Tanto si estás pensando en implementar inteligencia artificial en tu negocio, como si ya usas estas herramientas y estás viendo sus beneficios, debes saber que llegará el momento en el que tendrás que escalar los sistemas de IA de una empresa, para poder seguir sacándoles todo el rendimiento posible.
De hecho, al impulsar la eficiencia de una empresa automatizando procesos con inteligencia artificial, lo más lógico y normal, además de por supuesto, el resultado que se espera, es precisamente que el negocio crezca, por lo que la necesidad de mejores y más potentes sistemas será cada vez mayor.
Así que tal como vamos a ver en este artículo, los Agentes de IA tienen que poder escalar su capacidad de una forma flexible, y por eso vamos a analizar cuándo se debe trabajar en la escalabilidad de los sistemas de IA de una empresa y cómo empezar con buen pie desde el primer momento.
¿Qué significa escalar los sistemas de inteligencia artificial de una empresa?
El escalar los sistemas de IA en una empresa no es solamente un aumento de capacidad, como quien sube de velocidad en una conexión a internet, o amplía el almacenamiento en la nube, hay que tener en cuenta que escalar, es un concepto mucho más amplio y exigente cuando se refiere a la inteligencia artificial generativa.
Lo que implica que un sistema que funcionaba bien para una tarea concreta pase a estar disponible y operativo para múltiples propósitos, con distintos tipos de peticiones y con un mejor nivel de fiabilidad y de rapidez, o por lo menos similar.
Porque una cosa es que el departamento de marketing utilice un generador de textos para sus borradores, y otra muy distinta es que ese mismo recurso tenga que dar servicio al departamento legal, a atención al cliente y a recursos humanos, cada uno con sus propias fuentes de datos y con expectativas de respuesta muy diferentes.
Pero escalar los sistemas para aumentar la productividad de tu empresa con IA no solo mide el volumen de trabajo simultáneo, puesto que también mide la complejidad de las diferentes situaciones en las que el sistema debe desenvolverse.
Y es que escalar también tiene mucho que ver con la propia organización empresarial, ya que un sistema de IA en un sistema de producción a gran escala debe comportarse como un servicio empresarial más, con sus propias rutinas de mantenimiento, sus protocolos de seguridad y sus indicadores de rendimiento.
Además, el escalado lleva consigo un estudio sobre el modelo económico del sistema, y las empresas no pueden ignorar esta realidad, puesto que deben planificar cómo optimizar el uso de los recursos, quizás priorizando ciertas tareas, o estableciendo ciertos límites.
¿Cuándo necesita una empresa escalar sus sistemas de IA?
Por lo general, el momento perfecto para dar el salto a unos sistemas de inteligencia artificial más potentes en la empresa no suele establecerse por el calendario, ni por la finalización de una fase de pruebas predeterminada.
De hecho, identificar el punto exacto en el que un sistema de IA debe crecer para acompañar las necesidades del negocio es un trabajo en el que hay que observar ciertas señales que, a menudo, los equipos técnicos y directivos no tienen en cuenta porque están demasiado centrados en el funcionamiento mismo de la herramienta.
Lo más normal es que sea el propio uso el que nos de la pista determinante para saber que hay una necesidad real de escalar un sistema, puesto que si un departamento que empezó probando la herramienta una vez a la semana acaba utilizándola a diario, y si otros equipos empiezan a preguntar si pueden tener acceso, estamos ante un indicio claro de que la demanda real supera la planificación inicial de uso que se tenía.
Por otra parte, estaría la situación que se produce cuando el rendimiento del sistema comienza a degradarse sin que haya cambiado nada en el desarrollo de un proyecto de inteligencia artificial, es decir, ni en el código, ni en el propio modelo.
Puede que las respuestas tarden más de lo razonable, que algunas peticiones queden sin atender, o que la precisión de los resultados baje de una forma notable, lo que suele indicar que el volumen de peticiones, o la complejidad de las consultas han superado la capacidad para la que fue diseñado inicialmente el sistema.
¿Qué infraestructura necesita una empresa para aumentar la potencia de sus sistemas de inteligencia artificial?
Cuando se quiere aumentar la potencia de un sistema de inteligencia artificial empresarial es normal tener la tentación de pensar únicamente en la potencia de cálculo que se puede llegar a tener, pero también hay que tener en cuenta que la infraestructura que sostiene estos sistemas tiene que estar estructurada desde un inicio con elementos que puedan crecer de manera elástica.
Y es que, a diferencia de las aplicaciones tradicionales, un sistema de inteligencia artificial aprende de la información con la que trabaja, siendo por eso que es tan importante la arquitectura de agentes de inteligencia artificial, con vistas precisamente a que se puedan ir mejorando las cargas de trabajo del sistema, pero sin desperdiciar recursos.
Además, la distribución de esa carga en la nube, en servidores propios, o en un modelo híbrido depende de las necesidades específicas de cada negocio, puesto que si la demanda de los sistemas de IA es predecible, la inversión en infraestructura propia puede resultar rentable, pero si, por el contrario, los picos de uso son muy irregulares, la nube ofrece la posibilidad de escalar sin tener que comprar equipo.
De hecho, muchas empresas optan por una estrategia mixta, puesto que esta les permite mantener el control sobre los datos sensibles de la propia empresa y de sus clientes, mientras aprovechan la escalabilidad instantánea de los proveedores externos para las tareas más exigentes.
Por otra parte, escalar implica dotar al sistema de una capa de orquestación y de monitorización que muchas empresas solo implementan cuando ya han sufrido un incidente grave, a pesar de que desde un principio hay que saber que cuanto más grande sea el sistema, más riesgos y problemas pueden aparecer. Así que lo más recomendable es que cuentes con el apoyo de un servicio de consultoría en inteligencia artificial para empresas.