¿Qué es el escalado de la IA?
¿Qué es el escalado de la IA?
El escalado de la IA implica aumentar la utilización y el alcance de la IA en todos los aspectos de las operaciones de una organización para maximizar el valor empresarial. La mayoría de las organizaciones comienzan con unos pocos proyectos de IA centrados en resolver problemas específicos. La ampliación de la IA va más allá de los proyectos y pasa a integrar la IA de manera amplia y profunda en los principales procesos empresariales, de servicio o de producto de una organización.
Este proceso requiere capacidades técnicas mejoradas: debe desarrollar y entrenar diferentes modelos de IA con diversos conjuntos de datos y, luego, implementarlos de manera sistemática para la administración de cambios y la corrección de errores. Además de resolver los desafíos técnicos, la escalabilidad de la IA también requiere un cambio de mentalidad y de procesos para impulsar la innovación en todos los aspectos.
¿Cuáles son los beneficios del escalado de IA?
Escalar la IA significa pasar de la inteligencia artificial experimental a la aplicada. Tiene amplias aplicaciones empresariales y puede revolucionar las industrias. Es un punto de inflexión que cambia radicalmente el panorama competitivo. Las organizaciones pueden ofrecer más valor a un costo menor, obteniendo una ventaja competitiva en sus sectores. A continuación, describimos algunos beneficios clave.
Nuevas fuentes de ingresos
Los sistemas de IA ya están contribuyendo a la mejora de los productos y servicios. Por ejemplo, las tecnologías de IA generativa se utilizan para acelerar el diseño de productos, y los chatbots están cambiando la forma en que los clientes acceden y reciben soporte y servicios. Teniendo esto en cuenta, la adopción de la IA en toda la empresa podría impulsar la innovación mucho más allá de este alcance. Por ejemplo, Takenaka Corporation, la principal empresa de construcción de Japón, utiliza la IA para desarrollar una plataforma digital Building 4.0. Esto permite a los trabajadores encontrar fácilmente información desde las leyes de la industria de la construcción hasta los reglamentos, las directrices y las mejores prácticas. La plataforma mejora la eficiencia interna y crea una nueva fuente de ingresos para la organización.
Mejora de la satisfacción del cliente
La adopción de la IA en toda la empresa permite a las organizaciones ofrecer valor en cada paso del recorrido del cliente. Desde recomendaciones personalizadas hasta una entrega más rápida y una comunicación en tiempo real, las organizaciones pueden resolver los problemas de los clientes y cumplir con los cambiantes requisitos de los clientes. Por ejemplo, FOX, una importante empresa de multimedia, está acelerando el análisis de los datos para ofrecer productos basados en la IA que sean relevantes desde el punto de vista del contexto para los consumidores, los anunciantes y las emisoras casi en tiempo real. Los anunciantes pueden usar el sistema para segmentar las ubicaciones de los productos en momentos de vídeo específicos y relevantes, lo que se traduce en más valor de su relación con Fox. Al mismo tiempo, los espectadores también reciben las recomendaciones de productos que son más relevantes para ellos en el momento adecuado.
Reducción del desperdicio
Escalar la IA significa introducir las capacidades de IA desde las áreas de atención al cliente hasta las tareas administrativas e intermedias. Puede reducir la carga de trabajo administrativo, liberando a los empleados para que puedan realizar un trabajo más creativo y lograr un mejor equilibrio entre la vida laboral y personal. Del mismo modo, los sistemas de IA también pueden monitorear los procesos críticos para identificar y eliminar los cuellos de botella o puntos de estrangulamiento. Por ejemplo, Merck, una empresa biofarmacéutica dedicada a la investigación intensiva, ha creado aplicaciones de IA para tareas de extracción de conocimientos e investigación de mercado. Su objetivo es reducir los procesos manuales que requieren mucho tiempo y que restan valor a un trabajo más impactante en toda la cadena de valor de la industria farmacéutica.
¿Qué requiere escalar la IA?
Experimentar con uno o dos modelos de IA difiere significativamente de administrar toda la empresa con IA. Las complejidades, los costos y otros desafíos también aumentan a medida que se amplía la adopción de la IA. Para escalar con éxito la IA, debe invertir recursos y tiempo en tres áreas clave: personas, tecnologías y procesos.
Personas
Los proyectos de IA suelen ser del dominio de los científicos de datos y los investigadores de IA. Sin embargo, la IA a escala requiere una amplia gama de habilidades, desde la experiencia en el campo hasta la administración de la infraestructura de TI y la ingeniería de datos. Las organizaciones deben invertir en la creación de equipos multidisciplinarios que puedan colaborar para diversas implementaciones de IA en toda la empresa. Hay dos enfoques: pod y departamento.
