Se escucha en los foros técnicos que los modelos de IA generativa son commodity. Es decir, que hay opciones por doquier y que ningún proveedor es insustituible. Eso quiere decir que una empresa puede elegir modelos de OpenAI o Anthropic e intercambiarlos en función del proyecto, caso de uso, momento, o presupuesto disponible. Es también cierto que dos empresas pueden utilizar exactamente el mismo modelo de inteligencia artificial generativa y obtener resultados muy diferentes. La diferencia puede estar en los documentos que consulta el sistema, los permisos que aplica y la manera en la que se integra en el trabajo diario. Y eso es cuando menos curioso porque durante los últimos años, buena parte de la conversación sobre IA ha girado alrededor de los modelos y sus capacidades.
Es en ese contexto donde la noción de plataforma de IA adquiere protagonismo. Por ejemplo, la solución Microsoft Foundry reúne capacidades para trabajar con modelos y agentes, evaluar su comportamiento y gestionar aspectos de seguridad y operación dentro del ecosistema de Azure. A su alrededor, los patrones RAG (Retrieval Augmented Generation), los servicios de datos, búsqueda, identidad y redes permiten construir soluciones conectadas con la realidad de cada organización, con controles que deben configurarse según las necesidades del proyecto.
Eso significa que temas como la privacidad de los datos, su residencia geográfica o la trazabilidad de las respuestas y las decisiones autónomas de los agentes pasan a formar parte del diseño. Lo mismo ocurre con las operaciones técnicas que permiten observar qué está fallando, controlar los costes y comprobar que una actualización mantiene la calidad del servicio. En este caso, la plataforma proporciona y facilita herramientas para aplicar las mejores polÃticas sin tener que hacerlo todo a mano.
Precisamente esta visión del sistema completo es uno de los ejes de Inteligencia artificial generativa en Microsoft Azure, publicado por Marcombo y escrito por Adrián González Sánchez, Jaime de Mora y Jorge GarcÃa. La obra conecta los fundamentos de la IA generativa con cuestiones como RAG, los sistemas agénticos, las operaciones y la gobernanza, desde una perspectiva orientada a su aplicación empresarial en el contexto de los sistemas de Microsoft.
Una oportunidad para desarrolladores, arquitectos y responsables técnicos que quieran entender qué hace falta alrededor de un modelo para convertirlo en una solución útil. Porque la próxima mejora de un proyecto de IA puede comenzar revisando cómo utiliza la información de la empresa.