Los 4 grandes desafíos de la creación de productos de IA
Hace unos días estuve hablando en un evento sobre cómo pasar del uso de ChatGPT a nivel personal a implementar soluciones técnicas basadas en IA para equipos y empresas. Hemos cubierto todo, desde ingeniería y ajuste rápidos hasta llamadas a agentes y funciones. Una de las preguntas del público me llamó la atención, aunque era la que debería haber esperado: «¿Cuánto tiempo lleva poner en producción una función basada en IA?» »
En muchos sentidos, integrar la IA en la funcionalidad puede ser increíblemente sencillo. Con los avances recientes, aprovechar un LLM de vanguardia puede ser tan simple como realizar una llamada a la API. Las barreras de entrada para el uso y la integración de la IA son ahora muy bajas. Hay un gran pero Sin embargo. Poner en producción una función de IA teniendo en cuenta todos los riesgos asociados con esta nueva tecnología puede ser un verdadero desafío.
Y esta es la paradoja: la IA parece más fácil y accesible que nunca, pero está abierta (entrada libre/salida libre…)
