Implementación De Soluciones Listas para Producción con IA Generativa: Perspectivas y Mejores Prácticas

En un entorno donde la inteligencia artificial generativa está transformando múltiples industrias, las organizaciones se muestran cada vez más interesadas en aprovechar su potencial. Sin embargo, la transición de soluciones listas para producción a una implementación a gran escala implica desafíos operativos y técnicos específicos. Este análisis recoge aprendizajes valiosos de clientes de AWS en Europa, Oriente Medio y África que han superado estos obstáculos, ofreciendo una guía para quienes deseen seguir este camino.

La clave de las implementaciones exitosas de IA generativa reside en desarrollar casos de negocio con propuestas de valor claras, alineadas con objetivos organizacionales como mejorar la eficiencia, reducir costos o incrementar los ingresos. Ejemplos comunes incluyen el fortalecimiento de la experiencia del cliente, la optimización de operaciones y el aumento de la productividad de los empleados.

En EMEA, varias empresas han transformado sus operaciones con servicios de AWS. Il Sole 24 Ore, el principal grupo de medios de Italia, mejoró un servicio histórico de consultas fiscales. Con una solución de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), lograron un 90% de precisión en las respuestas, permitiendo a los expertos enfocarse en tareas estratégicas.

Booking.com ha utilizado la IA generativa para crear experiencias personalizadas para sus clientes mediante Amazon SageMaker AI. Rob Francis, director de tecnología, destaca la importancia del software de código abierto y la posibilidad de elección que ofrece AWS.

ENGIE, una empresa global de energía, desarrolló un chatbot impulsado por inteligencia artificial que facilita la búsqueda de información entre miles de conjuntos de datos, acelerando el desarrollo de productos y mejorando el intercambio de datos.

A pesar de la importancia de un sólido caso de negocio, la transición de iniciativas de IA generativa presenta retos como la escalabilidad y el cumplimiento normativo. Es crucial adoptar un enfoque holístico que abarque tanto consideraciones tecnológicas como una infraestructura de producción estable.

La importancia de los estándares de calidad se refleja en casos como el de Iveco Group, que optimizó el tiempo de los desarrolladores con un modelo operativo en la nube, y Accor Group, que utilizó principios de desarrollo fundamentales para crear una aplicación de reservas impulsada por IA generativa.

Danske Bank se benefició de una arquitectura modular con AWS, integrando herramientas de IA generativa de manera eficiente. Schaeffler Group diseñó un marco integral que establece gobernanza y seguridad para la implementación a gran escala.

A medida que las aplicaciones de IA generativa manejan datos más sensibles, la seguridad, el cumplimiento y la gobernanza son prioritarios. Esto incluye controles de acceso, encriptación de datos y monitorización del sistema.

Il Sole 24 Ore ha implementado códigos de autorregulación para el uso ético de IA, asegurando calidad y transparencia. Accor ha tomado medidas para que su chatbot se mantenga dentro de límites éticos.

El paso de la preproducción a la implementación a gran escala de aplicaciones de IA generativa presenta tanto desafíos como oportunidades. Requiere un negocio sólido, altos estándares de infraestructura y un modelo operativo en la nube eficiente. Las empresas de EMEA han demostrado que, utilizando servicios de AWS, es posible superar obstáculos y aprovechar las ventajas de la IA generativa de manera responsable y productiva, permitiendo que más organizaciones se beneficien de esta tecnología transformadora.