El problema de la escalabilidad de la IA

Costos e Infraestructura

Implementar IA generativa a nivel empresarial conlleva importantes costos computacionales. A diferencia de otras aplicaciones de software, estos modelos requieren gran poder de cómputo para operar, especialmente aquellos basados en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) con miles de millones de parámetros.

Cada interacción con un modelo como GPT-4 puede implicar procesar enormes cantidades de cálculo. En términos concretos, el propio CEO de OpenAI ha mencionado que ejecutar ChatGPT tiene costos informáticos “alucinantes”, del orden de unos cuantos centavos de dólar por cada conversación (El problema de la inteligencia artificial para las grandes tecnológicas: Los costes se disparan - Negocios TV). Puede no sonar a mucho, pero si imaginamos miles o millones de interacciones diarias (como las que podría tener un chatbot de atención al cliente de una gran empresa), esos centavos se convierten en una suma significativa.

Por ejemplo, directivos de Google estimaron que una consulta hecha a un buscador potenciado con IA generativa podría costar hasta 10 veces más que una búsqueda tradicional. Analistas calcularon que si Google respondiera con IA la mitad de las consultas que hoy atiende, sus gastos de infraestructura aumentarían en 6 mil millones de dólares al año (El problema de la inteligencia artificial para las grandes tecnológicas: Los costes se disparan - Negocios TV). En resumen, escalar la IA generativa implica escalar los costos: más servidores, más consumo de electricidad y potencialmente cuotas a proveedores de nube o licencias de modelos.

Desde la perspectiva de infraestructura, las empresas deben considerar cómo y dónde correrán estos modelos. Para un uso a gran escala, usualmente se requiere hardware especializado (como GPUs o TPUs) que no siempre forma parte de la infraestructura tradicional de TI. Muchas organizaciones optan por la nube, aprovechando servicios de IA generativa ofrecidos por proveedores como Amazon, Google, Microsoft u OpenAI, que ya tienen modelos optimizados y listos para usar bajo demanda.

Esto reduce la inversión inicial en equipos, pero lleva a costos operativos continuos (generalmente por volumen de uso). Otras empresas con altas demandas pueden invertir en montar sus propios servidores de IA o incluso entrenar modelos a medida, pero esto puede requerir decenas de especialistas y una inversión notable. Un punto intermedio es usar modelos pre-entrenados pero ajustarlos (fine-tuning) con datos propios de la empresa; esta estrategia equilibra personalización con ahorro de tiempo, aunque igualmente demanda infraestructura para ese entrenamiento adicional.

En cualquier caso, escalar significa planificar la capacidad: asegurar que si el número de usuarios o peticiones crece, el sistema sigue respondiendo sin caídas ni demoras excesivas. Esto puede implicar arquitecturas de microservicios, balanceo de cargas, almacenamiento rápido para manejar datos, y posiblemente redundancia (tener instancias de respaldo) para alta disponibilidad.

En síntesis, una empresa interesada en IA generativa debe presupuestar adecuadamente tanto la inversión en infraestructura (o los costos de cloud) como el mantenimiento de la misma, garantizando que la solución pueda crecer sin sorpresas en las facturas ni cuellos de botella técnicos.

Rendimiento y Escalabilidad del Servicio

Junto con el costo, el rendimiento de las soluciones de IA generativa es un factor crítico al escalarlas. En pequeñas pruebas, un modelo puede tardar unos segundos en generar una respuesta, lo cual es aceptable. Pero imagine un asistente virtual al que acuden miles de clientes simultáneamente: si cada respuesta se vuelve lentamente más lenta a medida que aumenta la carga, la experiencia del usuario se deteriora.

Escalar requiere asegurar que el sistema responda con rapidez y consistencia, aun bajo alto volumen de uso. Esto a veces obliga a simplificar modelos o usar versiones más livianas en ciertos escenarios. Por ejemplo, una empresa podría usar un modelo muy grande y completo para tareas complejas (como analizar un documento extenso), pero para responder preguntas simples de clientes frecuentes quizá emplee un modelo más pequeño o una respuesta almacenada, para así servir a muchos usuarios a la vez sin latencia.

