¿Qué es la orquestación de IA?

Además de los modelos y los agentes de IA, los sistemas de IA también incluyen recursos, almacenes de datos y los flujos de datos y pipelines que transmiten datos a través de una organización. Muchos sistemas de IA conectan modelos con herramientas a través de interfaces de programación de aplicaciones (API).

La orquestación eficaz de la IA agiliza el ciclo de vida de la IA de principio a fin en cada etapa. Las plataformas de orquestación automatizan los flujos de trabajo, rastrean el progreso hacia la finalización de tareas, gestionan el uso de recursos, monitorean el flujo de datos y la memoria, y manejan eventos de falla.

A medida que los modelos de lenguaje grandes (LLM) y la IA generativa se vuelven más populares, las organizaciones están implementando técnicas de orquestación de LLM para crear y mantener chatbots más capaces y otras aplicaciones de IA.

Con un sistema de IA unificado, las empresas se benefician de una mayor eficiencia, escalabilidad, capacidad de respuesta y eficacia.

La orquestación de IA funciona cerrando las brechas entre los componentes de un flujo de trabajo de IA. Los tres pilares que facilitan la orquestación del flujo de trabajo de IA son:

• Integración de IA

• Automatización de IA

• Gestión de IA

La integración de IA conecta herramientas de IA, bases de datos y otros componentes del sistema en una solución de IA.

Los pipelines de datos, es decir, los procesos automatizados que organizan, almacenan y mueven los datos a través de una organización, son fundamentales para la integración de la IA. Los ingenieros de datos diseñan y crean pipelines de datos para una transferencia de datos eficiente, una calidad de datos confiable, facilidad de mantenimiento de datos y acceso para la integración y el análisis de datos. Los diagramas de flujo de datos son herramientas útiles que ilustran el movimiento de datos a través de una organización y son útiles al crear herramientas de IA.

La integración también cubre la comunicación y colaboración en tiempo real entre modelos de machine learning (ML), vinculándolos con herramientas a través de API para llamadas a funciones.

Las plataformas de orquestación permiten la creación de ecosistemas de IA que encadenan modelos en flujos de trabajo complejos para cumplir de manera autónoma tareas de alto nivel que son demasiado exigentes para un modelo en sí mismo.

La automatización es la realización de tareas sin intervención humana. Los procesos automatizados pueden variar desde un simple código "si-entonces" hasta flujos de trabajo de aplicaciones completas.

Muchas aplicaciones de IA automatizan alguna parte de un flujo de trabajo o proceso, lo que en teoría simplifica la vida del usuario. Por ejemplo, las aplicaciones de IA pueden resumir y traducir documentos, generar fragmentos de código, comprobar código y realizar investigaciones.

La automatización en la orquestación de IA es el uso de herramientas de orquestación para automatizar los procesos relacionados con la IA y la toma de decisiones, como una llamada a funciones de un LLM a una herramienta a través de su API.

Las plataformas de orquestación también pueden autogestionar el uso informático, priorizando la memoria y los recursos donde más se necesitan para abordar demandas urgentes.

En otros casos, la automatización puede incluir mantenimiento, ya que la plataforma monitorea un sistema de IA en busca de errores y otras pérdidas de rendimiento y luego dirige esos problemas. Se pueden desplegar automáticamente parches, actualizaciones e incluso nuevos modelos para minimizar las interrupciones en la experiencia del usuario o del cliente.

La gestión de la IA es esencial para el compromiso continuo de una organización con la gobernanza de datos y la ética de la IA. Los casos de uso de orquestación en la gestión de IA cubren la supervisión de todo el ciclo de vida de una aplicación de IA.

Los científicos de datos pueden obtener un beneficio del monitoreo del rendimiento en los flujos de trabajo de procesamiento de datos que proporcionan los datos limpios y confiables que los modelos de IA necesitan para obtener resultados precisos.

La administración también es crucial para las obligaciones de seguridad, presentación de informes y cumplimiento de una organización. Las sólidas protecciones de datos mantienen los compromisos de proteger los datos de los usuarios, al tiempo que mantienen a las empresas en línea con los requisitos legales.

Los agentes de IA son modelos singulares de machine learning que pueden planificar y ejecutar tareas de forma autónoma. La orquestación de IA es la integración de agentes de IA con otros modelos, herramientas y fuentes de datos para automatizar y gestionar sistemas de IA más grandes.

Imagine un agente de IA como un semáforo conectado a un sensor de flujo de tráfico. Este semáforo puede determinar de forma autónoma cuándo cambiar de color y hace un trabajo razonable de gestión del flujo de tráfico en su intersección.

Sin embargo, no tiene idea de cuáles son las condiciones generales del tráfico en toda la ciudad, o incluso a una cuadra de distancia en el siguiente semáforo.

En las carreteras en las que los semáforos no están sincronizados o programados correctamente, los resultados suelen ser embotellamientos, en los que los conductores impacientes someten a los residentes cercanos a la sinfonía de su frustración.

