Prefacio

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No puedo ocultar mi emoción. El periodo 2022-2024 ha sido uno de los momentos más asombrosos de la era tecnológica moderna. Algunos lo llaman el "momento iPhone" de la inteligencia artificial, y mucha gente está descubriendo ahora el potencial real de la IA. Pero no creo que sea sólo eso. Creo que estamos entrando en una fase exponencial en la que todos los avances tecnológicos avanzan tan rápido que es difícil seguirles la pista. Pero eso es maravilloso. Varios años de progreso y competencia industrial en sólo unos meses. Lo que a menudo se consideraba imposible (o incluso mágico) es ahora una realidad... y no ha hecho más que empezar.

Esa sensación de innovación y disrupción total es lo que sentí la primera vez que probé Azure OpenAI Studio. Tuve acceso anticipado como Especialista en IA de Microsoft. Era una versión muy temprana, y definitivamente no era el Studio ni las funciones y modelos relacionados que tenemos hoy, pero era muy prometedor. Poco sabíamos que este servicio en la nube estaba a punto de convertirse en la superestrella de la era de la IA generativa. Y era una realidad, no un concepto ni un producto futuro. Era algo que podíamos utilizar para crear nuestras propias implementaciones al estilo GPT, con diferentes modelos y compensaciones de coste/rendimiento, pero también con una complejidad de implementación y despliegue relativamente baja.

Tras unos meses de pruebas y seguimiento de nuevas funcionalidades, OpenAI lanzó ChatGPT. Un boom. Nunca había visto un momento tan viral relacionado con las tecnologías de IA. Incluso en Microsoft, la sensación de ser testigo de algo extraordinario estaba ahí, cada día y cada noche, durante innumerables discusiones "frikis" con mis colegas. El momento clave fue el anuncio de la funcionalidad de "chat" en Azure OpenAI Service, que permitió por primera vez a cualquier empresa probar e implementar una instancia del tipo ChatGPT para sus propios fines. Luego llegó Bing Chat (que evolucionaría hasta convertirse en lo que hoy llamamos Microsoft Copilot). Boom ×2. Fue la primera vez que vimos la combinación de motores de búsqueda clásicos con una experiencia de chat GPT, en la misma pantalla... ¡y funcionó! La gente podía obtener una respuesta directa a sus necesidades precisas en lugar de buscar información utilizando palabras clave y tener que determinar la respuesta correcta por sí mismos, y lo hacían con un lenguaje sencillo. Ni palabras clave, ni complejas combinaciones de palabras. Sólo pedían información y esperaban una respuesta.

Pasaron los meses y empezamos a desplegar las primeras pruebas de concepto con Azure OpenAI. Formo parte de un equipo de campo, así que estaba muy cerca de la realidad de los adoptantes: su comprensión de lo que es la IA generativa, sus casos de uso previstos, sus preocupaciones, etc. También formé parte de la comunidad de IA de Microsoft, que tenía mucha energía y creatividad para explorar nuevos enfoques, descubrir nuevas arquitecturas y conocer las técnicas y aceleradores más recientes. Créeme, no era la única que se sentía afortunada en esos momentos. Era pura energía.

En un momento dado, y supongo que esto se debió a mi formación académica como profesor universitario, sentí que la gran cantidad de información -aunque muy útil para cualquier alumno o adoptante- era también un poco abrumadora para cualquier empresa o persona que intentara iniciarse en la IA generativa y el Servicio Azure OpenAI. Había mucha demanda por parte de empresas de todo el mundo, y esta tecnología merecía ser adoptada masivamente, de forma segura y responsable.

Fue entonces cuando empecé a esbozar los conceptos principales de una guía técnica para el desarrollo de aplicaciones con Azure OpenAI Service. Al principio, sólo era una forma de llevar un registro de todas las URL y piezas de información que iba recopilando continuamente. Después, seguí añadiendo mis notas, basadas en mis propias experiencias de aplicación. Por último, seguí cambiando o añadiendo contenido basándome en las preguntas y discusiones recurrentes que recibía de clientes, amigos ¡e incluso familiares!

Era una gran base, y sabía que podría convertirse en una guía técnica oficial, o incluso en un libro completo. Decidí hablar con mis colegas de O'Reilly y presentarles el tema. Estas conversaciones duraron sólo unas semanas. El potencial estaba claro, pero el reto era enorme: crear contenido de alta calidad al nivel de O'Reilly, de forma oportuna (lo antes posible) para que todos los adoptantes de la IA generativa pudieran empezar a leer y aprender.

Ésta ha sido una de mis experiencias más desafiantes, pero también gratificantes. Me siento realmente honrado de escribir este libro. Tanta gente de Microsoft en todo el mundo podría haberlo hecho, y por esta razón, me tomé la oportunidad muy en serio. Mi principal objetivo era crear algo que incluyera todos los elementos críticos para el aprendizaje de Azure OpenAI, teniendo en cuenta el contexto (en constante) evolución, mostrando las mejores características y enfoques de implementación, pero sabiendo que pronto habrá otros y una mezcla continuamente cambiante de disponibilidad generativa y nuevas características en vista previa. Pero eso es parte del encanto, y la razón por la que me gusta tanto este libro y el proceso creativo que hay detrás de él.

Una de mis cosas favoritas (y espero que a ti también te guste) es la combinación del típico contenido estático de un libro, con la interactividad de los repositorios en línea, las referencias a documentación en evolución... y el increíble poder de las entrevistas a invitados. Contar con tal cantidad de talento y conocimientos de una lista de profesionales de la IA es un auténtico lujo, para ti como lector y ávido aprendiz, pero también para mí como profesional de la IA .

