Inteligencia artificial generativa
Hace unos días, le pedimos a Brayan Velásquez, nuestro Gerente de Innovación y Desarrollo de Producto, que compartiera su opinión frente a una pregunta clave que nos planteamos como equipo en nuestros procesos de transformación.
¿Cómo la inteligencia artificial generativa está impulsando la innovación empresarial?
Brayan Velásquez
Contexto: en los últimos años, la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) ha evolucionado hasta convertirse en un pilar estratégico para optimizar procesos y generar valor competitivo. Desde la perspectiva de todos los roles Gerenciales de cada compañía, es fundamental comprender no solo las capacidades creativas de la inteligencia artificial generativa, sino también su arquitectura, sus requerimientos de datos y los protocolos de implementación que garantizan una adopción robusta.
Opinión:
La inteligencia artificial generativa, se basa en modelos de deep learning que entrenan redes neuronales profundas con millones de parámetros, para aprender la distribución de datos de entrada y generar salidas coherentes, utilizando mecanismos de atención para procesar secuencias de texto o tokens, facilitando la generación de lenguaje natural con coherencia contextual, compuestas por un generador y un discriminador que compiten, logrando alta fidelidad en la generación de imágenes y video. La IA aprende representaciones latentes continuas que permiten muestrear nuevas instancias de datos con variabilidad controlada.
En palabras sencillas, la inteligencia artificial generativa tiene posibilidades importantes en proyectos estratégicos como:
⚙️La automatización de contenido escalable.
⚙️Generación de documentos técnicos y reportes con formatos estructurados.
⚙️Optimización de procesos de diseño
⚙️Prototipado asistido por IA mediante generación de artefactos y simulaciones virtuales.
⚙️Sistemas de recomendación avanzados basados en embeddings generativos que mejoran la precisión de recomendaciones personalizadas.
⚙️Depuración y revisión de código, a través de plataformas que analizan métricas de calidad (cobertura, complejidad ciclomática) y sugieren refactorizaciones.
⚙️Análisis de datos automatizados con generación de Dashboards interactivos y análisis estadísticos a partir de grandes volúmenes de datos (big data).
Por supuesto, todos los modelos tienen un impacto en arquitectura y operaciones, por lo anterior, es recomendable la escalabilidad en la Nube, con despliegues de modelos en infraestructuras tipo Serverless y Kubernetes, aprovechando Pods GPU para inferencia en tiempo real.
Además de integración mediante APIs, REST y GRPC, con la exposición de modelos generativos a través de endpoints que permiten su consumo por aplicaciones empresariales.
Beneficios:
Dentro de los beneficios más relevantes identificamos una productividad medible, dados los incrementos de hasta un 40% en la generación de contenido técnico y reducción del Time-to-Market.
❇️ Flexibilidad analítica con capacidad de reentrenar modelos con Datasets específicos de cada unidad de negocio.
❇️ Precisión Mejorada con la disminución de errores en documentación técnica y reportes en un 30%. Y tal vez lo más importante, la sinergia Humano-IA, que actúa como co_desarrollador, liberando a los equipos de tareas repetitivas y permitiendo enfocarse en innovación.
Aquí algunos retos técnicos y su mitigación:
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Reto |
Descripción |
Estrategia de Mitigación |
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Calidad y sesgos de datos |
Datasets desequilibrados generan output distorsionado. |
Aplicar técnicas de Debiasing y validación continua de conjuntos de datos. |
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Seguridad y privacidad |
Riesgo de filtración de datos sensibles durante el entrenamiento. |
Usar entornos aislados y cifrados en reposo/transmisión (AES-256, TLS). |
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Infraestructura costosa |
Entrenamiento de grandes modelos requiere GPUs/TPUs con alto costo energético. |
Implementar entrenamiento distribuido y optimización de hiperparámetros. |
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Integración con legados |
Dificultad en conectar modelos modernos con sistemas ERP/CRM tradicionales. |
Desarrollar microservicios desacoplados y gateways de datos. |
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Gestión del Cambio técnico |
Resistencia de los equipos de TI por falta de habilidades en IAG. |
Capacitación especializada con hackathons internos y documentación técnica. |
Estrategias de Implementación:
🔗Pilotos de alto impacto y bajo riesgo:
Seleccionar casos de uso con ROI rápido para validar hipótesis.
🔗Arquitectura de microservicios:
Desplegar modelos como servicios independientes para escalabilidad y mantenimiento.
🔗Estrategia de datos iterativa: ciclos cortos de recolección, limpieza, etiquetado y retroalimentación continua.
🔗Gobernanza de modelos:
Versionado de modelos, control de experimentos y monitoreo de rendimiento en producción.
🔗Formación y comunidad técnica:
Programas de certificación interna y creación de foros de intercambio de conocimiento.
Conclusión:
La Inteligencia artificial generativa ofrece un marco técnico sólido para transformar procesos y productos. Al alinear arquitecturas escalables con prácticas rigurosas de MLOps y gobernanza de datos, las empresas pueden maximizar los beneficios mientras minimizan riesgos. La Inteligencia artificial generativa no reemplaza al talento humano; lo complementa, permitiendo a los equipos centrarse en desafíos estratégicos y elevar la calidad de sus entregables.
Autor: Brayan Velásquez, Gerente de Innovación y Desarrollo de Producto.