Pod
Pequeños equipos de expertos en machine learning, científicos de datos e ingenieros de software se dedican al desarrollo de productos de IA para departamentos empresariales específicos. Los pods pueden acelerar el desarrollo de la IA, pero también presentan dificultades. Pueden dar lugar a silos de conocimiento y a colecciones variadas de diferentes tecnologías y herramientas de IA que se utilizan ad hoc en toda la empresa.
Department
Una división o departamento de IA independiente que prioriza, supervisa y gestiona el desarrollo de la IA en toda la organización. Este enfoque requiere más costos iniciales y también puede aumentar el tiempo de adopción. Sin embargo, da como resultado un escalado de la IA más sostenible y sistemático.
Tecnología
Para escalar la IA es necesario crear e implementar cientos de modelos de machine learning en varios entornos. Las organizaciones deben introducir tecnología que haga una transición eficiente de los modelos de la experimentación a la producción y, al mismo tiempo, facilite el mantenimiento y la productividad continuos. La tecnología debe integrarse con la infraestructura de TI y las prácticas de desarrollo de software existentes. Debe apoyar la colaboración entre los científicos de datos y otras partes interesadas dentro de la organización.
Procesos
El desarrollo de la IA es un proceso iterativo que requiere un refinamiento constante. Los científicos de datos preparan los datos, entrenan y ajustan el modelo y lo implementan en la producción. Supervisan el resultado y el rendimiento y repiten los pasos para lanzar la siguiente versión. Todo el proceso requiere estandarización para escalar de manera eficiente. Las organizaciones deben implementar operaciones de machine learning (MLOPs), un conjunto de prácticas para automatizar y estandarizar los procesos a lo largo del ciclo de vida de la IA. La gobernanza de todo el ciclo de vida también es vital para garantizar un desarrollo de IA seguro, regulado y ético.
¿Cuáles son las tecnologías clave para escalar la IA?
Las tecnologías y herramientas especializadas son imprescindibles para el progreso de la IA. A continuación, presentamos algunos ejemplos.
Almacenes de características
Los almacenes de características facilitan la reutilización de características en diferentes modelos de ML. Las características son propiedades medibles individuales derivadas de datos sin procesar. Pueden ser atributos simples, como la edad, los ingresos o la tasa de clics, o características de ingeniería más complejas creadas mediante transformaciones y agregaciones.
Un almacén de características organiza y administra estas características y sus metadatos, como las definiciones, la lógica computacional, las dependencias y su historial de uso. Los científicos de datos y los ingenieros de machine learning pueden reutilizar, compartir y descubrir características de manera eficiente, lo que reduce la duplicación de esfuerzos.
Activos de código
Los activos de código reutilizables, como bibliotecas, marcos y bases de código personalizadas, aumentan la eficiencia. Al estandarizar ciertas bibliotecas y marcos, las organizaciones pueden garantizar que sus soluciones de IA se desarrollen utilizando las mejores prácticas y que sean más fáciles de mantener a lo largo del tiempo. Los activos de código reutilizables también promueven la coherencia entre los proyectos. Reducen la repetición del trabajo y proporcionan el marco para la innovación.
Automatización operativa
Las automatizaciones, como las pruebas automatizadas y la integración continua/implementación continua (CI/CD), tienen un valor incalculable en el proceso de escalado de la IA. Permiten a las organizaciones repetir rápidamente los modelos de IA y mejorar la agilidad de su implementación de IA. Las prácticas como la RAG se pueden utilizar para mejorar la formación actual de modelos lingüísticos de gran tamaño en IA generativa, en lugar de entrenar otros nuevos desde cero. Las tecnologías de transmisión de datos son imprescindibles para automatizar las tareas de procesamiento de datos, como la preparación y el análisis para el procesamiento de datos en tiempo real que requieren las operaciones de machine learning.
Computación en la nube
La computación en la nube y la infraestructura escalable ofrecen recursos flexibles y escalables que se pueden asignar de forma dinámica para cubrir las necesidades de las cargas de trabajo de IA. La capacidad de aumentar o reducir los recursos en función de la demanda garantiza que las organizaciones puedan administrar los costos de manera eficiente y, al mismo tiempo, cumplir con los requisitos de rendimiento del modelo de IA. Por ejemplo, puede utilizar instancias de computación de alto rendimiento (HPC) para entrenar modelos complejos y soluciones de almacenamiento escalables para administrar grandes conjuntos de datos. Los servicios en la nube de AWS también incluyen herramientas especializadas de IA y machine learning que pueden acelerar aún más el desarrollo y la implementación.
