Guía para startups sobre GenAIOps en AWS, parte 1: Prepare su pila de IA para el futuro desde el primer día

Las startups están realizando enormes inversiones en IA generativa, con iniciativas que prometen mejorar y transformar sus operaciones. Sin embargo, muchas apenas han comenzado aún a extraer valor de estas inversiones. Los CIO y los CTO se enfrentan al desafío de moverse en un entorno de tecnologías y metodologías en rápida evolución y, al mismo tiempo, garantizar que sus decisiones respalden tanto los requisitos inmediatos como los objetivos estratégicos a largo plazo.

Operaciones de IA generativa, o GenAIOps, es un marco emergente que ayuda a startups como la suya a superar estos desafíos. GenAIOps se basa en las prácticas establecidas para las operaciones de machine learning (MLOps), pero amplía el enfoque para abarcar todo el ciclo de vida de la IA generativa, desde el desarrollo y el entrenamiento hasta la implementación y la supervisión continua.

Al integrar GenAIOps en sus operaciones desde el primer día, puede optimizar los flujos de trabajo y prepararse para el éxito a largo plazo en un mundo cada vez más basado en la IA. Esto se debe a tres beneficios clave generales. En primer lugar, la implementación temprana le brinda una de lienzo en blanco con respecto a las empresas establecidas que utilizan sistemas heredados. Esto proporciona la flexibilidad necesaria para crear canalizaciones de IA eficientes desde cero de acuerdo con las prácticas recomendadas para GenAIOps. En segundo lugar, la implementación temprana de GenAIOps ayuda a evitar la deuda técnica al prevenir que se acumulen ineficiencias y se obstaculice la escalabilidad o la innovación en el futuro. Y, por último, demostrar que cuenta con un marco sólido de GenAIOps desde el primer día transmite que la startup está preparada y es escalable a las posibles partes interesadas, algo que también resulta atractivo para los inversores.

Cuando se basa en AWS, dominar GenAIOps no es solo una consideración técnica: es la piedra angular del éxito empresarial. En un panorama tan competitivo como el actual, poder utilizar de manera eficiente las capacidades de IA generativa puede marcar la diferencia entre que una startup crezca con rapidez o que su crecimiento se estanque.

Esta serie de tres partes le servirá como guía práctica para implementar GenAIOps en cada etapa de su recorrido como startup. Analizaremos cómo evolucionan las prácticas de GenAIOps con el crecimiento de su organización, con marcos y herramientas viables para mantener la velocidad de la innovación y, al mismo tiempo, garantizar que la IA se implementa con la arquitectura correcta.

La prioridad de las startups: por qué es importante adoptar GenAIOps desde el primer día

Cuando opera en un entorno acelerado y con recursos limitados, la adopción de GenAIOps desde el principio puede proporcionar una ventaja competitiva significativa. Si bien la implementación de operaciones estructuradas de IA puede parecer un lujo reservado a empresas más grandes, las startups que establecen estas prácticas desde el principio suelen superar a aquellas competidoras que administran los sistemas de IA de forma manual. A continuación se muestran las ventajas medibles de GenAIOps:

1. Aceleración del tiempo de comercialización

• Creación rápida de prototipos e iteración: GenAIOps le permite desarrollar, probar e implementar con rapidez aplicaciones de IA generativa, de modo que se reducen los ciclos de desarrollo de productos al automatizar los flujos de trabajo y agilizar los procesos.

• Agilidad en la adaptación al mercado: responda de forma rápida a las tendencias del mercado y a las demandas de los clientes mediante el uso de GenAIOps para acelerar las iteraciones y los ciclos de comentarios, lo que le dará una ventaja frente a sus competidores.

2. Toma de decisiones mejorada gracias a la información basada en datos

• Inteligencia procesable: GenAIOps le permite supervisar el rendimiento del sistema, las interacciones de los usuarios y el comportamiento de los modelos de IA, y sintetiza de manera automática los datos resultantes en información procesable que acelera la toma de decisiones respecto a la hoja de ruta del producto, la priorización de las características y las estrategias de comercialización.

• Reducción de riesgos: utilice GenAIOps para identificar de forma automática patrones no usuales en el rendimiento de los modelos de IA, caídas en la interacción de los usuarios o picos de uso de recursos, de modo que los responsables de la toma de decisiones reciban señales de alerta tempranas que eviten problemas costosos y puedan comunicar estrategias correctivas.

3. Diferenciación competitiva

• Experiencias del cliente personalizadas: gracias a GenAIOps puede combinar flujos de trabajo de IA estandarizados con datos de clientes en tiempo real, lo que le permite crear productos y servicios hiperpersonalizados a escala mientras sus competidores siguen administrando de forma manual sus operaciones de IA.

