Cómo la ingeniería de plataformas de IA y LLMOps están estandarizando GenAI

Durante gran parte de los dos últimos años, la adopción de la IA generativa por parte de las empresas ha estado marcada por el entusiasmo, pero también por la incoherencia. Diferentes equipos de una misma organización experimentaron con grandes modelos lingüísticos en proyectos piloto aislados, cada uno de ellos construyendo sus propios sistemas de recuperación, guardarraíles o marcos de evaluación. El resultado fue un progreso fragmentado: algunos casos de uso prometedores, pero poca estandarización.

Esa pauta está cambiando. Una nueva ola de ingeniería de plataformas de IA, combinada con la disciplina de LLMOps, está poniendo orden en la experimentación. Las empresas se están dando cuenta de que si quieren que la IA generativa y las aplicaciones agénticas escalen con seguridad, necesitan plataformas compartidas, componentes reutilizables y prácticas operativas de nivel de producción.

Por qué las plataformas se hacen imprescindibles

Si todavía está pensando en la IA generativa como, en el peor de los casos, una prueba de concepto y, en el mejor, un chatbot, está atrasado. Las organizaciones están desplegando:

• Sistemas RAG 2.0 que ofrecen una recuperación fiable con búsqueda híbrida y fragmentación jerárquica.
  
  
• Marcos de evaluación para controlar la precisión, los índices de alucinación y la alineación de las marcas.
  
  
• Paneles de control de la observabilidad que rastrean el coste, la latencia y la desviación del modelo.
  
  
• Barandillas que imponen el cumplimiento y evitan salidas tóxicas o sesgadas.
  
  
• Orquestación multimodelo que dirige las consultas al modelo más eficiente o especializado.
  
  

Construir estas capacidades en silos desperdicia recursos y ralentiza la adopción. Los equipos de ingeniería de plataformas están interviniendo para crear bases compartidas en las que pueda basarse cualquier unidad de negocio.

Las herramientas son potentes, pero sólo aportan valor cuando se cuenta con las personas adecuadas para crearlas y mantenerlas. Tenth Revolution Group conecta a las empresas con especialistas en plataformas de IA y LLMOps que pueden convertir proyectos piloto fragmentados en sistemas escalables y listos para la producción.

Lecciones de los pioneros

Algunas empresas ya han empezado a tratar las plataformas de IA como infraestructuras de primera clase.

• Las empresas de servicios financieros están creando marcos de evaluación centralizados para garantizar que todos los modelos de cara al cliente cumplen las mismas normas de cumplimiento y explicabilidad.
  
  
• Los minoristas están invirtiendo en la orquestación multimodelo, dirigiendo las consultas de bajo valor a modelos más baratos y preservando al mismo tiempo la capacidad premium para las cargas de trabajo de alto valor.
  
  
• Las organizaciones sanitarias están desplegando pilas de observabilidad que supervisan el coste y la latencia en tiempo real para equilibrar el rendimiento con las limitaciones presupuestarias.
  
  

El hilo conductor es la coherencia. Al definir patrones reutilizables, las empresas reducen la duplicación, mejoran la fiabilidad y aceleran la adopción en todos los departamentos.

La coherencia a este nivel requiere equipos cualificados que comprendan la observabilidad, el cumplimiento y la orquestación. Tenth Revolution Group proporciona el talento tecnológico de confianza que pueden integrar estas prácticas, dando a los líderes la confianza de que la IA se está ampliando de forma responsable.

Dar forma a la próxima ola de IA empresarial

El cambio hacia la estandarización refleja ciclos tecnológicos anteriores. DevOps y la ingeniería de plataformas reconfiguraron la entrega de software. Los MLOps aportaron rigor a los procesos de aprendizaje automático. Ahora, la ingeniería de plataformas de IA y los LLMOps desempeñan el mismo papel para la IA generativa.

El resultado será una base más estable para la próxima generación de aplicaciones, en particular los flujos de trabajo agénticos, sistemas autónomos que pueden responder a preguntas y realizar tareas a través de API, bases de datos y sistemas empresariales. Sin capacidad de observación, evaluación y control compartidos, estos flujos de trabajo serían demasiado arriesgados para su ampliación. Con ellos, pueden convertirse en herramientas empresariales fiables.

El tl;dr para ejecutivos

Para los líderes empresariales, la idea clave es que la adopción de la IA dependerá cada vez más de plataformas compartidas, no de equipos aislados. Invertir en ingeniería de plataformas de IA aporta varias ventajas:

• Reducción de costes al eliminar la duplicación de infraestructuras y garantizar un uso eficiente de varios modelos.
  
  
• Mejora del cumplimiento aplicando las mismas reglas de seguridad y marcos de auditoría en toda la empresa.
  
  
• Despliegue más rápido al dar a los equipos acceso a canalizaciones RAG, herramientas de observabilidad y marcos de evaluación predefinidos.
  
  
• Preparación futura para aplicaciones agenticas que exigirán bases fiables y estandarizadas.
  
  

Las empresas que adopten este cambio irán más allá de los proyectos piloto dispersos y establecerán la IA como una capacidad operativa. Las que no lo hagan se arriesgan a la fragmentación, la espiral de costes y un rendimiento incoherente.