Plataformas de IA Generativa: cómo elegir la más adecuada.

La creación de soluciones IA Generativa es una tendencia tecnológica en plena efervescencia. Impulsadas por la rápida evolución de los LLMs y la demanda de interacciones más inteligentes y automatizadas, estamos presenciando una proliferación de nuevas plataformas para simplificar y acelerar el desarrollo de estas soluciones innovadoras.

Pero, ¿qué son las plataformas de creación de soluciones de IA Generativa?

Son plataformas intuitivas (a menudo low-code/no-code) que empoderan a los usuarios para diseñar, construir y desplegar rápidamente soluciones IA Generativa, optimizando tiempos y costes.

¿Cómo han surgido estas plataformas?

Estas innovadoras plataformas de IA Generativa conversacional no surgen de un único origen, sino que convergen desde diversos puntos de partida:

• Evolución de plataformas de chatbots tradicionales:

Soluciones originalmente diseñadas para chatbots deterministas (basados en flujos, reglas y reconocimiento de palabras clave) que han integrado capacidades de IA Generativa para enriquecer la interacción, como la generación de respuestas más naturales y contextuales, la comprensión semántica avanzada de las intenciones del usuario y una toma de decisiones más dinámica en la gestión del diálogo.

Ej. Google Cloud Dialogflow (especialmente su versión CX con funciones generativas) es un claro exponente de esta transición, permitiendo combinar flujos estructurados con la flexibilidad de la IA Generativa.

• Expansión de plataformas de modelos de lenguaje a gran escala (LLM):

Entornos que inicialmente se centraban en el entrenamiento, fine-tuning y despliegue de Large Language Models (LLMs) y que ahora incorporan capas de orquestación sofisticadas, herramientas para la gestión de flujos conversacionales, integración con bases de conocimiento (RAG - Retrieval Augmented Generation) y la capacidad de conectar los LLMs con APIs y herramientas externas (actions/functions) facilitando la creación de aplicaciones conversacionales completas sobre la potencia de los LLMs.

Ej. Azure AI Foundry (Microsoft) ofrece herramientas como Prompt Flow para diseñar, evaluar y desplegar flujos que integran LLMs (desde Azure OpenAI Service u otros) con datos y lógica de aplicación.

• Abstracción y visualización sobre frameworks de desarrollo:

Los frameworks de desarrollo de código abierto, como LangChain, han sido cruciales para estandarizar y acelerar la creación de aplicaciones con LLMs, proporcionando componentes modulares y cadenas reutilizables. Sobre estos frameworks están surgiendo interfaces visuales y plataformas low-code que abstraen la complejidad del código, permitiendo a un público más amplio diseñar y construir flujos de IA Generativa de manera intuitiva.

Ej. LangFlow (para LangChain) ofrece una interfaz gráfica de "arrastrar y soltar" para ensamblar componentes de LangChain y construir aplicaciones complejas sin necesidad de programar cada detalle.

• Integración de capacidades de agentes IA en herramientas de automatización:

Plataformas de automatización de procesos (p. ej. RPAs o workflow automation) están incorporando agentes de IA y capacidades de IA Generativa. Esto les permite no solo ejecutar tareas predefinidas, sino también comprender instrucciones en lenguaje natural, tomar decisiones más complejas, interactuar con usuarios de forma conversacional y realizar acciones autónomas basadas en objetivos.

Ej. N8N, que permite integrar nodos de IA Generativa en sus flujos de trabajo para crear automatizaciones más inteligentes y adaptativas.

¿Va a eliminar la necesidad de programar?

Ya hemos visto este tipo de plataformas en otros ámbitos antes. Dejamos a continuación algunos ejemplos de lenguajes o frameworks de programación y plataformas de cada uno de ellos:

Proyectos de datos:

Proyectos de Machine Learning:

Proyectos de IA Generativa:

Las plataformas de desarrollo agilizan la creación de soluciones, pero no eliminan la necesidad de los lenguajes y frameworks de programación. Mientras las plataformas ofrecen herramientas de alto nivel para tareas comunes, la programación sigue siendo esencial en soluciones que requieran una lógica compleja, personalización avanzada, o en innovaciones específicas. Son, por tanto, complementarios.

¿Qué tipos de plataformas puedo utilizar?

• Soluciones con vendor lock-in de los principales hyperscalers (Azure, AWS y GCP).

Son plataformas ofrecidas por los grandes proveedores de nube (hyperscalers) que facilitan la creación de soluciones de IA Generativa integradas en sus ecosistemas. Por ejemplo, Copilot Studio (Microsoft) o Amazon Bedrock.