Ahora, espero que si has decidido empezar a leer este libro, estés preparado para explorar cada pieza, desde los aspectos técnicos fundamentales hasta otros aspectos empresariales y éticos relevantes que te ayudarán durante tus primeros proyectos de IA generativa con Azure OpenAI Service.

Verdaderamente tuyo,

Adrián

Cómo está organizado este libro

El contenido de este libro está organizado de forma que sigue los flujos de trabajo típicos de la adopción de nuevas tecnologías: comprensión inicial de su potencial, exploración de las implementaciones técnicas, consideraciones para la operacionalización y requisitos empresariales. Dependiendo de la empresa y de su nivel de madurez, la secuencia puede cambiar. Por ejemplo, los equipos experimentados en IA tendrán una comprensión más clara de los aspectos empresariales y de la futura operacionalización, y luego consolidarán la parte técnica. Independientemente de tu contexto y el de tu empresa, los siete capítulos del libro (más un apéndice) deberían cubrir lo que necesitas para aprovechar Azure OpenAI Service en tus implementaciones de IA generativa:

Capítulo 1, "Introducción a la IA Generativa y al Servicio Azure OpenAI"

Una visión general 101 de la IA, la IA generativa y el papel del Servicio Azure OpenAI para implementaciones de nivel empresarial. Ideal si estás iniciando tu andadura en la IA generativa desde cero.

Capítulo 2, "Diseño de arquitecturas nativas de la nube para la IA generativa"

Un enfoque descendente para la arquitectura de aplicaciones de IA generativa basadas en principios nativos de la nube, con los bloques de construcción más relevantes, incluidos los de la nube de Microsoft Azure. El paso previo clave antes de empezar a explorar Azure OpenAI Service.

Capítulo 3, "Implementación de la IA Generativa Nativa en la Nube con el Servicio Azure OpenAI"

El capítulo central para que explores las distintas interfaces de Azure OpenAI, incluidos los playgrounds visuales y las API, así como los principales enfoques y patrones de implementación.

Capítulo 4, "Capacidades adicionales de la nube y la IA"

El complemento perfecto del tercer capítulo. El lugar al que acudir si quieres aprender sobre todas las "piezas" relacionadas, como las bases de datos vectoriales, los motores de orquestación y otros servicios relacionados con Azure.

Capítulo 5, "Operacionalizar las implementaciones de IA Generativa"

El capítulo más importante, desde mi punto de vista, si quieres entender lo que significa una implementación de IA generativa en la "vida real". Puedes diseñar una arquitectura maravillosa y aprovechar al máximo Azure OpenAI y otros servicios, pero es importante implementar todas las medidas necesarias para asegurar, escalar, proteger y optimizar tus Implementaciones. Imprescindible si estás creando aplicaciones de IA generativa para una empresa.

Capítulo 6, "Elaboración de casos empresariales de IA generativa"

Aunque domines todos y cada uno de los aspectos técnicos relacionados con tus aplicaciones de IA generativa con Azure OpenAI, seguirás necesitando hacer que funcione desde el punto de vista empresarial. Esto significa crear casos empresariales sostenibles, respaldados por estimaciones de costes realistas y hojas de ruta de proyectos. A fin de cuentas, no se adoptará ningún sistema de IA si estos temas no se discuten desde el principio.

Capítulo 7, "Explorar el panorama general"

Una visión general del estado futuro de los sistemas de IA generativa con tecnología de Microsoft, junto con entrevistas a algunos de los mejores talentos del sector para ofrecerte perspectivas clave de la gente sobre el terreno.

Apéndice A, "Otros recursos de aprendizaje"

Una colección de recursos para que amplíes tu experiencia de aprendizaje.

Mi objetivo es que esta colección de capítulos te ofrezca una visión de 360 grados de lo que significan hoy las implementaciones de la IA generativa, lo que te permitirá iniciar tus nuevos proyectos con todos los conocimientos necesarios.

Convenciones utilizadas en este libro

En este libro se utilizan las siguientes convenciones tipográficas:

Cursiva

Indica nuevos términos, URL, direcciones de correo electrónico, nombres de archivo y extensiones de archivo.

Constant width

Se utiliza en los listados de programas, así como dentro de los párrafos para referirse a elementos del programa como nombres de variables o funciones, bases de datos, tipos de datos, variables de entorno, sentencias y palabras clave.

Constant width bold

Se utiliza para llamar la atención sobre fragmentos de interés en bloques de código.

Nota

Este elemento significa una nota general.

Advertencia

Este elemento indica una advertencia o precaución.

Utilizar ejemplos de código

El material complementario (ejemplos de código, ejercicios, etc.) se puede descargar en https://oreil.ly/azure-openai-service-code.

Si tienes una pregunta técnica o un problema al utilizar los ejemplos de código, envía un correo electrónico a

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Agradecemos, pero generalmente no exigimos, la atribución. Una atribución suele incluir el título, el autor, la editorial y el ISBN. Por ejemplo "Azure OpenAI Service for Cloud Native Applications " de Adrián González Sánchez (O'Reilly). Copyright 2024 Adrián González Sánchez, 978-1-098-15499-8".

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Agradecimientos

Gracias a todas las "partes interesadas" por ayudarme a hacer esto realidad. A mi esposa Malini, al increíble equipo de O'Reilly por su metodología (y sus dosis ilimitadas de paciencia y apoyo, especialmente a Melissa), a mis colegas de Microsoft por ser una fuente continua de inspiración (incluido mi jefe, Agustín, y su apoyo inquebrantable), a todos los revisores técnicos y entrevistados por su riqueza de conocimientos (muchas gracias a Jonah Anderson, Sergio González y Jorge García Ximénez), y a tantos estudiantes de todo el mundo que muestran su interés por este tema tan increíble. Este libro es para todos vosotros. Por favor, disfrutadlo.

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