La elección de herramientas de Generative AI exige un enfoque estratégico: más que una lista fija, importa un modelo para evaluarlas. Aquí se explica cómo analizar opciones propietarias y open source, cuándo probar, cómo escalar y qué tener en cuenta a lo largo del ciclo de vida. El objetivo: aportar valor real, desde el chatbot hasta la generación de texto, imágenes, video o voz, con criterios claros y sostenibles.
¿Cómo elegir herramientas de Generative AI con criterio?
Antes de decidir, importa entender el caso de uso y las capacidades del equipo. La misma lógica aplica hoy y en futuros proyectos, combinando herramientas cuando convenga.
- Evaluar necesidades: definir si se requiere generar texto, imágenes, video o voz, o un chatbot de entrada/salida en texto. Alinear con el caso de negocio.
- Capacidades internas: algunas herramientas son más simples. Otras requieren entrenamiento o conocimiento de codificación. Ajustar a la preparación del equipo.
- Investigación de mercado: opciones abiertas, cerradas, en la nube u on site. Elegir la combinación que mejor se adapte.
- Prueba y evaluación: usar una versión trial. Crear casos iniciales. Observar uso del equipo y comparar alternativas.
- Escalabilidad y flexibilidad: pensar en el paso de cientos a miles de usuarios. Definir dónde escala: nube u on premise. Estimar el costo de escalar.
- Análisis de costo-beneficio: calcular adquisición, entrenamiento del equipo y costos al crecer en usuarios. Evitar sorpresas al aumentar el uso.
- Soporte y comunidad: entender si hay una comunidad activa, quién define el roadmap, si depende de una empresa o de un consorcio/estándar. Priorizar soporte y visión de largo plazo.
- Normativa y seguridad: resguardo de datos, cumplimiento como GPRD en Europa, aspectos de ética y bias. Ver cómo la herramienta permite auditar el uso.
¿Qué etapas del ciclo de vida de Gen AI requieren herramientas?
Cada fase demanda soluciones específicas: desde planificar y preparar datos, hasta entrenar, validar, desplegar y operar con calidad.
¿Cómo planificar y preparar datos?
- Planificación y diseño: coordinar etapas, recursos e información. Definir qué se necesita, cómo y cuándo se obtiene.
- Recopilación y preparación: obtener los datos, limpiarlos, curarlos y dejarlos listos para alimentar el modelo.
¿Cómo desarrollar, entrenar y validar?
- Desarrollo y entrenamiento: mover el pipeline de datos con herramientas de MLOps. Asegurar que el modelo aprende y mejora.
- Pruebas y validación: verificar que responde como se espera. Ajustar iterativamente para elevar la calidad del resultado.
¿Cómo implementar, desplegar y operar?
- Implementación y despliegue: decidir ejecución on prem o en la nube. Planificar recursos y consumo.
- Monitoreo y mantenimiento: responder a fallas y picos de carga. Mantener disponibilidad y rendimiento.
¿Cómo aprender de usuarios y mantener ética y cumplimiento?
La adopción real sucede en producción. Escuchar a los usuarios y convertir ese aprendizaje en cambios medibles mantiene el sistema alineado con lo que el negocio necesita.
- Definir interacción y UX: hacer preguntas claras y recoger información útil del modelo.
- Medir la interacción: analizar clics y patrones para entender comportamientos naturales.
- Mejora continua: establecer ciclos de análisis y actualización para que la experiencia sea más eficiente y natural.
- Ética y cumplimiento: reconocer que los datos pueden estar incompletos o con bias. Abrir casillas de sugerencias y canales de recomendación.
- Establecer el feedback loop: adaptar el sistema según comentarios y críticas. Evitar que diverja de las necesidades reales.
¿Tienes experiencias evaluando herramientas, afinando el UX o cerrando el feedback loop en producción? Comparte tus ideas y preguntas para enriquecer la conversación.