• Soluciones con vendor lock-in de vendors de plataformas de IA Gen.

Son plataformas propietarias de empresas especializadas en IA conversacional o soluciones empresariales, que ofrecen herramientas específicas. Por ejemplo, Kore.ai XO o Cognigy.

• Soluciones open-source.

Son plataformas de código abierto que ofrecen máxima flexibilidad y control para el desarrollo de soluciones de IA Generativa. Por ejemplo, LangFlow.

¿Proporcionan ventajas cuantificables?

Desde Paradigma, hemos realizado un análisis para cuantificar el ahorro en tiempo de desarrollo que puede obtenerse mediante el uso de diversas plataformas de IA Generativa. El estudio se centró en las siguientes herramientas:

• Azure Copilot Studio
• Azure AI Foundry
• Amazon Bedrock
• Amazon Q
• Google Conversational Agents
• LangFlow
• N8N

Las estimaciones de ahorro se calcularon para 3 escenarios de proyecto distintos:

1. PoC RAG (Prueba de Concepto con RAG):

• Descripción: una solución que utiliza la técnica RAG (Retrieval Augmented Generation) para proporcionar información basada en una base de conocimiento específica.
• Objetivo: validar la viabilidad técnica, operativa de la solución, sin los requisitos completos de un sistema en producción.

2. Solución RAG productiva:

• Descripción: una solución RAG desarrollada con todas las funcionalidades necesarias para su despliegue y operación en un entorno productivo.
• Incluye: capacidades como integración continua/despliegue continuo (CI/CD), infraestructura como código (IaC), monitorización y versionado, entre otras.

3. Solución Agentic productiva:

• Descripción: una solución basada en agentes de IA capaces de utilizar diversas herramientas (por ejemplo, consultar bases de conocimiento, interactuar con bases de datos relacionales o sistemas como JIRA).
• Incluye: todos los requisitos y funcionalidades para su despliegue y mantenimiento en un entorno de producción.

El ahorro en tiempo de desarrollo al utilizar estas plataformas de IA Generativa varía según la herramienta específica y la complejidad del proyecto.

Se constata una reducción significativa del tiempo de desarrollo en los tres escenarios analizados. Proporcionalmente, el ahorro tiende a ser mayor en proyectos más sencillos, donde las funcionalidades principales de estas plataformas tienen un impacto más directo. Esta tendencia se observa en el siguiente orden (de mayor a menor ahorro relativo): PoC RAG > Solución RAG productiva > Solución Agentic productiva.

Analizando el impacto específico de estas plataformas por tipo de tarea en la implementación de dichos proyectos, se observa lo siguiente:

Impacto mínimo:

• Análisis documental inicial y levantamiento de información.
• Análisis de requisitos y diseño conceptual de alto nivel de la solución.
• Gestión del proyecto, documentación exhaustiva y reuniones de seguimiento.

Impacto moderado:

• Desarrollo de flujos de ingesta, transformación e indexación de datos.
• Desarrollo de herramientas (tools) personalizadas y lógica de integración para soluciones agentic.
• Experimentación iterativa y optimización (afinamiento de prompts, selección de LLMs, configuraciones de ingesta).
• Desarrollo de la interfaz de usuario (frontend) a medida.

Impacto alto:

• Despliegue y configuración de la infraestructura subyacente y automatización de procesos DevOps (CI/CD, IaC).
• Desarrollo y orquestación de los flujos lógicos centrales de la IA (ej. la lógica RAG, las cadenas de razonamiento de los agentes).

¿Cómo escoger la plataforma?

Los requisitos para desarrollar y desplegar casos de uso de IA Generativa, tanto presentes como futuros, son variables. Al seleccionar una plataforma, es crucial evaluar la disponibilidad de ciertas capacidades esenciales y deseables que determinarán la opción más adecuada, como por ejemplo:

