El lanzamiento de ChatGPT, hace unos meses, ha catapultado a la IA generativa a la fama, al igual que el frenético entusiasmo que rodea la producción de un nuevo espectáculo de Broadway que pronto se estrenará en tu ciudad. Se hacen eco de las palabras «¡luces, cámara, acción!» , las organizaciones se esfuerzan por adoptar el nuevo mantra del enfoque de «la IA primero».
Los científicos de datos, al igual que los directores experimentados, reconocen el bombo publicitario con una sonrisa de complicidad. Agradecen los aplausos y, al mismo tiempo, señalan con diligencia la fase inicial de la tecnología y las limitaciones invisibles que aún quedan por superar en torno a este nuevo desarrollo.
Sin embargo, es el equipo que está detrás del escenario, los arquitectos de tecnología y datos que a menudo se pasan por alto, los que siguen en la sombra. En mi opinión, merecen ser el centro de atención tanto como el resto de la tripulación de primera línea. Sin la base de una estrategia de datos sólida y una arquitectura tecnológica duradera, el espectáculo de la IA generativa no puede pasar de ser un exagerado ensayo general (POC) a una producción a gran escala.
Bienvenido a 'Estrategia de datos y arquitectura tecnológica: los héroes anónimos de la IA generativa (POC) a la producción». Al igual que una producción exitosa de Broadway necesita un reparto y un equipo completos, la IA generativa también requiere un equipo sinérgico de líderes empresariales, científicos de datos, estrategas de datos y arquitectos tecnológicos para pasar de la POC a la producción a gran escala.
La mayoría de las veces, las PoC se llevan a cabo a pequeña escala para servir como medio exploratorio para evaluar el potencial de un modelo o modelos específicos para abordar un caso de uso particular. Sin embargo, no caiga en la falacia de que el paso del POC a la producción es una mera repetición del mismo proceso.
La diferencia definitoria entre POC y producción radica en la escala. El entrenamiento y la implementación de la IA generativa (un subconjunto de la IA que aprende de los conjuntos de datos existentes para crear contenido nuevo, como texto, música, imágenes o vídeos) requieren enormes volúmenes de datos pertinentes y una importante potencia de cálculo, factores que a menudo se subestiman durante una POC.
Más allá de una idea (caso de uso empresarial) y de las técnicas apropiadas de modelado de IA generativa, el paso del POC a la producción requiere una estrategia de datos sólida y una arquitectura tecnológica sólida.
De hecho, amigos míos, los datos siguen siendo esa cosa molesta que sigue demandando protagonismo. Sin una estrategia de datos bien diseñada, su idea innovadora podría perderse en el desierto de la implementación. Antes de pensar en entrenar el modelo de IA generativa elegido, debe identificar y obtener el tipo correcto de datos necesarios para las distintas etapas, incluidas la capacitación, el refuerzo y la producción. Estos datos pueden provenir de tu ecosistema o de fuentes externas. Por ejemplo, si tu caso práctico es crear contenido nuevo, necesitarás una gran cantidad de datos textuales; si tu caso práctico es generar imágenes, se necesitan grandes cantidades de datos de imágenes para entrenar, probar e implementar el modelo en producción.
Después de identificar los datos correctos, se debe aumentar aún más con la preparación de los datos, un paso del proceso que a menudo se subestima. Este proceso podría implicar la creación de canalizaciones, la centralización, la limpieza, la estructuración y la codificación. Esta es la base para garantizar que su modelo reciba información de la mejor calidad para el aprendizaje. Sin datos relevantes, su modelo no podrá generar los resultados esperados con la precisión requerida.
Su estrategia de datos, además de considerar los imperativos de los casos de uso empresarial, debe tener en cuenta el cumplimiento normativo, ético y de privacidad. Es sensato establecer políticas de gobernanza de datos con suficiente antelación a la hora de iniciar la formación del modelo elegido, garantizando así el camino hacia una producción exitosa.
La implementación de un modelo desde el POC hasta la producción aumenta exponencialmente la escala de datos y la complejidad del rendimiento del modelo. Esto justifica la necesidad de una arquitectura e infraestructura tecnológicas sólidas, escalables y flexibles. Esto abarca el hardware (servidores, almacenamiento, instalaciones de red) y el software que facilita el procesamiento de datos eficiente y efectivo con rapidez y precisión.
Imagínese intentar montar un gran espectáculo de Broadway en un teatro deteriorado y mal equipado; simplemente no le haría justicia al espectáculo. Del mismo modo, sin una base tecnológica sólida, el despliegue de la IA generativa corre el riesgo de obstaculizar la eficiencia y la confiabilidad. Una potencia de cálculo insuficiente o un proceso de formación lento impiden el escalado del modelo, mientras que los fallos del sistema o los fallos en el tiempo de ejecución del modelo pueden generar desconfianza y fricciones entre las partes interesadas.
También se debe prestar especial atención a la seguridad y la fiabilidad. En esta era de crecientes ciberamenazas y de estrictas regulaciones de datos, la solidez de la arquitectura tecnológica determinará el éxito o el fracaso del funcionamiento de su modelo de IA generativa.
