Una única infraestructura para cubrir diversas necesidades. Esa es la filosofía de la Arquitectura Multipropósito en el mundo de la Inteligencia Artificial (AI).

Se trata de la plataforma diseñada para abordar múltiples tareas o problemas. Así, se diferencia de las arquitecturas especializadas, que se enfocan en un solo tema o en una única área.

Su versatilidad hace que pueda ser utilizada para una amplia gama de aplicaciones y casos de uso de IA. El panorama de implementación y gestión de esta tecnología se vuelve más complejo. Esto se debe a que la IA es utilizada cada vez por más áreas de las organizaciones y para cumplir más funciones.

De hecho, la consultora de mercado IDC estima que el gasto en sistemas centrados en IA superará los US$300.000 millones en todo el mundo en 2026.

Al mismo tiempo, Forrester había anunciado, aún semanas antes del fenómeno ChatGPT, que el gasto en software vinculado con IA se iba a duplicar entre 2022 y 2025. El avance es inminente e irrefrenable. ¿Qué rol juegan las Arquitecturas Multipropósito en una estrategia de IA?

Arquitectura Multipropósito e IA: simple y efectivo

En este contexto, las Arquitecturas Multipropósito generan un impacto significativo. Por un lado, reducen de manera drástica la complejidad. Por el otro, disminuye los costos asociados con el mantenimiento que implicarían múltiples sistemas especializados.

Además, al centralizar la infraestructura, facilita la escalabilidad y el aprendizaje a medida que los algoritmos y los modelos entrenados en un área pueden enriquecerse con datos y conocimientos de otros sectores.

Los múltiples casos de uso disponibles dejan de ser así piezas aisladas y se transforman en engranajes que permiten a la organización tener una mirada estratégica de la IA Generativa.

Estos son algunos de los casos de uso más destacados ya disponibles:

– Generación de contenido. Creación automática de textos coherentes y relevantes o respuestas eficientes y precisas. 

– Escritura de código fuente. Documentación y mejoras de código fuente.

– Asistentes conversacionales con procesamiento de archivos real-time. Responden preguntas específicas sobre información almacenada en documentos, audios e imágenes. Aplica a industrias como educación, salud, seguridad o banca.

– Gestión documental. Resuelve consultas del usuario a partir de grandes volúmenes de información almacenada e indexada. Aplica al área de RRHH (procesamiento de CVs y solicitudes de empleo). También a logística y transporte (gestión de documentos de inventarios, envíos y facturación) y análisis de documentos legales.

– Generación de consultas e integración con Power BI. Responde consultas en lenguaje natural a partir de información de bases de datos estructuradas.

Desafíos de la Arquitectura Multipropósito

Así como la Arquitectura Multipropósito aporta numerosos beneficios, su implementación también genera algunos desafíos.

Por ejemplo, la flexibilidad puede venir acompañada de cierta complejidad inherente. Esto se debe a que adaptar una arquitectura para diferentes tareas puede requerir un mayor esfuerzo en la configuración y en la optimización.

Además, es importante garantizar que la arquitectura cumpla con los requisitos de rendimiento, seguridad y cumplimiento normativo para todas las aplicaciones.

En resumen, una Arquitectura Multipropósito en IA generativa proporciona una base sólida y versátil para avanzar en una estrategia con mirada de 360º. También, es la clave que aporta eficiencia y flexibilidad para el desarrollo y el despliegue de soluciones de IA generativa.

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