En un esfuerzo por expandir los límites de la inteligencia artificial (IA) en aplicaciones empresariales, el equipo de Model Serving de Salesforce ha llevado a cabo una serie de innovaciones para optimizar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs), centrándose en la integración de soluciones tecnológicas avanzadas. La colaboración clave con proveedores líderes, como Amazon Web Services (AWS), ha desempeñado un papel central en esta evolución, con el objetivo de mejorar el rendimiento y la eficiencia de sus modelos de IA.

El equipo de Salesforce ha estado abocado a la tarea crítica de gestionar modelos que abarcan desde el aprendizaje automático tradicional hasta la inteligencia artificial generativa. Estos modelos también incluyen reconocimiento de voz y visión por computadora, ofreciendo una gama completa de funcionalidades avanzadas en el ámbito empresarial. Importantes desafíos surgen en este proceso, principalmente el de equilibrar la latencia y el rendimiento sin comprometer la eficiencia de costos.

Una solución a estos desafíos ha sido el desarrollo de un marco de trabajo en AWS que simplifica la gestión del ciclo de vida de los modelos. En este contexto, Amazon SageMaker AI se convierte en un aliado esencial, proporcionando herramientas que permiten inferencias distribuidas y despliegues de múltiples modelos, evitando los tan temidos cuellos de botella de memoria. Esta integración no solo optimiza el hardware, sino que permite a los ingenieros concentrarse en el perfeccionamiento de modelos, desligándose de las complicaciones infraestructurales.

Salesforce ha adoptado prácticas especiales para el despliegue en SageMaker AI, optimizando el uso de GPU y la asignación de memoria. Esta estrategia se traduce en una implementación rápida y eficiente, alineada con los exigentes requerimientos empresariales de disponibilidad y baja latencia. El enfoque modular empleado por el equipo asegura que las mejoras en un frente específico no interfieran con otros desarrollos en curso.

La seguridad es otra prioridad para Salesforce, que establece estándares rigurosos desde el inicio del ciclo de desarrollo. La implementación de mecanismos de encriptación y controles de acceso asegura la protección de datos, complementada por pruebas automatizadas que garantizan una implementación segura sin sacrificar agilidad.

Mientras las exigencias de inteligencia artificial generativa siguen en ascenso, Salesforce reafirma su compromiso con la mejora constante, explorando nuevas metodologías y tecnologías para mantener su liderazgo en el sector. La colaboración continua con la comunidad de código abierto y proveedores en la nube es fundamental para integrar las últimas innovaciones en sus procesos, consolidando a Salesforce como un referente en la aplicación de IA en el entorno empresarial.