De la prueba de concepto a la producción: Creación de sistemas GenAI empresariales fiables y gobernados

Las empresas se están moviendo rápidamente para hacer operativa la IA Generativa, pero convertir una prueba de concepto experimental en un sistema de producción seguro y fiable requiere un tipo de talento completamente diferente.

En el último año, muchas organizaciones han explorado la IA Generativa (GenAI) a través de pilotos limitados y casos de uso sandbox, a menudo impulsados por equipos de innovación o pequeños grupos de trabajo de IA. A medida que ha aumentado el interés, estos experimentos se están convirtiendo en sistemas de nivel empresarial diseñados para funcionar a escala, integrarse con los datos empresariales básicos y cumplir los requisitos de conformidad.

Esta transición marca un punto crítico para los líderes: el paso de posibilidad a producción. Y se trata de una fase en la que la contratación de las personas adecuadas, y no sólo de la tecnología adecuada, determinará si la GenAI se convierte en una auténtica capacidad empresarial o se queda en un experimento efímero.

Comprender la pila de producción moderna de GenAI

En el corazón de la mayoría de las implantaciones modernas de GenAI se encuentra un conjunto familiar de componentes técnicos:

• Generación mejorada por recuperación (RAG): Un método que combina grandes modelos lingüísticos (LLM) con datos empresariales propios para ofrecer respuestas precisas y contextuales.
  
  
• Búsqueda de vectores: Mecanismo que permite a los sistemas encontrar rápidamente documentos o incrustaciones pertinentes en conjuntos de datos masivos.
  
  
• Marcos de evaluación y observabilidad: Herramientas que supervisan el rendimiento, la precisión y el sesgo de los LLM en tiempo real.
  
  
• Barandillas y capas de gobernanza: Sistemas que gestionan la privacidad de los datos, la seguridad y el cumplimiento de la normativa, al tiempo que mantienen un uso ético de los resultados de la IA.
  
  
• Integración de servicios de IA en la nube: Normalmente se despliega en AWS, Azure o Google Cloud, donde la infraestructura escalable y las API de IA impulsan la capa empresarial.
  
  

Estos componentes forman lo que muchos llaman ahora la “pila de producción de IA”. Aunque la tecnología en sí avanza rápidamente, su éxito sigue dependiendo de la eficacia con la que las organizaciones puedan construir y gestionar sistemas centrados en las personas a su alrededor.

De los pilotos a la producción: Por qué la gobernanza lo cambia todo

Los proyectos de prueba de concepto (PdC) se diseñan para explorar el potencial. Ponen a prueba hipótesis y generan entusiasmo, pero rara vez se construyen a escala, con fiabilidad o responsabilidad. Cuando esos mismos modelos se implantan en flujos de trabajo reales, como la atención al cliente, el análisis financiero o los controles de conformidad, las apuestas cambian por completo.

Para gestionar este cambio, las empresas necesitan equipos con experiencia en varias disciplinas clave:

1. Arquitectura de IA e ingeniería de datos para gestionar la integración de modelos, la orquestación y el ajuste del rendimiento.
   
   
2. Especialistas en MLOps y GenAIOps que pueden estandarizar el versionado, las pruebas y los conductos de despliegue.
   
   
3. Profesionales de la seguridad y la gobernanza para garantizar el cumplimiento de los cambiantes marcos de protección de datos y las normas éticas de la IA.
   
   
4. Líderes de la gestión del cambio que puedan alinear a los usuarios empresariales, educar a las partes interesadas no técnicas y guiar la adopción de forma responsable.
   
   

Sin esta combinación de conocimientos técnicos y estratégicos, incluso las herramientas de IA más potentes corren el riesgo de generar deudas operativas o problemas de cumplimiento a largo plazo.

Transformar la estrategia en resultados

La diferencia entre una prueba de concepto y un sistema de producción a menudo se reduce a la madurez del proceso. Los sistemas GenAI fiables exigen:

• Evaluación continua: Crear circuitos de retroalimentación en los que los resultados del modelo se comprueben con referencias del mundo real.
  
  
• Canalizaciones de datos robustas: Garantizar la disponibilidad, el control y la trazabilidad de los datos correctos.
  
  
• Colaboración interfuncional: Conectar a los desarrolladores de IA, los equipos de cumplimiento y los líderes empresariales a través de flujos de trabajo transparentes.
  
  

Las organizaciones se están dando cuenta de que el éxito de la GenAI depende menos de “un gran modelo” y más de un sistema coherente, una red conectada de datos, infraestructuras y supervisión humana.

La tecnología es potente, pero el éxito sigue dependiendo de las personas. Grupo Décima Revolución conecta a las empresas con talento especializado a través de los principales ecosistemas de nube del mundo, ayudando a las organizaciones a pasar de la experimentación a la IA de nivel empresarial.

Tendencias del talento: El auge de las GenAIOps y las funciones de gobernanza de la IA

En estos momentos, se está produciendo un cambio más amplio en los ecosistemas tecnológicos. Las empresas ya no solo contratan a científicos de datos, sino también a gestores de productos de IA, ingenieros y responsables de cumplimiento que puedan convertir el aprendizaje automático en resultados empresariales cuantificables.

Para los responsables de contratación, esta evolución significa pensar más allá de las definiciones tradicionales de funciones. Las organizaciones con más éxito están creando equipos híbridos que combinan la fluidez técnica con el pensamiento estratégico, personas que pueden traducir entre los resultados del LLM y las prioridades de la sala de juntas.

Si su organización está desarrollando su propia pila de producción GenAI, encontrar este equilibrio de talento en una fase temprana es esencial. Tenth Revolution Group ayuda a las empresas a encontrar profesionales de la nube, la IA y los datos que pueden crear soluciones escalables y gobernadas alineadas con su estrategia a largo plazo.

Evitar la trampa del modelo

Muchas organizaciones cometen el error de tratar la IA como una actualización tecnológica en lugar de como una transformación de capacidades. Pero desplegar un modelo no es lo mismo que desplegar un sistema. La gobernanza, la supervisión y la iteración continua definen la IA de producción, no solo los puntos de referencia de precisión.

Los líderes deben preguntar:

• ¿Cómo evaluaremos el impacto empresarial de cada modelo que despleguemos?
  
  
• ¿Cuál es nuestro proceso de escalada cuando los resultados son inexactos o sesgados?
  
  
• ¿Quién es el responsable del uso ético de la IA en nuestra organización?
  
  

Responder a estas preguntas en una fase temprana sienta las bases de una IA fiable y sostenible.

De la experimentación al valor empresarial

A medida que la GenAI madura, los líderes empresariales se enfrentan a un doble reto: seguir el ritmo de la rápida innovación y garantizar al mismo tiempo una integración responsable y a largo plazo. Los sistemas fiables y gobernados no surgen de la nada; los construyen equipos con profundos conocimientos técnicos, una sólida comprensión del cumplimiento y la capacidad de convertir la teoría en una entrega de nivel de producción.