Una arquitectura tecnológica mal planificada tendrá un profundo impacto financiero en su organización. Los costos directos incluyen costos operativos y de mantenimiento más altos, lo que afectará el valor empresarial. Los costos indirectos pueden incluir la toma de decisiones empresariales subóptimas o incorrectas, la insatisfacción de los clientes y la pérdida de oportunidades comerciales. Y lo que es más importante, una infraestructura débil expondrá a su organización a violaciones de seguridad y de datos, lo que se traducirá en cuantiosas multas, batallas legales o daños irreparables a la reputación.
Por lo tanto, es imperativo que se preste suficiente atención al establecimiento de políticas tecnológicas para garantizar la seguridad, la confiabilidad y las operaciones fluidas, ya que estos elementos son cruciales para una implementación exitosa del modelo.
El vínculo entre la estrategia de datos y la infraestructura tecnológica en el viaje desde la POC hasta la producción no solo es esencial sino también simbiótico. Su estrategia de datos informa sobre los requisitos de su infraestructura tecnológica y garantiza que esté equipada para gestionar las necesidades de datos y las demandas computacionales de su modelo de IA generativa.
Por el contrario, su infraestructura tecnológica permite la ejecución eficaz de su estrategia de datos. Permite gestionar, almacenar y procesar de forma segura, eficiente y ética los datos en los que se basa su modelo de IA.
Al cerrar el telón de nuestra exploración del viaje de la IA generativa desde la POC hasta la producción, ya es hora de aplaudir a los héroes anónimos del espectáculo de Broadway sobre IA: los estrategas de datos y los arquitectos tecnológicos. Sus funciones a la hora de gestionar la transición de una producción basada en sistemas de producción a pequeña escala a una producción en toda regla, a menudo subestimadas, son tan cruciales, si no más, que las de los actores y directores más visibles de nuestro drama sobre la IA.
Los estrategas de datos y los arquitectos tecnológicos trabajan meticulosamente entre bastidores, traduciendo las ideas en bruto en procesos eficientes que permiten que los modelos funcionen sin problemas a escala, convirtiéndose en el trampolín para toda la producción de IA generativa. Su experiencia es fundamental para aportar datos significativos a los algoritmos y garantizar una implementación fluida de los modelos. Celebremos su inestimable contribución, que los sitúa en el centro del proceso, desde la fase de producción hasta la producción.
¿Desea obtener más información sobre la IA generativa y las soluciones de ciencia de datos que ofrece Blend? Pongámonos en contacto.
El lanzamiento de ChatGPT, hace unos meses, ha catapultado a la IA generativa a la fama, al igual que el frenético entusiasmo que rodea la producción de un nuevo espectáculo de Broadway que pronto se estrenará en tu ciudad. Se hacen eco de las palabras «¡luces, cámara, acción!» , las organizaciones se esfuerzan por adoptar el nuevo mantra del enfoque de «la IA primero».
Los científicos de datos, al igual que los directores experimentados, reconocen el bombo publicitario con una sonrisa de complicidad. Agradecen los aplausos y, al mismo tiempo, señalan con diligencia la fase inicial de la tecnología y las limitaciones invisibles que aún quedan por superar en torno a este nuevo desarrollo.
Sin embargo, es el equipo que está detrás del escenario, los arquitectos de tecnología y datos que a menudo se pasan por alto, los que siguen en la sombra. En mi opinión, merecen ser el centro de atención tanto como el resto de la tripulación de primera línea. Sin la base de una estrategia de datos sólida y una arquitectura tecnológica duradera, el espectáculo de la IA generativa no puede pasar de ser un exagerado ensayo general (POC) a una producción a gran escala.
Bienvenido a 'Estrategia de datos y arquitectura tecnológica: los héroes anónimos de la IA generativa (POC) a la producción». Al igual que una producción exitosa de Broadway necesita un reparto y un equipo completos, la IA generativa también requiere un equipo sinérgico de líderes empresariales, científicos de datos, estrategas de datos y arquitectos tecnológicos para pasar de la POC a la producción a gran escala.
La mayoría de las veces, las PoC se llevan a cabo a pequeña escala para servir como medio exploratorio para evaluar el potencial de un modelo o modelos específicos para abordar un caso de uso particular. Sin embargo, no caiga en la falacia de que el paso del POC a la producción es una mera repetición del mismo proceso.
La diferencia definitoria entre POC y producción radica en la escala. El entrenamiento y la implementación de la IA generativa (un subconjunto de la IA que aprende de los conjuntos de datos existentes para crear contenido nuevo, como texto, música, imágenes o vídeos) requieren enormes volúmenes de datos pertinentes y una importante potencia de cálculo, factores que a menudo se subestiman durante una POC.
Más allá de una idea (caso de uso empresarial) y de las técnicas apropiadas de modelado de IA generativa, el paso del POC a la producción requiere una estrategia de datos sólida y una arquitectura tecnológica sólida.
