones. Los elementos principales de este enfoque son los modelos, una plataforma de inteligencia artificial flexible, un sistema de organización de esta tecnología y la gestión de las API. Todas estas piezas clave permiten que los modelos como servicio respalden una estrategia de inteligencia artificial con capacidad de ajuste.
Cuatro aspectos clave para la implementación de la tecnología de inteligencia artificial
Ventajas de los modelos como servicio
Una solución completa de MaaS facilita las integraciones de inteligencia artificial. No solo ahorra tiempo y dinero, sino que también te permite mantener el control sobre tu estrategia de esta tecnología. Los MaaS se definen con estas cualidades:
Accesibles y con capacidad de ajuste. Las empresas suelen diseñar la inteligencia artificial privada para mantener el control sobre sus estrategias. Sin embargo, si es difícil de usar, nadie la adoptará. Para que sea exitosa, debe ser igual de sencilla que los servicios de inteligencia artificial públicos (como OpenAI, OpenRouter o Gemini). Los MaaS deben ser accesibles para quienes no sean especialistas en inteligencia artificial, de forma que puedan ajustarse correctamente. También deben integrarse en tus tareas diarias y adaptarse a las operaciones de toda la empresa.
Ajustables y rastreables. Es importante saber quién está utilizando el modelo como servicio, cuánto lo usa y por qué. Luego puedes informar ese uso o cobrar por él. Si no haces un seguimiento del uso, será difícil gestionar los costos, la capacidad o la equidad entre los equipos.
Transparentes y seguros. Para aprovechar al máximo los modelos de inteligencia artificial privados, es importante contar con datos empresariales únicos y cumplir con las reglas estrictas que determinan los lugares a donde se pueden enviar esos datos. Los MaaS te permiten personalizar este modelo y mantener el control sobre los datos. Ten cuidado con los modelos de "caja negra" que no son transparentes. La explicabilidad y la rastreabilidad te permiten entender el modelo de inteligencia artificial, mejorar la eficiencia y mantener las prácticas recomendadas éticas.
¿Cuál es la diferencia entre LLMaaS y MaaS?
Los modelos de lenguaje de gran tamaño como servicio (LLMAAS) son un tipo de MaaS que se especializan en las funciones de los LLM, como el procesamiento complejo del lenguaje.
Los LLM son modelos de deep learning (aprendizaje profundo) que pueden procesar grandes cantidades de datos para no solo entender varios lenguajes, sino también comunicarse utilizándolos. Se utilizan para la inteligencia artificial generativa y suelen implementarse en la creación de chatbots. También son el centro de la mayoría de los casos prácticos de inteligencia artificial actuales, como la RAG, la inteligencia artificial con agentes y los asistentes de codificación.
En comparación con los LLMaaS, los MaaS dependen menos de la tecnología. A medida que surjan nuevos tipos de modelos, los MaaS podrán adaptarse. Esta flexibilidad permite que la puesta a disposición en la etapa de producción y las funciones de acceso sigan siendo estables, incluso cuando los modelos cambian o se remplazan.
¿Por qué conviene elegir los modelos como servicio?
Los beneficios de adoptar los MaaS se resumen en el control sobre los recursos. Ayudan a los equipos que no tienen el presupuesto o las habilidades en inteligencia artificial necesarias para diseñar, entrenar y poner a disposición en la etapa de producción sus modelos según sus propios términos.
La gestión de la infraestructura y las GPU puede ser costosa. Al convertirte en un proveedor de inteligencia artificial privada, evitas la complejidad de los servicios fragmentados y mantienes el control sobre los costos de la infraestructura.
Estos son otros beneficios específicos:
- Obtención rápida de resultados. Los MaaS permiten que los equipos diseñen aplicaciones y resuelvan problemas empresariales, en vez de gestionar la infraestructura fundamental, lo que agiliza la implementación y la generación de innovaciones.
- Eficiencia y reducción de costos. Con una infraestructura de inteligencia artificial concentrada, la empresa puede operar desde una sola fuente, en lugar de muchos servicios distintos. Gracias a esto, se evitan las iniciativas dobles, los gastos excesivos y los recursos desorganizados.
- Mejor gestión del tiempo. La gestión de la GPU requiere especialistas capacitados y con habilidades, además de presupuesto. Con los MaaS, el equipo de inteligencia artificial puede concentrarse en responsabilidades como la gestión de los modelos y su puesta a disposición en la etapa de producción, en vez de en las tareas repetitivas que consumen mucho tiempo.
- Privacidad y seguridad. Al ser tu propio proveedor de inteligencia artificial privada, puedes alojar los modelos para evitar la infraestructura dirigida al público. Cuando no se exponen los datos a terceros, es más sencillo protegerlos y mantener el control sobre ellos con las políticas de seguridad actuales.
¿Qué debes tener en cuenta a la hora de configurar tus modelos como servicio?
Puedes usar una solución de MaaS de un proveedor, diseñada con anterioridad, o puedes crear la tuya. Un equipo de tu empresa puede desarrollar una solución de MaaS interna para distribuirla y ponerla en funcionamiento.
La creación de un servicio de modelos que satisfaga tus necesidades es importante, pero es solo uno de los muchos aspectos que debes tener en cuenta cuando lo desarrollas por tu cuenta. Estos son otros factores que debes tener presente antes de comenzar:
- Proceso de recopilación de datos: ¿cómo te asegurarás de que tus datos de entrenamiento sean de alta calidad? ¿Como protegerás los datos privados?
- Gestión de recursos: ¿quién será responsable de crear, diseñar y gestionar los MaaS y las GPU?
- Infraestructura confiable: ¿tu infraestructura es lo suficientemente confiable para admitir un modelo de inteligencia artificial nuevo? ¿Tienes los recursos para aprovecharlo cuando lo crees?
Responde estas preguntas antes de comenzar y podrás diseñar la base que necesitas para tener éxito.
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Red Hat® AI es nuestra plataforma de productos de inteligencia artificial que se basan en las soluciones que nuestros clientes ya conocen. Permite a las empresas:
- adoptar la inteligencia artificial y generar innovaciones con ella de manera rápida;
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Red Hat OpenShift AI permite a las empresas:
- mejorar la colaboración entre los equipos con flujos de trabajo optimizados de incorporación de datos, entrenamiento de modelos, puesta a disposición en la etapa de producción y determinación del estado interno de los sistemas;
- aumentar la seguridad con autenticación incorporada y control de acceso basado en funciones;
- mantener los datos privados cuando los modelos estén en entornos aislados y desconectados;
- llegar a todas las áreas de la empresa (en la nube o las instalaciones) con puertas de enlace de API flexibles;
- evitar los sesgos y la deriva en los modelos con controles exhaustivos de los modelos y medidas de seguridad para la inteligencia artificial.
Introducción a la inteligencia artificial para las empresas: Guía para principiantes
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