• La IA se basa en la excelencia operativa: GenAIOps le permite experimentar de manera rápida con nuevas características, como los agentes de IA, al automatizar los aspectos operativos de la IA generativa. Mientras que la competencia dedica semanas a configurar e implementar manualmente cada nueva característica de IA, sus flujos de trabajo estandarizados le permiten iniciar experimentos en cuestión de días.

4. Creación de una base preparada para el futuro

• Adopción fluida de tecnologías de IA emergentes: cuando surgen nuevos modelos o herramientas de IA, las canalizaciones de GenAIOps le permiten evaluarlos e implementarlos sin tener que reconstruir todo el sistema. Las startups con implementaciones de IA ad hoc a menudo suelen tener que dedicar meses a librarse de la deuda técnica, mientras que los equipos que utilizan GenAIOps solo tardan unas semanas.

• Preparación para el cumplimiento desde el primer día: GenAIOps incorpora supervisión, pistas de auditoría y barreras de protección directamente en sus operaciones de IA, lo que garantiza que cumple con los requisitos reglamentarios y mantiene prácticas de IA responsables a medida que escala; de este modo, se evita tener que realizar la costosa modernización a la que se enfrentan muchas startups más adelante.

La inversión inicial en GenAIOps rinde frutos a medida que su equipo y su base de usuarios crecen. Las startups que establecen estas bases desde el principio evitan las costosas migraciones y revisiones de sistemas que afectan a las empresas que intentan ampliar las implementaciones de IA ad hoc.

Componentes principales de GenAIOps: un enfoque centrado en las aplicaciones

Nuestra cartera de GenAIOps adopta un enfoque holístico y centrado en las aplicaciones. Prioriza las aplicaciones de extremo a extremo, en lugar del método utilizado de forma general que consiste en centrarse en el funcionamiento de modelos fundacionales aislados. De este modo, puede abordar directamente los desafíos que conlleva integrar la IA generativa en sus sistemas de producción.

La canalización de AWS GenAIOps abarca cinco etapas interconectadas que se muestran en la siguiente figura. El flujo de trabajo al completo se basa en prácticas sólidas de gobernanza y mantenimiento que abarcan todo el ciclo de vida de las aplicaciones.

La complejidad y el enfoque de cada etapa del proceso evolucionan con la madurez de su startup. Por ejemplo, en el caso de una startup en fase inicial, sus equipos crearán MVP que, por lo general, prioricen la experimentación rápida y las barreras de protección de seguridad básicas, mientras que si se trata de una startup en expansión, necesitará sistemas de observabilidad, marcos de gobernanza y estrategias de optimización de costos más sofisticados.

A continuación, explicamos cada fase y sus componentes.

Ingeniería y administración de datos

Esta etapa constituye la base de GenAIOps, ya que garantiza que sus sistemas de IA generativa cuenten con datos de alta calidad bien organizados. De este modo, sus aplicaciones evolucionan en función de las necesidades empresariales y es más fácil preparar varios tipos de conjuntos de datos para que puedan utilizarse en las etapas posteriores del proceso de GenAIOps. Disponer de conjuntos de datos de alta calidad permite experimentar con rapidez durante el desarrollo, garantiza la coherencia de la evaluación y la implementación y sienta las bases para una observabilidad integral y una mejora continua.

Las actividades comunes de esta etapa incluyen las siguientes:

Recopilación de datos: recopile texto, código o datos multimodales relevantes de diversos orígenes que estén en consonancia con el caso práctico previsto.

Transformación de datos:

• Elimine el ruido, los duplicados, el contenido dañino, tóxico o sesgado y los problemas de formato.

• Estandarice el formato de datos para la personalización del modelo o la implementación de la generación aumentada por recuperación (RAG).

• Agregue metadatos, clasificaciones o comentarios humanos para crear conjuntos de datos de alta calidad.

• Genere ejemplos de entrenamiento adicionales mediante técnicas como la paráfrasis o la generación de datos sintéticos.

Validación de datos: realice comprobaciones de calidad de los conjuntos de datos, las peticiones y el contenido recuperado antes de usarlos para el entrenamiento o la inferencia.

Administración del catálogo de peticiones: cree, organice y mantenga una biblioteca de plantillas de peticiones.

Integración del circuito de comentarios: recopile e incorpore comentarios de los usuarios sobre la calidad de la información recuperada y la eficacia de las peticiones para mejorar de forma continua el sistema.

Desarrollo y experimentación

En esta etapa, utilizará los conjuntos de datos seleccionados que ha desarrollado en la fase anterior con el objetivo de desarrollar y perfeccionar soluciones de IA adaptadas a sus desafíos empresariales específicos. A través de la experimentación y la iteración, puede identificar los componentes y las opciones de arquitectura más eficaces antes de realizar la implementación completa, con toda la inversión y los recursos que esto requiere.