• Instrucciones del LLM: definición clara y efectiva de instrucciones, contexto y rol para el LLM.
• Múltiples LLMs: elección entre diversos LLMs (propietarios, de terceros e, idealmente, open-source).
• Prompt Engineering: herramientas para el diseño, prueba y refinamiento eficiente de prompts.
• Bases de conocimiento para RAG (Retrieval Augmented Generation):
  • Ingesta interna: automatización de la ingesta e indexación de documentos desde repositorios.
  • Conexión externa: integración con bases de datos vectoriales o de grafos.
  • Múltiples fuentes: capacidad para utilizar varias bases de conocimiento simultáneamente.
• Agentes y herramientas:
  • Definición: creación de agentes y herramientas para interactuar con sistemas externos y ejecutar acciones.
  • Conectores: disponibilidad de conectores preconfigurados para sistemas comunes.
  • Estándares: soporte para OpenAPI y MCP.
• Flujos: diseño y ejecución de flujos lógicos de tareas (ej. flujos de conversación, orquestación de procesos).
• Gestión de memoria: capacidad para mantener el contexto en conversaciones o procesos.
• Variables y parámetros: uso de variables y parámetros en flujos y prompts para soluciones dinámicas y personalizadas.
• Interfaz de usuario (Frontend):
  • Canales: integración nativa con canales (Teams, WhatsApp, etc.).
  • Demos/PoCs: generación automática de interfaces web para demostraciones.
  • Incrustación web: snippets (ej. iframes) para integrar chat en webs existentes.
  • Integración avanzada: APIs o SDKs para desarrollo de frontend personalizado.
• Procesos CI/CD:
  • Entornos múltiples: soporte para entornos de desarrollo, pruebas y producción (DEV, TEST, PROD).
  • Automatización: capacidades para automatizar pruebas y promociones entre entornos.
  • Integración externa: compatibilidad con herramientas CI/CD estándar del mercado.
• IaC (Infrastructure as Code): gestión de la configuración de la solución IA (agentes, bases de conocimiento) como código (ej. Terraform, CloudFormation).
• Versionado código y prompt:
  • Control de cambios: versionado de la lógica de la aplicación y de los prompts.
  • Integración: conexión con sistemas como Git y herramientas de versionado de prompts (ej. Langfuse).
• Monitorización: capacidad para monitorizar uso, rendimiento del LLM, costes y satisfacción del usuario mediante métricas y herramientas.
• Guardrails: mecanismos de seguridad para filtrar entradas/salidas, previniendo contenido inapropiado y ciberataques (ej. inyección de prompts).
• Autenticación y seguridad: gestión de autenticación y permisos para la plataforma y soluciones desplegadas, incluyendo integración con IdPs (Identity Providers) y control de acceso basado en roles.

Nota: las plataformas de IA Generativa presentan distintos grados de madurez. Algunas están listas para desplegar Agentes de IA en producción, mientras otras son más adecuadas para pruebas de concepto. Dada su rápida evolución y la constante incorporación de nuevas funcionalidades, cualquier análisis es una instantánea temporal.

Otros aspectos más allá de la funcionalidad incluyen:

• Dependencia del proveedor (Vendor Lock-in): riesgo y flexibilidad contractual.
• Facilidad de uso: intuitividad de la plataforma para los usuarios objetivo.
• Velocidad de desarrollo y despliegue: agilidad para iterar y lanzar soluciones.
• Coste total (TCO): incluyendo licencias, infraestructura y consumo.
• Escalabilidad: capacidad de crecimiento de la solución.
• Integraciones adicionales: conectividad con ecosistemas empresariales (ej. CRM, ERP).
• Soporte y documentación: calidad y disponibilidad de ayuda técnica y recursos.
• Gobernanza: control sobre el ciclo de vida y cumplimiento de las soluciones.

Facilidad, rapidez y eficiencia en el desarrollo de soluciones de IA Generativa

En definitiva, las plataformas de creación de soluciones con IA Generativa se erigen como herramientas fundamentales para capitalizar el inmenso potencial de esta revolución tecnológica.

Su capacidad para democratizar el desarrollo, acelerar la entrega de valor y optimizar recursos (una ventaja competitiva claramente evidenciada por los análisis de ahorro de tiempo) es indiscutible. La diversidad de opciones disponibles permite abordar, con una eficiencia antes inalcanzable, desde ágiles pruebas de concepto hasta la implementación de robustos sistemas productivos.

La selección de la plataforma idónea, no obstante, trasciende el mero análisis de sus capacidades técnicas; exige una cuidadosa ponderación de aspectos estratégicos como la infraestructura existente en la organización, el coste total de propiedad, el grado de dependencia del proveedor y la calidad del soporte técnico disponible.

En un campo tan efervescente y en continua evolución como el de la IA Generativa, utilizar plataformas que aceleren la entrega de valor puede forjar una ventaja competitiva decisiva, especialmente si se acompaña de una adaptación ágil del equipo y una integración inteligente de estas herramientas en los procesos de negocio existentes.