¿Cuáles son los desafíos al escalar la IA?
El éxito del escalado de la IA requiere que las organizaciones superen los siguientes desafíos.
Operacionalización del modelo
Los modelos desarrollados no aprovechan todo su potencial como herramientas operativas por varias razones, algunas de las cuales enumeramos a continuación:
- El desarrollo de un modelo fue en gran medida un proceso de una sola vez que no estaba relacionado con los resultados empresariales reales.
- La transferencia de modelos entre equipos se produce sin documentación, proceso ni estructura.
- El proceso de desarrollo del modelo existe en un silo sin la participación de los usuarios finales, organizaciones más amplias o expertos en la materia.
- Los modelos se implementan de forma individual en los sistemas heredados.
Los modelos respaldados por extracciones de datos estáticas únicas rápidamente se vuelven obsoletos e imprecisos. Sin prácticas de mejora continua, el rendimiento de un modelo eventualmente se degrada o corre el riesgo de quedar obsoleto.
Resistencia cultural
La adopción de la IA a escala requiere cambios significativos en la cultura organizacional y los flujos de trabajo. La resistencia al cambio y la falta de comprensión de las capacidades de la IA impiden el proceso. La integración de la IA en los procesos empresariales y los sistemas de TI existentes también puede resultar compleja debido a problemas de compatibilidad o a sistemas heredados. Los equipos de datos pueden tener dificultades para mantener la productividad debido a la creciente complejidad, la colaboración inadecuada entre los equipos y la falta de procesos y herramientas estandarizados.
Complejidad creciente
Los modelos operativos de IA deben seguir siendo precisos y eficaces en entornos cambiantes. La supervisión y el mantenimiento continuos, como las actualizaciones periódicas y el reentrenamiento con datos nuevos, son imprescindibles. Sin embargo, a medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados, requieren más recursos computacionales para el entrenamiento y la inferencia. Realizar cambios o corregir errores se vuelve más caro y lleva más tiempo en las iteraciones posteriores.
Cuestiones regulatorias
Garantizar la seguridad y la privacidad de los datos y los modelos de IA es un desafío. Los proyectos experimentales de IA tienen más flexibilidad a la hora de utilizar los datos de la organización. Sin embargo, el éxito operativo requiere cumplir con todos los marcos regulatorios aplicables a la empresa. El desarrollo de la IA requiere una gestión cuidadosa para garantizar el acceso autorizado a los datos en cada paso. Por ejemplo, si un usuario no autorizado hace una pregunta confidencial a un chatbot de IA, no debe revelar información confidencial en su respuesta.
¿Cómo puede AWS respaldar sus esfuerzos de escalado de la IA?
AWS puede ayudarlo en cada etapa del proceso de adopción de la IA, ya que ofrece el conjunto más completo de servicios, infraestructura y recursos de implementación de inteligencia artificial (IA). Puede escalar la IA de forma más rápida y eficiente en toda la empresa. Por ejemplo, puede utilizar:
- Amazon Bedrock para seleccionar, personalizar, entrenar e implementar modelos fundamentales líderes del sector con datos patentados.
- Amazon QDeveloper para acelerar el desarrollo de software mediante la generación de código, el análisis de bases de código, la depuración de problemas y la prestación de orientación arquitectónica basada en las prácticas recomendadas de AWS, todo ello mediante interacciones en lenguaje natural dentro de su IDE o la consola de administración de AWS.
- Amazon Q para obtener respuestas rápidas y relevantes a preguntas urgentes, resolver problemas y generar contenido. También puede actuar utilizando los datos y la experiencia de los repositorios de información, el código y los sistemas empresariales de su empresa.
- Amazon SageMaker Jumpstart para acelerar el desarrollo de la IA mediante la creación, el entrenamiento y la implementación de modelos fundamentales en un centro de machine learning.
También puede usar las herramientas de Sagemaker para MLOps para agilizar los procesos de desarrollo de IA. Por ejemplo:
- Utilice Experimentos de SageMaker para controlar los artefactos relacionados con sus trabajos de entrenamiento de modelos, como parámetros, métricas y conjuntos de datos.
- Configure Canalizaciones de SageMaker para que se ejecuten automáticamente a intervalos regulares o cuando se produzcan ciertos eventos.
- Utilice SageMaker Model Registry para realizar un seguimiento de las versiones y los metadatos del modelo (como la agrupación de casos de uso y las líneas base de las métricas de rendimiento del modelo) en un repositorio central. Puede utilizar esta información para elegir el mejor modelo en función de los requisitos de su empresa.
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