La inteligencia artificial generativa está revolucionando la manera en que las organizaciones empresariales llevan a cabo sus operaciones y se comunican tanto interna como externamente. Esta tecnología emergente posibilita la creación de aplicaciones innovadoras que no solo mejoran la experiencia del cliente, sino también la del empleado, transformando tareas como el procesamiento de documentos y la personalización de contenidos de marketing. En la práctica, muchas empresas están incorporando soluciones de IA generativa en su día a día, con el objetivo de optimizar sus procesos y servicios.
En este escenario, las organizaciones de gran tamaño, que a menudo operan con diversas unidades de negocio (LOBs), están recurriendo a Amazon Web Services (AWS) para estructurar sus operaciones mediante una estrategia de múltiples cuentas. Esto les permite centralizar el control y la política de gobernanza a través de la creación de «zonas de aterrizaje», que facilitan la gestión segura y automatizada de cuentas en todos sus entornos. A pesar de que cada LOB mantiene cierta autonomía, una entidad centralizada conocida como el Centro de Excelencia en la Nube (CCoE) es responsable de supervisar los accesos y las políticas de gobernanza necesarias.
El auge de la IA generativa ha incentivado a las organizaciones a definir modelos operativos específicos que regulen su uso. Estos modelos son esenciales, ya que contemplan una organización detallada, los procesos clave, la tecnología necesaria, los roles y responsabilidades, así como las estructuras de gobernanza y modelos financieros que definen las operaciones comerciales. Dependiendo de sus necesidades en cuanto a agilidad y control, las empresas pueden adoptar uno de los tres principales patrones operativos: descentralizado, centralizado o federado.
El modelo descentralizado otorga a las LOBs la libertad de gestionar su propio desarrollo y despliegue de soluciones de IA generativa de manera independiente. Este enfoque ofrece una mayor agilidad, pero también requiere alineación con los controles de gobernanza central al escalar las soluciones. En contraste, el modelo centralizado concentra todas las actividades relacionadas con la IA generativa bajo un equipo especializado, proporcionando estandarización y control, pero potencialmente provocando cuellos de botella y retrasos en el tiempo de comercialización.
Por su parte, el modelo federado busca una sinergia entre el control centralizado y la autonomía de las LOBs. En este esquema, las unidades de negocio pueden explorar y crear en sus propios términos, mientras que un equipo central supervisa las normativas de seguridad y cumplimiento. Este equilibrio permite a las organizaciones capitalizar el conocimiento especializado de cada LOB sin sacrificar la calidad y la coherencia organizativa.
Para que estos modelos funcionen de manera óptima, es fundamental que las organizaciones consideren elementos clave de la arquitectura y servicios que potencian la IA generativa. Por ejemplo, los modelos de lenguaje grande (LLMs) son esenciales para estas soluciones, aunque traen consigo desafíos como la generación de respuestas incorrectas. Aplicar técnicas de generación aumentada por recuperación (RAG) puede aumentar la precisión, combinando capacidades de recuperación de información con los modelos generativos.
Asimismo, para proteger la privacidad y asegurar la calidad del contenido, se pueden establecer mecanismos de filtrado que alineen las interacciones entre usuarios y IA con las políticas internas de la empresa. La gestión de costos es otro aspecto crucial, y AWS ofrece herramientas que permiten monitorear el uso y los costos asociados a la implementación de estas soluciones.
En un entorno empresarial que cambia constantemente, las organizaciones deben estar preparadas para adaptarse a los avances en IA generativa. Los modelos operativos federados ofrecen un método eficaz para innovar y experimentar, mientras que un equipo central garantiza el mantenimiento de las mejores prácticas y estándares de gobernanza. Herramientas como Amazon Bedrock proporcionan una plataforma sólida para desarrollar y escalar aplicaciones de inteligencia artificial generativa, allanando el camino hacia la transformación digital.
