Servicio Azure OpenAI para aplicaciones nativas en la nube

Introducción

La inteligencia artificial por fin está aquí. Aunque ciertamente ya estaba entre nosotros, podemos considerar la década de 2020 como el comienzo de una nueva era para la inteligencia artificial moderna, más accesible y potente.

Si estás leyendo este libro, probablemente ya sepas que la IA no es un concepto nuevo. Han pasado varias décadas desde su primera aparición (al menos como concepto, durante una famosísima conferencia universitaria en Estados Unidos), y ahora podemos decir que personas de casi todos los ámbitos de la vida están empezando a comprender el potencial y las consideraciones de la inteligencia artificial. Tras varios veranos e inviernos de IA y ciclos de bombo y platillo, por fin ha llegado la promesa del valor de la IA para empresas y particulares, y términos como IA generativa, transformador preentrenado generativo (GPT) y gran modelo de lenguaje (LLM ) están por todas partes.

La llegada de herramientas habilitadas para la IA, como ChatGPT de OpenAI, Midjourney y el nuevo motor Copilot de Microsoft, está facilitando la interacción entre las personas y los algoritmos. Es más, la ola de IA generativa puede considerarse un elemento democratizador para la adopción generalizada de la IA, debido a su valor único para la comunicación basada en el lenguaje natural .

Y esto no es sólo para el público en general. Empresas, políticos, gobiernos, observatorios, startups, etc., todos están hablando de IA generativa, adoptando las tecnologías para mejorar sus servicios a clientes y ciudadanos, analizando su potencial y pensando en futuras normativas sobre IA.

Esa es la diferencia clave entre antes y ahora: la conciencia. Antes, las capacidades habilitadas por la IA se mantenían entre bastidores (por ejemplo, los motores de detección y clasificación de rostros para los repositorios de imágenes, el procesamiento y la generación de lenguaje natural [NLP/NLG] y las tecnologías del habla para los asistentes domésticos personales). Hoy en día, la mayoría de la gente es consciente de que detrás de una aplicación de tipo GPT, hay una "máquina" con capacidades de IA y algoritmos potentes.

¿Y qué viene después de la concienciación? Muchas cosas dependiendo del actor implicado, pero si observamos los patrones típicos de las empresas y startups, sobre todo el aprendizaje y la comprensión de los elementos tecnológicos clave, y una voluntad imparable de adoptar. Esto nos lleva a la capacitación, el elemento clave para la adopción. Durante muchos años, la mayoría de las organizaciones no podían aprovechar las potentes tecnologías habilitadas para la IA. Era un privilegio reservado a unas pocas empresas y centros de investigación, una especie de aristocracia de la IA con importantes barreras de entrada para la innovación y la competencia. Sin embargo, esto está cambiando, en muchos sentidos gracias a la computación en nube.

Durante las dos últimas décadas, las nubes públicas como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), IBM, Oracle y Microsoft Azure han permitido a empresas de todo el mundo obtener capacidades de infraestructura y, dependiendo del caso de uso, acceso a servicios muy avanzados. En los últimos años, áreas como el big data, la IA y la seguridad fueron las superestrellas, y las razones clave para que los adoptantes se pasaran a la nube y aprovecharan las capacidades aaS (as-a-service), junto con posibles razones financieras y de escalabilidad.

Desde 2022, las capacidades de IA generativa han subido repentinamente al escenario. Por ejemplo, Microsoft Azure incorporó Azure OpenAI Service, una plataforma como servicio (PaaS) basada en la nube con capacidades de nivel empresarial para aprovechar las funciones generativas de lenguaje, código e imagen (más sobre esto más adelante). Esta fue la primera y más avanzada opción para los adoptantes de la IA, con una ventaja competitiva clave de las tecnologías de OpenAI. Pero tú, mi ávido lector, probablemente ya sepas esto. Y por eso estás aquí, buscando una forma de aplicar la IA generativa utilizando modelos preconstruidos que puedan personalizarse e integrarse fácilmente mediante API (interfaces de programación de aplicaciones) con todas las ventajas de seguridad y moderación que pueda necesitar una empresa.

Ahora es el momento de profundizar en cómo utilizar Azure OpenAI y otros servicios de Microsoft para diseñar, construir e integrar soluciones nativas de la nube que resuelvan necesidades empresariales reales, con casos de negocio claros, que te permitan prestar servicios de alta calidad a tus clientes y usuarios. Si estás aquí, seguro que entiendes la ventaja de la nube, pero necesitas algunos conocimientos y orientación adicionales. De eso trata este libro: de la democratización real de la IA (ilustrada en la Figura I-1) para todo el ecosistema de innovación. Tú formas (o formarás) parte de él. Utilicemos este libro para subirte a bordo.

Figura I-1. La democratización definitiva de la IA

Nota

Este libro es una guía aplicada que contiene los "bloques de construcción" tecnológicos (servicios gestionados que aportan un valor específico y se interconectan con otras aplicaciones, dentro de una arquitectura de IA de extremo a extremo) relacionados con la implementación de aplicaciones habilitadas para Azure OpenAI. Esto significa que aprenderás sobre configuraciones técnicas, pero también sobre temas relacionados con el negocio, como el retorno de la inversión (ROI) y la IA responsable.

Por último, pero no por ello menos importante, la experiencia de lectura se complementará con varias entrevistas a expertos en el Capítulo 7. La IA Generativa y Azure OpenAI son temas que evolucionan rápidamente, por lo que quiero que este libro se convierta en un recurso vivo para tus próximos proyectos profesionales.