Despliegue de IA: brecha entre ambición y realidad en orquestación
Las organizaciones empresariales se enfrentan a un problema de despliegue en la orquestación de inteligencia artificial, más que a una limitación de plataforma. Un estudio reciente revela que, si bien la orquestación de agentes se está consolidando en plataformas de proveedores de modelos, la realidad de los despliegues se queda atrás respecto a la ambición.
Anthropic, con su modelo Claude, lidera claramente como plataforma principal para el 40% de las empresas encuestadas, seguido por Microsoft (18%) y OpenAI (13%). La elección de plataforma se basa principalmente en la “gravedad del modelo”, es decir, la alineación nativa con modelos de vanguardia (21%), y el éxito se mide por la ejecución fiable de tareas multi-paso (32% por fiabilidad y 28% por gestión de flujos de trabajo).
Sin embargo, la mayoría de los “agentes” desplegados son en realidad simples envoltorios de chatbot, en lugar de flujos de trabajo orquestados complejos. Un 71% de las empresas indica que una cuarta parte o menos de sus agentes son verdaderos flujos de trabajo multi-paso.
En cuanto al control, las empresas prefieren un plano de control híbrido, combinando servicios nativos del proveedor con orquestación externa, para evitar el riesgo de dependencia del proveedor (35%). Solo un 6% espera delegar el control a un servicio gestionado por el proveedor.
El control fiscal sobre el gasto en tokens sigue siendo una asignatura pendiente. Más de una cuarta parte de las organizaciones (27%) carece de mecanismos en tiempo real para detener un agente descontrolado antes de que llegue la factura. Las herramientas de flujo de trabajo de agentes lideran la inversión (34%), seguidas por la seguridad y la aplicación de permisos (25%).
Fuente original: AI | VentureBeat