Otro aspecto es la monitorización del rendimiento. En entornos de producción, se debe medir constantemente cuánto tarda cada respuesta de la IA, cuánta carga está soportando el hardware y cómo escala esa carga con más usuarios. Las empresas exitosas en IA implementan sistemas de monitoreo y alertas: si el tiempo de respuesta excede cierto umbral o si se acerca al límite de capacidad, se activan acciones (como levantar más instancias en la nube automáticamente, o degradar elegantemente el servicio con mensajes de espera). Este tipo de ingeniería garantiza que la experiencia se mantenga aceptable mientras la solución crece.

No hay que olvidar el aspecto de calidad ligado al rendimiento. Mantener la calidad de las respuestas generadas al escalar es otro desafío. Cuando se pasa de un entorno controlado a uno masivo, es posible que el modelo reciba preguntas o casos de uso no anticipados. Si no se controla, el rendimiento “cognitivo” de la IA podría bajar (por ejemplo, dando respuestas menos precisas o incoherentes bajo cierta carga). Para prevenir esto, las empresas deben testear sus modelos con amplios escenarios antes de escalar y posiblemente seguir afinándolos. Algunas incorporan un sistema de evaluación continua: recolectan feedback de las respuestas de la IA en producción (ya sea a través de calificaciones de usuarios o revisiones internas) y ajustan el modelo o sus parámetros para mejorar.

Finalmente, está la cuestión de la escalabilidad organizacional: no solo la tecnología debe escalar, también el soporte y la gobernanza. A gran escala, se necesitan equipos dedicados a mantener el sistema de IA, resolver incidencias rápidamente y actualizar el modelo conforme cambian las necesidades. Asimismo, la integración con otros sistemas empresariales (bases de datos, CRMs, sistemas de seguimiento) debe escalarse: por ejemplo, que el chatbot siga funcionando bien al mismo tiempo que consulta datos del sistema de inventarios o del CRM con millones de registros. Todo esto requiere un diseño arquitectónico sólido desde el inicio, pensando en el largo plazo. En conclusión, escalar la IA generativa implica un delicado equilibrio entre velocidad, calidad y volumen: lograr que la IA responda rápido, con respuestas útiles, aunque haya 10, 1000 o 10000 usuarios usándola a la vez.

Consideraciones Éticas y de Privacidad

Por último, pero sumamente importante, al escalar soluciones de IA generativa las empresas deben abordar las consideraciones éticas y de privacidad. Estos modelos aprenden de grandes cantidades de datos de Internet u otras fuentes, por lo que pueden traer incorporados sesgos o tendencias indeseadas presentes en esos datos. Si no se tienen cuidados, una IA generativa podría producir contenido ofensivo, discriminatorio o simplemente erróneo. En un entorno empresarial, las consecuencias de esto van desde daños reputacionales hasta problemas legales. Por ejemplo, ya hemos visto casos de chatbots públicos que empezaron a emitir comentarios inapropiados porque usuarios malintencionados los llevaron por ese camino o porque el modelo no tenía filtros suficientes. En aplicaciones internas o de cara al cliente, es fundamental implementar controles de contenido: por un lado, filtrar las entradas (para evitar que el sistema sea instruido con peticiones que lo lleven a respuestas indebidas) y, por otro lado, filtrar o moderar las salidas (para detectar y bloquear antes de mostrar cualquier respuesta que contenga lenguaje no permitido, información confidencial, etc.). Muchas soluciones comerciales de IA ofrecen ya algún nivel de moderación de contenido automática, pero las empresas igual suelen añadir sus propias capas según sus políticas (por ejemplo, prohibir que un asistente genere consejos financieros a menos que estén verificados, o que no use ciertas palabras).

