LLMOps en acción: Cómo será la GenAI empresarial en 2025

La IA generativa ha salido del laboratorio y ha entrado en las operaciones cotidianas.

Las empresas con más visión de futuro tratan ahora la IA como un sistema crítico para el negocio. Este cambio conlleva nuevas expectativas en cuanto a fiabilidad, gobernanza y rentabilidad cuantificable. En 2025, las organizaciones que obtienen los mejores resultados comparten un enfoque común basado en Large Language Model Operations (LLMOps), la generación de recuperación aumentada (RAG) y una clara responsabilidad sobre cómo se diseña, despliega y supervisa la IA.

Qué significan realmente LLMOps y RAG

A medida que la IA se integra en todos los sectores, surgen dos fundamentos técnicos esenciales para la fiabilidad de las empresas: LLMOps y RAG. Comprender ambos aspectos ayuda a los directivos a tomar decisiones de inversión y contratación más inteligentes.

LLMOps (Grandes operaciones de modelos lingüísticos) se refiere al conjunto de procesos y herramientas que ayudan a las organizaciones a gestionar el ciclo de vida de grandes modelos lingüísticos, como los utilizados en los sistemas de IA generativa. Toma prestados principios de DevOps y MLOps, centrándose en el control de versiones, los conductos de despliegue, los marcos de evaluación y la supervisión del rendimiento. Con LLMOps en su lugar, las empresas pueden:

• Implantar modelos de IA de forma segura y coherente en todos los equipos
• Seguimiento y reversión de las actualizaciones cuando sea necesario
• Medir la precisión, el tono y la conformidad del modelo antes y después del lanzamiento
• Gestione los costes controlando el uso de la informática y la eficacia de la inferencia

En términos prácticos, LLMOps ayuda a las empresas a tratar la IA no como un experimento, sino como una parte fundamental de su infraestructura digital.

Generación mejorada por recuperación (RAG) es un patrón de diseño que conecta grandes modelos lingüísticos con fuentes de datos verificadas en tiempo real. En lugar de basarse únicamente en los datos con los que se ha entrenado un modelo, los sistemas RAG “recuperan” los documentos o registros pertinentes en el momento de la consulta y utilizan esa información para “aumentar” la respuesta del modelo. Es decir:

• Las salidas se basan en información actual y precisa
• El sistema puede explicar de dónde procede la información
• Las empresas pueden controlar la calidad de los datos y reducir el riesgo de respuestas alucinadas

Para los líderes, RAG se traduce en resultados de IA más fiables, explicables y conformes con las expectativas de la marca y la normativa.

De los experimentos a las operaciones cotidianas

Los primeros proyectos de IA a menudo vivían en partes aisladas de la empresa, produciendo un valor limitado porque carecían de infraestructura y supervisión compartidas. Los sistemas de IA empresarial actuales se asemejan a plataformas de software maduras. Incluyen canales de despliegue, control de versiones, capacidad de observación y barandillas estandarizadas desde el principio.

Las implantaciones sólidas suelen apoyarse en tres pilares:

• LLMOps para mayor coherencia y control: Los mensajes y los modelos se versionan, las implantaciones se realizan a través de canales estructurados y la evaluación tiene lugar antes y después de la publicación.
• Diseño RAG para mayor fiabilidad: Los modelos recuperan datos contextuales en tiempo real de fuentes fiables para garantizar resultados bien fundamentados y reducir las desviaciones.
• La gobernanza como práctica habitual: Las políticas, las funciones y la supervisión mantienen los sistemas alineados con los requisitos de seguridad, privacidad y marca.

Los líderes que quieren ampliar estas capacidades necesitan a las personas adecuadas. Tenth Revolution Group ayuda a las organizaciones a buscar y contratar profesionales con LLMOps y experiencia en ingeniería de plataformas para construir una entrega de IA segura y repetible. 

El LLMOps en la práctica

LLMOps convierte la IA de prototipos experimentales en sistemas empresariales fiables. Equipos de operaciones de IA maduros:

• Seguimiento de las versiones de las instrucciones, los modelos y los conjuntos de datos para que las actualizaciones sean rastreables y reversibles.
• Automatice las pruebas para evaluar la precisión, el tono, la seguridad y la regresión antes de la producción
• Supervise métricas en tiempo real como la latencia, el uso de tokens y las tasas de error a través de paneles centralizados.
• Gestionar los costes con visibilidad compartida de la utilización de la GPU y la eficiencia de la inferencia.

Esta estructura reduce el riesgo y ofrece a los responsables la seguridad de que los sistemas de IA funcionan según lo previsto.

Por qué RAG-native se ha convertido en norma

La generación aumentada por recuperación (RAG) conecta los modelos de IA con fuentes de conocimiento verificadas y curadas. Esto significa que las respuestas se basan en datos reales y producen resultados fiables y explicables. Las arquitecturas RAG eficaces utilizan la búsqueda híbrida, la fragmentación que mantiene el contexto y los bucles de retroalimentación para refinar la calidad de la recuperación a lo largo del tiempo.

El resultado es una mayor precisión de los hechos, una trazabilidad más sólida y una mayor confianza de los usuarios. Para los directivos, también significa que el cumplimiento y la gobernanza son más fáciles de demostrar.

Si su empresa está construyendo pipelines RAG o una plataforma de datos preparada para IA, contratar el talento adecuado es esencial. Tenth Revolution Group ayuda a las organizaciones a buscar y contratar profesionales expertos en diseño, indexación y evaluación de recuperaciones que puedan garantizar que los modelos ofrezcan resultados fiables y de alta calidad. 

Gobernanza y evaluación como trabajo diario

A medida que la IA se integra en las operaciones cotidianas, la gobernanza tiene que pasar de la teoría a la práctica. Muchas empresas establecen ahora consejos internos de IA, integran la revisión humana para los flujos de trabajo sensibles y mantienen registros de auditoría que documentan cómo se generó cada resultado.

Los marcos de evaluación también evolucionan más allá de la precisión técnica. Los programas modernos de IA miden el impacto en el negocio, la alineación del cumplimiento y los resultados de la experiencia del cliente junto con el rendimiento del modelo. Esta supervisión holística garantiza que la IA siga siendo un motor de valor a largo plazo y no una experimentación a corto plazo.

Lo que los dirigentes deben priorizar en 2025

Para conseguir una IA fiable, responsable y escalable, los ejecutivos deben centrarse en cinco prioridades básicas:

1. Crear equipos multidisciplinares: Reúna a los responsables de datos, seguridad, finanzas, asuntos jurídicos y empresariales en una fase temprana para equilibrar la innovación con la gobernanza.
2. Establecer normas de evaluación: Defina criterios de éxito, umbrales de riesgo y procesos alternativos antes de que los modelos entren en funcionamiento.
3. Adoptar pautas que den prioridad a los GAR: Las respuestas de la IA deben basarse en fuentes de conocimiento actualizadas y validadas.
4. Controlar los costes de explotación: Tratar la GPU y el gasto en inferencia como métricas financieras clave.
5. Contratación para LLMOps: Busque profesionales que comprendan el diseño de canalizaciones, la observabilidad y la gobernanza de la IA.

Con estas bases, las organizaciones pueden poner en marcha la IA con confianza y demostrar un claro retorno de la inversión.