Desarrollar o comprar un modelo de IA generativa no es lo mismo. Cada opción tiene sus beneficios y desventajas.
Recientemente publicamos un artículo en el que señalamos varios factores que podrían conllevar al fin de la bonanza de la IA generativa en 2024. Aun así, es un hecho que muchas compañías están considerando integrar esta tecnología en sus operaciones. Al fin y al cabo, puede facilitar la innovación, aumentar la productividad y mejorar la excelencia funcional. Sin embargo, primero se debe poseer un modelo de IA generativa.
Es entonces cuando muchos negocios deben elegir entre dos caminos: desarrollar o comprar un modelo de IA generativa. ¿Cuál es la mejor opción? A partir de los consejos provistos por Forbes e IDC, ofreceremos un listado de beneficios y desventajas.
¿Cuáles son los beneficios y las desventajas de comprar un modelo de IA generativa?
Tanto Forbes como IDC señalan que la gran ventaja de comprar una IA generativa es la inmediatez con la que concede los beneficios de esta tecnología. No hay necesidad de esfuerzos internos de desarrollo. Por ende, suele ser más económica a corto plazo. Otras ventajas son su facilidad de uso, rendimiento comprobado y soporte continuo.
Sin embargo, todas estas ventajas son a costa de una falta de diferenciación ante la competencia debido a sus limitadas capacidades de personalización. De ser posible, lo mejor sería entrenar al modelo con datos específicos para realizar una tarea particular.
Este enfoque es adecuado para compañías que buscan acceder rápidamente a los beneficios de la IA generativa, sobre todo aquellas que poseen un nivel de madurez bajo en lo que respecta a gestión de datos empresariales e inteligencia artificial. Es muy útil para casos de uso comunes, tales como chatbots para servicio al cliente.
Es un primer paso adecuado para que dichas empresas inicien su viaje con la IA generativa mientras establecen unas bases para la gestión de datos, la gobernanza y el posterior desarrollo de IA. No obstante, hay que tener cuidado con la información que se envía al vendedor. Puede generar problemas de seguridad y privacidad.
¿Y si afina un modelo de IA generativa ya existente?
Más allá de conceder acceso inmediato a los beneficios de la IA generativa y una mayor flexibilidad, esta estrategia ofrece soluciones robustas, control sobre datos de entrenamiento y un desempeño superior. Implica modificar un modelo comercial o de código abierto para que se alinee con requerimientos específicos del negocio. El único pero es que requiere conjuntos de datos etiquetados y actualizaciones constantes.
IDC señala tres métodos para afinar modelos de IA generativa:
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Fine-tuning. Consiste en entrenar al modelo a través de ejemplos de entrada-salida para ciertos prompts. Es útil cuando se dispone de pocos datos etiquetados. En esta guía, OpenAI detalla las ventajas del fine-tuning.
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Generación aumentada por recuperación (RAG). Es un proceso de optimización de la salida diseñado para mejorar el rendimiento de los Modelos de Lenguaje Extenso (LLM). En esta guía, Amazon explica las ventajas de RAG.
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Prompt engineering. Es una disciplina enfocada en potenciar el uso de modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial. El objetivo es formular prompts diseñados específicamente para desencadenar respuestas deseables.
¿Cuáles son los beneficios y las desventajas de desarrollar un modelo de IA generativa?
Por supuesto, desarrollar un modelo de IA generativa es el camino más laborioso. Supone crear un modelo fundacional empleando datos institucionales, lo que implica una mayor inversión económica y de tiempo. A cambio, esta estrategia ofrece el mayor nivel de control, gobernanza y transparencia. Es la mejor opción para las organizaciones que buscan crear productos o servicios únicos a partir de sus propios datos.
Como señala Forbes, un modelo de IA generativa desarrollado internamente puede ser interoperable con la plataforma interna de la compañía y su stack tecnológico. No menos importante, la propiedad intelectual ofrece una ventaja competitiva al asegurar la privacidad de los datos con los que se entrene el modelo de IA generativa.
Los altos costos relacionados con la recolección de datos y la infraestructura no son las únicas dificultades a la hora de desarrollar un modelo. También está la necesidad de un equipo conformado por expertos en ciencia de datos y machine learning. Conseguir profesionales con estas aptitudes puede ser costoso y tomar bastante tiempo en comparación con otras profesiones. Según LinkedIn, el promedio es de 49 días.
Si la empresa no posee un nivel de madurez mínimo, será incapaz de identificar los desafíos y limitaciones de esta tecnología. Dada la gran inversión monetaria que requiere desarrollar un modelo de IA generativa, esto puede suponer un gran riesgo.
Conclusión
La decisión de comprar o desarrollar una IA generativa no es una que deba tomarse a la ligera. Es necesario que no solo el departamento de TI, sino que diversas partes interesadas —esto incluye a los ejecutivos de nivel-C— evalúen la viabilidad de cada opción y sus beneficios a corto, mediano y largo plazo. Sin una mentalidad estratégica, implementar un modelo de IA generativa puede ser una receta para el desastre.