La herramienta de orquestación de IA en este escenario sería el sistema que coordina el momento de los cambios de semáforo para mantener los vehículos en marcha sin problemas por las carreteras.

La orquestación de IA ayuda a las empresas a aplicar la tecnología de IA hacia la creación y el despliegue de sistemas y aplicaciones que escalan eficientemente, funcionan sin problemas y evitan interrupciones de rendimiento. Los beneficios de la orquestación de IA incluyen:

• Mayor escalabilidad

• Mayor Eficiencia

• Mejor colaboración

• Mejora del rendimiento

• Gobernanza y cumplimiento más confiables

Una de las principales preocupaciones que las organizaciones deben abordar al compilar una estrategia de IA es cómo escalar los sistemas de IA con el crecimiento del negocio y los casos de uso cambiantes. La orquestación permite a las empresas adaptarse a las demandas y a los flujos de trabajo cambiantes con los recursos adecuados en los lugares correctos.

Por ejemplo, los desarrolladores pueden utilizar Kubernetes para automatizar y administrar el despliegue, la gestión y el escalado de aplicaciones de IA basadas en contenedores. Las plataformas de orquestación asignan dinámicamente recursos en tiempo real para abordar las demandas y prioridades cambiantes a medida que las empresas escalan y necesitan cambios.

La orquestación crea flujos de trabajo automatizados que eliminan la necesidad de realizar tareas repetitivas y tediosas. Como ejemplo de cómo esta integración transparente puede optimizar las prácticas del negocio, considere una situación en la que los empleados necesitan hacer referencia regularmente a los datos de la empresa.

Tradicionalmente, podían consultar manuales, videos de capacitación y hojas de cálculo, o preguntar a colegas de otros departamentos para encontrar la información que necesitaban.

Sin embargo, la IA ofrece soluciones alternativas. Los marcos de orquestación de código abierto, como LangChain, permite construir modularmente aplicaciones de IA, algunas de las cuales ofrecen interfaces de código bajo o sin código.

La generación aumentada por recuperación (RAG) conecta una base de datos con un LLM de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para crear un chatbot que brinda a los usuarios acceso a datos internos a través de instrucciones conversacionales. Las organizaciones pueden implementar una aplicación de este tipo para dar a los empleados un acceso eficiente a los datos que necesitan.

Al igual que otros tipos de plataformas basadas en la nube, las herramientas de orquestación proporcionan un espacio de trabajo centralizado en el que los equipos pueden colaborar tanto internamente como con otros equipos en proyectos. En lugar de mantener cada componente de una aplicación de IA en un silo separado, todos los stakeholders del proyecto pueden trabajar juntos en el mismo entorno.

El intercambio de conocimientos y la colaboración mejorados de un espacio de trabajo único se extienden a la etapa posterior al despliegue del ciclo de vida de un producto de IA. Cuando surgen errores y otros desafíos, todos pueden unirse para solucionar y resolver los problemas de manera efectiva.

La orquestación de IA abre la puerta a la resolución de problemas más complejos, ya que permite a los creadores de aplicaciones de IA usar múltiples modelos, herramientas, fuentes de datos y otros activos.

Los modelos de IA son especialistas. Los algoritmos de machine learning están diseñados para lograr tareas específicas. La orquestación facilita la creación de un sistema de IA que aporta las fortalezas de varios modelos para hacer frente a los desafíos para los que están diseñados de forma única.

Por ejemplo, un modelo de visión artificial y un modelo de procesamiento de lenguaje natural pueden colaborar para escanear y resumir documentos físicos. El primero "lee" el texto con reconocimiento óptico de caracteres, y el segundo entrega el resumen.

La resolución de problemas también se ve mejorada por las capacidades de supervisión en tiempo real que ofrecen muchas herramientas de orquestación. Las organizaciones pueden emplear los datos de rendimiento continuo para ajustar los flujos de trabajo, refinar los modelos para obtener mejores resultados y adaptar los flujos de datos según sea necesario.

Las herramientas de orquestación de IA son el punto de control singular para toda una aplicación, sistema o flujo de trabajo de IA. Con la capacidad de gestionar todos los componentes en un solo lugar, las organizaciones pueden garantizar mejor que sus iniciativas de IA cumplan con los requisitos legales y normativos.

El estado del sistema de IA se puede rastrear y monitorear en tiempo real, lo que otorga insight y transparencia a sus procesos mientras funciona.

La transparencia es primordial para el uso responsable de IA en la atención médica y otras industrias que involucran datos confidenciales, y las plataformas de orquestación pueden ayudar a que los sistemas de IA oscuros sean más explicables.

La gobernanza y el cumplimiento confiables son especialmente importantes en campos con estrictas regulaciones de privacidad, como cuando se aplica IA generativa en finanzas, medicina o derecho.