De hecho, amigos míos, los datos siguen siendo esa cosa molesta que sigue demandando protagonismo. Sin una estrategia de datos bien diseñada, su idea innovadora podría perderse en el desierto de la implementación. Antes de pensar en entrenar el modelo de IA generativa elegido, debe identificar y obtener el tipo correcto de datos necesarios para las distintas etapas, incluidas la capacitación, el refuerzo y la producción. Estos datos pueden provenir de tu ecosistema o de fuentes externas. Por ejemplo, si tu caso práctico es crear contenido nuevo, necesitarás una gran cantidad de datos textuales; si tu caso práctico es generar imágenes, se necesitan grandes cantidades de datos de imágenes para entrenar, probar e implementar el modelo en producción.
Después de identificar los datos correctos, se debe aumentar aún más con la preparación de los datos, un paso del proceso que a menudo se subestima. Este proceso podría implicar la creación de canalizaciones, la centralización, la limpieza, la estructuración y la codificación. Esta es la base para garantizar que su modelo reciba información de la mejor calidad para el aprendizaje. Sin datos relevantes, su modelo no podrá generar los resultados esperados con la precisión requerida.
Su estrategia de datos, además de considerar los imperativos de los casos de uso empresarial, debe tener en cuenta el cumplimiento normativo, ético y de privacidad. Es sensato establecer políticas de gobernanza de datos con suficiente antelación a la hora de iniciar la formación del modelo elegido, garantizando así el camino hacia una producción exitosa.
La implementación de un modelo desde el POC hasta la producción aumenta exponencialmente la escala de datos y la complejidad del rendimiento del modelo. Esto justifica la necesidad de una arquitectura e infraestructura tecnológicas sólidas, escalables y flexibles. Esto abarca el hardware (servidores, almacenamiento, instalaciones de red) y el software que facilita el procesamiento de datos eficiente y efectivo con rapidez y precisión.
Imagínese intentar montar un gran espectáculo de Broadway en un teatro deteriorado y mal equipado; simplemente no le haría justicia al espectáculo. Del mismo modo, sin una base tecnológica sólida, el despliegue de la IA generativa corre el riesgo de obstaculizar la eficiencia y la confiabilidad. Una potencia de cálculo insuficiente o un proceso de formación lento impiden el escalado del modelo, mientras que los fallos del sistema o los fallos en el tiempo de ejecución del modelo pueden generar desconfianza y fricciones entre las partes interesadas.
También se debe prestar especial atención a la seguridad y la fiabilidad. En esta era de crecientes ciberamenazas y de estrictas regulaciones de datos, la solidez de la arquitectura tecnológica determinará el éxito o el fracaso del funcionamiento de su modelo de IA generativa.
Una arquitectura tecnológica mal planificada tendrá un profundo impacto financiero en su organización. Los costos directos incluyen costos operativos y de mantenimiento más altos, lo que afectará el valor empresarial. Los costos indirectos pueden incluir la toma de decisiones empresariales subóptimas o incorrectas, la insatisfacción de los clientes y la pérdida de oportunidades comerciales. Y lo que es más importante, una infraestructura débil expondrá a su organización a violaciones de seguridad y de datos, lo que se traducirá en cuantiosas multas, batallas legales o daños irreparables a la reputación.
Por lo tanto, es imperativo que se preste suficiente atención al establecimiento de políticas tecnológicas para garantizar la seguridad, la confiabilidad y las operaciones fluidas, ya que estos elementos son cruciales para una implementación exitosa del modelo.
El vínculo entre la estrategia de datos y la infraestructura tecnológica en el viaje desde la POC hasta la producción no solo es esencial sino también simbiótico. Su estrategia de datos informa sobre los requisitos de su infraestructura tecnológica y garantiza que esté equipada para gestionar las necesidades de datos y las demandas computacionales de su modelo de IA generativa.
Por el contrario, su infraestructura tecnológica permite la ejecución eficaz de su estrategia de datos. Permite gestionar, almacenar y procesar de forma segura, eficiente y ética los datos en los que se basa su modelo de IA.
Al cerrar el telón de nuestra exploración del viaje de la IA generativa desde la POC hasta la producción, ya es hora de aplaudir a los héroes anónimos del espectáculo de Broadway sobre IA: los estrategas de datos y los arquitectos tecnológicos. Sus funciones a la hora de gestionar la transición de una producción basada en sistemas de producción a pequeña escala a una producción en toda regla, a menudo subestimadas, son tan cruciales, si no más, que las de los actores y directores más visibles de nuestro drama sobre la IA.
Los estrategas de datos y los arquitectos tecnológicos trabajan meticulosamente entre bastidores, traduciendo las ideas en bruto en procesos eficientes que permiten que los modelos funcionen sin problemas a escala, convirtiéndose en el trampolín para toda la producción de IA generativa. Su experiencia es fundamental para aportar datos significativos a los algoritmos y garantizar una implementación fluida de los modelos. Celebremos su inestimable contribución, que los sitúa en el centro del proceso, desde la fase de producción hasta la producción.
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