La precisión y veracidad de la información generada es otra preocupación ética. Un modelo generativo puede alucinar datos, es decir, inventar contenido que suena plausible pero es falso. A pequeña escala, un error en una respuesta es fácil de detectar y corregir manualmente. Pero a gran escala, si la IA está, digamos, respondiendo automáticamente cientos de consultas al día, podría difundir información equivocada sin que nadie lo note de inmediato. Imaginemos un asistente médico que genere recomendaciones de salud: un error podría ser crítico. Por eso, en escenarios sensibles, las empresas mantienen siempre un humano en el circuito de validación. Un buen ejemplo es el mencionado caso de InfoJobs: la herramienta sugiere descripciones de CV o de vacantes, pero espera que el usuario las revise y edite (Resúmenes, documentación interna e incluso atención al cliente: así usan ChatGPT seis empresas en España como TravelPerk o Infojobs). Esta práctica de supervisión humana es altamente recomendable al escalar la IA, para asegurar que el contenido final cumpla con los estándares de la empresa y las regulaciones aplicables.

La privacidad de los datos es otro pilar. Al usar servicios de IA en la nube, muchas veces los datos que el usuario ingresa (por ejemplo, la consulta de un cliente que incluye sus datos personales, o documentos internos de la empresa) se transmiten fuera de la organización hacia el proveedor de IA. Esto plantea riesgos de filtración o uso no autorizado de información. Un caso conocido fue el de Samsung, donde varios empleados usaron ChatGPT para ayudarles a corregir código y transcribir reuniones, sin darse cuenta de que estaban subiendo código fuente confidencial de la empresa al servicio público de ChatGPT (Empleados de Samsung filtran información confidencial por usar ChatGPT) (Empleados de Samsung filtran información confidencial por usar ChatGPT). Esa información sensible quedó almacenada en los servidores de OpenAI, lo que representó una filtración involuntaria. Incidentes así han llevado a empresas a establecer políticas estrictas: algunas prohíben introducir datos confidenciales en herramientas de IA públicas, o desarrollan instancias privadas de los modelos (donde los datos nunca salen de su nube segura). Al escalar la IA generativa, es fundamental entrenar al personal sobre buenas prácticas de seguridad, así como implementar medidas técnicas (encriptación, anonimización de datos personales antes de enviarlos a la IA, etc.). También se deben revisar los términos de uso de los proveedores: asegurarse de que no almacenen ni usen la información suministrada para otros fines, o negociar contratos adecuados.

Finalmente, la ética involucra consideraciones más amplias como la propiedad intelectual y el impacto en la sociedad. Si una IA genera una imagen o texto basándose en patrones de millones de obras existentes, surgen preguntas: ¿a quién pertenece el contenido generado? ¿Podría estar infringiendo derechos de autor si imita demasiado un estilo protegido? Estas cuestiones aún se están debatiendo en tribunales y regulaciones de distintos países. Una empresa que adopta IA generativa debería asesorarse legalmente para entender qué uso puede hacer con seguridad de los outputs de la IA (por ejemplo, muchas evitan usar directamente contenido generado para fines comerciales sin revisión, para no correr riesgos de plagio accidental). También está el impacto en las personas: escalar la automatización genera preocupación en las plantillas sobre si la IA reemplazará puestos de trabajo. La recomendación ética aquí es ser transparente con los empleados sobre el rol de la IA (enfatizando que viene a asistir, no a suprimir el trabajo creativo y de decisión humana) y tal vez ofrecer capacitación para que aprendan a colaborar con estas herramientas en lugar de temerlas. La adopción responsable de IA generativa implica equilibrar la innovación con la responsabilidad, asegurando que la tecnología se use de forma que respete los valores de la empresa, las leyes vigentes y los intereses de clientes y empleados.

Recomendaciones

La inteligencia artificial generativa representa una oportunidad formidable para las empresas, brindando nuevas formas de aumentar la eficiencia, innovar en productos y ofrecer mejores experiencias a los clientes. Como hemos visto, ya se aplica con éxito en áreas como atención al cliente, marketing y optimización interna, aportando resultados tangibles como ahorro de tiempo, mayor personalización y apoyo en la toma de decisiones.

