La implementación de inteligencia artificial, especialmente mediante el uso de modelos de lenguaje grandes o LLM (sigla en inglés para Large Language Model), transforma la manera en que las organizaciones operan y toman decisiones.
Estos modelos son poderosos y ayudan a simplificar tareas, pero no están exentos de riesgos significativos que, si no se gestionan de manera proactiva y rigurosa, pueden comprometer tanto la viabilidad técnica como la sostenibilidad financiera de los proyectos.
Para evitar ese escenario y aprovechar al máximo esta tecnología, emergen cuatro pilares críticos que deben ser abordados con sumo cuidado al implementar LLMs en cualquier organización.
Estos pilares son: el carácter agnóstico del LLM consumido, el gobierno del dato, las fuentes que alimentan al LLM, y el uso estratégico de una base de datos caché.
Actualmente transitamos lo que se podría denominar una "época de niebla", marcada por el rápido avance de la tecnología, que trae consigo una gran incertidumbre.
En este contexto, los modelos de lenguaje grande (LLMs) se encuentran en plena evolución, con actualizaciones y mejoras continuas.
Las empresas que los integran en sus operaciones deben ser conscientes de que el modelo que hoy parece el más avanzado podría quedar obsoleto mañana, superado por versiones más eficientes, económicas y potentes.
Este fenómeno genera un riesgo considerable de dependencia tecnológica. Un proyecto que hoy es rentable y efectivo, mañana podría enfrentar serios desafíos si el LLM en el que se basa se vuelve inadecuado o muy costoso.
Este riesgo es especialmente crítico en sectores donde los márgenes son reducidos y donde la competitividad depende de la rapidez en la adopción de nuevas tecnologías.
Por eso, es clave que las organizaciones adopten un enfoque agnóstico en el uso de LLM. Esto implica diseñar su tecnología y flujos de trabajo para que soporten múltiples modelos de LLMs, permitiendo cambios rápidos entre proveedores o versiones sin necesidad de grandes ajustes.
Implementar APIs estandarizadas y separar la lógica de negocio de la lógica específica del LLM reduce el riesgo de obsolescencia y facilita la adopción de nuevas y mejores opciones a medida que aparecen.
El gobierno del dato ha sido clave en la gestión de información dentro de las organizaciones durante décadas, y con la integración de LLMs, se vuelve aún más complejo y riesgoso.
En un entorno de datos tradicional, las políticas de acceso y control son claras y bien implementadas, limitando quién puede generar, modificar y acceder a la información.
Sin embargo, al introducir un LLM que interactúa con bases de datos empresariales, estas barreras pueden debilitarse si no se gestionan bien.
La IA puede generar respuestas basadas en la información a la que accede, lo que plantea riesgos si este acceso no está bien regulado, especialmente con datos sensibles, como en los sectores de salud o banca.
El riesgo de comprometer la integridad y la seguridad de los datos es alto, con consecuencias potencialmente devastadoras: pérdida de confianza por parte de clientes, daños a la reputación y posibles sanciones regulatorias.
Para mitigar estos riesgos es esencial implementar un gobierno del dato robusto, específicamente adaptado para la interacción con LLMs.
Esto incluye establecer controles de acceso granulares, monitoreo en tiempo real y auditorías periódicas para detectar y corregir accesos no autorizados.
Además, la encriptación y anonimización de datos sensibles son esenciales para proteger la información confidencial y asegurar el cumplimiento de normativas de protección de datos, como el GDPR en Europa.
El valor de un LLM depende en gran medida de la calidad de los datos que lo alimentan. Un riesgo significativo es utilizar fuentes de información no verificadas, lo que puede comprometer la precisión y la fiabilidad de las respuestas generadas.
En un entorno donde las decisiones basadas en IA tendrán consecuencias financieras y operativas cada vez más importantes, la precisión de la información es crucial.
Permitir que un LLM acceda libremente a Internet genera un riesgo significativo, porque la red contiene mucha información no confiable, sesgada o desactualizada. Incorporar datos incorrectos en la toma de decisiones puede llevar a conclusiones erróneas y causar daños a la organización.
Para mitigar este riesgo, es recomendable restringir el acceso ilimitado a Internet y optar por fuentes de datos externas verificadas y aprobadas por la organización.
Además, conectar el LLM a fuentes de datos internas validadas y enriquecerlo con fuentes externas confiables reducirá el riesgo de basarse en información defectuosa.
El uso de LLMs conlleva costos operativos, ya que cada consulta al modelo consume tokens, impactando directamente en los costos financieros.
Una solución efectiva es implementar una base de datos caché que almacene temporalmente preguntas y respuestas ya procesadas, permitiendo recuperar consultas similares en el futuro sin procesarlas nuevamente a través del LLM.
Los beneficios de utilizar un caché incluyen una reducción de costos, porque se estima que puede disminuir el consumo de tokens hasta en un 30%, lo que representa un ahorro interesante, especialmente en proyectos a gran escala.
Además, mejora la eficiencia al reducir el tiempo de respuesta y mantener la relevancia y precisión de la información.
Es crucial diseñar el caché con mecanismos para actualizar o invalidar respuestas a medida que cambian los datos, asegurando así la relevancia y precisión de la información.
También se deben implementar estrategias de gestión del ciclo de vida de la información para revisar y actualizar periódicamente las respuestas almacenadas.
En Softtek observamos que quienes integren efectivamente estos pilares estarán mejor posicionados para aprovechar las ventajas de la inteligencia artificial, mitigar sus riesgos y maximizar el retorno de la inversión, contribuyendo al éxito a largo plazo del proyecto y de la empresa.
*Por David Soto, Global Director Offer, Partnerships & Innovation Healthcare & Insurance en Softtek