De esta manera, será más fácil reducir los riesgos asociados con la adopción de diseños subóptimos en las primeras etapas del proceso de desarrollo, lo que establecerá una base sólida para una implementación satisfactoria y el mantenimiento a largo plazo de las soluciones de IA.

Las actividades comunes de esta etapa incluyen lo siguiente:

Selección de modelos: evalúe y elija los modelos fundacionales adecuados en función de los requisitos de rendimiento, la experiencia en el dominio específico, los perfiles de costos y las consideraciones éticas.

Ingeniería de peticiones: diseñe y optimice las entradas para guiar el comportamiento del modelo y lograr resultados consistentes y fiables.

Adaptación de modelos: aplique técnicas como el entrenamiento previo continuo y el ajuste fino para especializar los modelos fundacionales en tareas específicas sin necesidad de entrenarlos desde cero.

Implementación de la RAG: integre fuentes de conocimiento externas para basar las respuestas en información precisa y actualizada, lo que reduce las alucinaciones y amplía la conciencia contextual.

Diseño de agentes de IA: desarrolle sistemas autónomos que planifiquen, razonen y ejecuten tareas en múltiples herramientas y servicios con una sofisticación cada vez mayor.

Desarrollo de aplicaciones: creación de experiencias de usuario cohesivas mediante la integración de capacidades de IA generativa a través de API sólidas, arquitecturas basadas en eventos e interfaces intuitivas.

Entrenamiento y evaluación

Esta etapa sirve como puerta de acceso clave a la calidad en el desarrollo de aplicaciones de IA, ya que garantiza que todos los componentes funcionen juntos de forma fiable y eficaz. Garantiza que su aplicación cumple con los requisitos empresariales, funciona de manera uniforme y administra casos extremos.

Esta etapa también establece puntos de referencia de rendimiento para la implementación de producción, además de definir el conjunto inicial de métricas que supervisará en producción.

Las actividades comunes de esta etapa incluyen lo siguiente:

Pruebas funcionales:

• Valide la precisión y relevancia de la RAG en diversas consultas.

• Pruebe las rutas de toma de decisiones de los agentes y las capacidades de finalización de tareas.

• Evalúe la eficacia de las peticiones en diferentes variaciones de entrada.

• Verifique que las interacciones entre los componentes de IA y los que no están basados en IA funcionen sin problemas.

Garantía de calidad: evalúe la calidad de los resultados mediante evaluación humana y métricas automatizadas, y compare las variaciones en peticiones con las pruebas A/B.

Seguridad y protección: realice pruebas de inyección de peticiones y fugas, evalúe riesgos de fuga de datos en los sistemas de recuperación y verifique si hay sesgos, toxicidad y resultados dañinos.

Pruebas de integración: valide los flujos de trabajo de extremo a extremo en todos los componentes y verifique que se realiza una gestión correcta de los errores y las soluciones alternativas.

Implementación y servicio

Esta etapa marca la transición crítica en la que su solución de IA pasa del desarrollo a la producción, lo que significa transformar las capacidades experimentales en funcionalidades prácticas y accesibles para los usuarios finales.

Mientras que las etapas anteriores se centran en las capacidades y la validación, la implementación y el servicio se centran en la fiabilidad, el rendimiento y la integración a escala. También contribuye de manera directa a la fase de observabilidad y refinamiento, ya que establecer los puntos de contacto de supervisión y los puntos de referencia de rendimiento necesarios para la mejora continua.

Las actividades comunes de esta etapa incluyen lo siguiente:

Orquestación de la infraestructura: establezca la base técnica que sustente todos los componentes de IA y aquellas no basados en IA, incluido el alojamiento de modelos, las bases de datos vectoriales para las implementaciones de la RAG, los sistemas de coordinación de agentes y los puntos de integración con las aplicaciones existentes.

Estrategias de implementación: implemente mecanismos de implementación controlados que reduzcan las interrupciones y validen el rendimiento en entornos reales.

Optimización de inferencias: configure puntos de conexión y canalizaciones que equilibren la latencia, el rendimiento y consideraciones de costo en toda la pila de aplicaciones.

Escalado de la producción: asegúrese de que el sistema se adapte de manera dinámica a cargas variables, con especial atención a aquellos componentes que consumen muchos recursos.

Observabilidad y refinamiento

Este paso representa la etapa final y crucial del proceso de GenAIOps, que garantiza que sus aplicaciones basadas en IA sigan siendo efectivas, fiables y estén alineadas con los objetivos cambiantes de su startup. Además, facilita la transición de una implementación estática a una aplicación en continua evolución que mejora gracias a los comentarios aportados y al uso en condiciones reales.