Sin embargo, también conlleva retos importantes al intentar escalar su uso. Para las organizaciones interesadas en adoptar IA generativa a gran escala, a continuación ofrecemos algunas recomendaciones prácticas:

• Comenzar con proyectos piloto enfocados: Es aconsejable iniciar con casos de uso específicos que tengan un impacto visible pero acotado (por ejemplo, un asistente para soporte interno, o generar contenido para una campaña puntual). Esto permite medir resultados rápidamente y aprender de la experiencia antes de expandir la IA a toda la empresa. Identifique victorias rápidas que requieran poco esfuerzo pero generen valor, ganando así impulso y apoyo dentro de la organización para proyectos más grandes (5 casos de uso de IA generativa para su empresa).

• Invertir en infraestructura adecuada o aliados tecnológicos: Evalúe si le conviene usar servicios en la nube con IA (más flexibles y rápidos de empezar) o desarrollar capacidades internas. En cualquier caso, asegúrese de contar con la infraestructura escalable para soportar el crecimiento: esto puede significar contratar suficientes recursos de nube, optimizar sus bases de datos para integrarse con la IA, o adquirir hardware especializado si busca implementar on-premise. No tema apoyarse en socios tecnológicos; por ejemplo, hay consultoras especializadas en integrar IA generativa en procesos empresariales (Bain & Company announces services alliance with OpenAI to help enterprise clients identify and realize the full potential and maximum value of AI | Bain & Company). Lo importante es que la tecnología esté alineada con la demanda: que no se quede corta ante más usuarios ni sea excesivamente costosa por falta de optimización.
  
  

• Formar al equipo y fomentar una cultura de IA: La adopción exitosa no es solo técnica, también humana. Capacite a sus empleados en el uso de estas herramientas de IA generativa. Desde agentes de servicio al cliente hasta analistas de marketing, todos deben entender cómo aprovechar la IA en su rol (y conocer sus límites). Es útil designar “embajadores” internos de IA – empleados entusiastas y formados que ayuden a sus colegas a sacarle partido a las nuevas soluciones. Al mismo tiempo, comunique claramente la visión: la IA como asistente para potenciar el trabajo de las personas, no para reemplazarlas. Una fuerza laboral que confía en la tecnología y sabe cómo integrarla en su día a día marcará la diferencia al escalar.
  
  

• Establecer controles éticos y de seguridad desde el inicio: No espere a que surja un problema para pensar en la ética. Defina políticas sobre qué tipo de contenidos puede generar (y qué no) la IA en su empresa. Implemente revisiones humanas en los puntos críticos; por ejemplo, si la IA dará respuesta directamente a un cliente, quizás las primeras veces conviene revisar manualmente hasta confiar en su desempeño. Proteja los datos sensibles: anonimice información personal que procese la IA, añada disclaimers si las respuestas de la IA podrían tener errores (“esta respuesta es generada automáticamente y puede requerir verificación adicional”), y monitoree el uso para detectar sesgos o salidas inusuales. La gobernanza de IA debe crecer junto con la solución técnica. Considere formar un comité ético o incluir en las decisiones a departamentos como Legal, Seguridad de la Información y Recursos Humanos, para tener visiones diversas sobre el despliegue responsable de la IA generativa.
  
  

• Medir resultados y iterar constantemente: La adopción de IA generativa a gran escala es un proceso continuo. Establezca métricas claras de éxito (ahorro de horas, satisfacción del cliente, reducción de errores, etc.) y mida regularmente cómo la solución las está cumpliendo. Recoja feedback de usuarios finales y de empleados que interactúan con la IA. Con base en esos datos, refine tanto el modelo (por ejemplo, actualizando su entrenamiento con nuevas situaciones) como los procesos alrededor. Puede ser útil planear actualizaciones periódicas de la solución, igual que se hacen mejoras a un software tradicional. Iterar y mejorar asegurará que la IA realmente genere valor sostenido y se adapte a cambios en el entorno de negocios o en las necesidades de la empresa.