GenAIOps: Cambia el Desarrollo de IA y de Aplicaciones.
GenAIOps tiene el potencial de cambiar el desarrollo de IA, en realidad, ya lo está haciendo. El enfoque a tres hace de GenAIOps una de las combinaciones más interesantes para abordar la forma en que creamos, desarrollamos y desplegamos Aplicaciones de IA, implementamos y desarrollamos Software Empresarial y entrenamos modelos potentes y útiles. Veamos por qué.
GenAIOps (Generative AI Operations) aglutina prácticas y métodos ya conocidos para desarrollar y poner en funcionamiento Soluciones de IA Generativa; la novedad, si se puede llamar así, es que las combina en un entorno de innovación empresarial avanzado. Su peculiaridad principal es que amplía los marcos MLOps tradicionales para abordar los retos que plantean las tecnologías de IA generativa en su uso e integración viable.
GenAIOps combina tres formas de trabajar para el desarrollo de una Solución de IA por eso se identifica como un método que cambia el paradigma del desarrollo del software.
GenAI es la base para acceder a la capacidad de los modelos de IA, crear contenidos, como texto, código, imágenes, etc., a partir de datos existentes. Pero la aplicación de la IA para automatizar las operaciones de TI, la enconteramos con IAOps, con lo que podemos crear la monitorización, la resolución de problemas y la gestión de la infraestructura. Con DevOps, nos acercamos a un conjunto de prácticas muy útiles que buscan básicamente acortar el ciclo de desarrollo de software y proporcionar una entrega continua de valor. ¿Imaginas las tres juntas? Pues eso es GenAIOps.
Usa una Plataforma de Cloud Computing de IA como GitHub Copilot para crear tu modelo en un entorno de nube segura con Microsoft Cloud, utilizando herramientas de Azure AI y Azure ML para orquestar con GenAIOps, simplificando todos los procesos relacionados y centrándote en el valor del modelo y objeto de entrenamiento.
La importancia de este enfoque radica en que la generación automática de código y de la configuración pueden reducir el tiempo empleado en estas tareas para enfocarlo en crear, desarrollar y desplegar Aplicaciones de IA.
Además, combinando estas prácticas, los modelos generativos pueden ayudar a identificar y corregir errores en el código, lo que resulta en aplicaciones más robustas y confiables. Finalmente, la automatización de las operaciones de TI ofrece a los equipos de desarrollo centrarse en tareas de más valor agregado.
GenAIOps facilita la experimentación y la creación de nuevas Aplicaciones de IA mucho más avanzada, fomentando el éxito en innovaciones disruptivas en el ámbito empresarial.
Los casos de uso de GenAIOps son frecuentes en la generación de código, la automatización de pruebas, la gestión de infraestructura y la mejora de los modelos creados.
- Usa esta metodología para la creación automática de código para tareas comunes, como la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la creación de interfaces de usuario.
- Emplea esta práctica para la genereración de casos de prueba y ejecución automatizada para garantizar la calidad del software.
- Utiliza la configuración automática de la infraestructura necesaria para ejecutar Aplicaciones de IA.
- Optimiza el modelo creado con la búsqueda automática de la arquitectura de modelo y los hiperparámetros óptimos.
Lo que vas a necesitar para este enfoque de Innovación en IAs: Plataformas de Cloud Computing, Plataformas de Desarrollo de IA y MLOps, que cubre Azure AI, las herramientas de generación de código para modelos como GitHub Copilot y las herramientas para Automatización y Orquestación con Power AI Platform.
Azure Machine Learning impulsa la experimientación, la automatización, el aprendizaje con MLOps y la integración.
Realiza experimentos rápidamente y rastrea los resultados.
Automatiza el entrenamiento y la implementación de modelos.
Gestiona el ciclo de vida completo de los modelos.
Se integra con otras herramientas de Azure y de terceros.
Azure Cognitive Services permite acceder a servicios preconstruidos, la personalización y la integración sencilla.
Ofrece Servicios Cognitivos, como visión por computadora, PLN, etc.
Personaliza los Servicios para satisfacer necesidades específicas.
Se integran fácilmente en tus Aplicaciones Empresariales y de Negocio.
Azure Databricks ayuda a procesar grandes volúmenes de datos, permite entrenar a gran escala y la colaboración.
Procesa grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Entrena modelos de ML a gran escala.
Facilita la colaboración entre equipos de datos y científicos de datos.
Azure Synapse Analytics ayuda a unificar datos, permite su análisis y facilita el entrenamiento de modelos en este proceso.
Unifica datos estructurados y no estructurados.
Realiza análisis de datos a gran escala.
Permite el entrenamiento de modelos usando Azure ML.
Pero esta forma de trabajar con la IA para desarrollar Soluciones de gran valor no es nueva, únicamente pone de relieve la evolución del despliegue de las Inteligencias Artificiales orquestadas.
La calidad de los datos utilizados para entrenar los modelos generativos es fundamental para la calidad de los resultados, así que tendrás que crear una capa de inteligencia de datos primero, sin esto no podrás crear un modelo óptimo para su desarrollo y entrenamiento con las siguientes capas de inteligencia de datos que vas a necesitar para seguir entrenando al modelo y obtener el prototipo que te has planteado como objetivo.
Es importante comprender cómo los modelos generativos toman sus decisiones para garantizar la transparencia y la responsabilidad, así que tendrás que integrar unos protocolos de creación y uso responsables.
La generación de código puede introducir vulnerabilidades si no se realiza con cuidado, así que tendrás que impulsar el trabajo colaborativo entre los equipos de desarrollo y la observabilidad del modelo.
Además, la implementación de GenAIOps puede requerir una inversión significativa en infraestructura y herramientas, así que deberás escoger muy bien la Tecnología que te ofrezca los servicios y las herramientas adecuadas para crear tu entorno propicio de innovación y desarrollo de Soluciones de IA.
No obstante y con todo, la adopción de GenAIOps en diversas industrias irá en aumento, dado que el beneficio y el retorno parecen más que evidentes.