Las siguientes prácticas de observabilidad crean un enfoque estructurado para la mejora continua y, al mismo tiempo, abordan de manera proactiva los riesgos a lo largo del proceso. Al volver a las fases anteriores y a los conocimientos disponibles en GenAIOps, puede crear un verdadero ciclo de comentarios en el que las observaciones realizadas durante la producción impulsen el siguiente ciclo de mejoras en las aplicaciones de IA.

Las actividades comunes de esta etapa incluyen lo siguiente:

Supervisión del estado del sistema: realice un seguimiento de las métricas de rendimiento técnico para garantizar un funcionamiento fiable e identificar oportunidades de optimización.

Alineación de métricas empresariales: ajuste directamente el rendimiento de la IA de acuerdo con los objetivos de su organización al medir las métricas y los indicadores de éxito específicos del dominio.

Mecanismos de comentarios: establezca circuitos de comentarios tanto automatizados como humanos para capturar experiencias de los usuarios, niveles de satisfacción y casos extremos que requieren atención.

Evaluación de la calidad de los resultados: evalúe de manera continua las respuestas de la IA para comprobar su precisión, relevancia, seguridad y cumplimiento de las pautas establecidas.

Detección de desviaciones del modelo: identifique cuándo se degrada el rendimiento del modelo.

Gobernanza y mantenimiento

Esta es la capa global más importante, ya que abarca todas las etapas del proceso de GenAIOps. Garantiza que sus sistemas de IA se adhieren a los marcos de gobierno y cumplen con los estándares de cumplimiento necesarios.

La integración de la gobernanza en cada fase significa que puede reducir los riesgos de forma proactiva y garantizar que sus sistemas de IA generativa sigan siendo fiables, cumplan con las normativas y estén en consonancia con los valores de la organización a medida que escalan y evolucionan. Este enfoque holístico no solo mejora la calidad y la fiabilidad de los resultados de la IA, sino que también fomenta una cultura de desarrollo de IA responsable, algo fundamental para el éxito a largo plazo de su startup y el fomento de la confianza de las partes interesadas.

Las actividades comunes de esta etapa incluyen lo siguiente:

Principios de IA responsable: implemente directrices éticas, controles de seguridad y marcos de cumplimiento.

Infraestructura como código (IaC): defina, versione y automatice la pila al completo.

Canalizaciones de CI/CD: administre el código de aplicación tradicional, las bibliotecas de peticiones, las métricas de evaluación y los artefactos de modelos.

Gobernanza de costos: implemente presupuestos de tokens por característica y haga un seguimiento de los costos por interacción; además, establezca alertas para patrones de uso inusuales.

Cumplimiento normativo: mantenga registros de uso completos y registros de gobernanza modelo para adaptarse a los requisitos en evolución.

Creación en AWS desde el primer día

Tanto si se trata de una startup en etapa presemilla que está creando su primer prototipo de IA como de una empresa en una ronda de financiación serie B que gestiona flujos de trabajo de IA complejos, AWS proporciona un completo conjunto de herramientas para implementar esta canalización de GenAIOps desde el primer día. Amazon Bedrock elimina la carga de infraestructura con modelos fundacionales administrados y barreras de protección de seguridad integradas, mientras que Amazon SageMaker lo gestiona todo, desde la experimentación hasta la implementación en producción. La arquitectura sin servidores de AWS escala de manera automática las aplicaciones de IA, desde el prototipo hasta la fase de producción, sin costos iniciales: solo se paga por lo que se utiliza, a fin de preservar activos económicos clave. AWS Activate es un programa para startups que no solo proporciona créditos, sino también asistencia técnica especializada y orientación sobre arquitectura para ayudar a los equipos a ser más eficientes a implementar operaciones de IA de nivel empresarial. Este enfoque integrado le permite centrarse en crear características de IA diferenciadas, mientras que AWS gestiona la complejidad subyacente de la administración, la supervisión y la gobernanza de los modelos, lo que hace que GenAIOps pase de ser una aspiración futura a una ventaja competitiva inmediata.

De cara al futuro

GenAIOps desempeña un papel fundamental en las operaciones de su startup y, al adoptar este marco desde el primer día, se estará preparando para el éxito a largo plazo. En las próximas partes de esta serie, profundizaremos en las implementaciones prácticas y específicas de GenAIOps en AWS para cada etapa.

La parte 2 se centrará en las prácticas básicas de GenAIOps para aquellas startups que se encuentran en las primeras etapas de su recorrido, lo cual le ayudará a establecer la base adecuada y, al mismo tiempo, a mantener la agilidad. Por último, en la parte 3 se analizarán las estrategias avanzadas de GenAIOps para el momento en que se inicie la fase de escalada, a fin de garantizar unas operaciones de IA sólidas, eficientes y sostenibles que apoyen el crecimiento de la startup.

No importa si está comenzando su recorrido con la IA o quiere optimizar sus operaciones actuales, esta serie le proporcionará información útil y recomendaciones específicas de AWS para cada etapa de crecimiento.