Bloques de construcción en IA
Enfoque composable para sistemas inteligentes
El enfoque de Building Blocks en IA
La construcción de sistemas de Inteligencia Artificial modernos se puede comparar con jugar con piezas de LEGO. Cada “bloque de construcción” de IA es un componente o técnica modular que cumple una función específica (similar a una pieza de Lego única). Si solo contamos con muchas copias de un mismo tipo de bloque, podremos armar algunas estructuras básicas; pero al tener una variedad amplia de bloques diferentes, podemos combinarlos rápidamente para formar estructuras complejas y funcionales.
En otras palabras, en vez de diseñar soluciones monolíticas cerradas, el enfoque composable propone desarrollar aplicaciones de IA ensamblando bloques modulares (modelos, técnicas y herramientas especializadas), lo que brinda mayor flexibilidad, reutilización y velocidad de desarrollo.
A continuación, exploraremos cuáles son estos bloques fundamentales y cómo se integran en arquitecturas de IA composables.
Bloques fundamentales de una IA Composable
A continuación se describen los principales “building blocks” (bloques de construcción) en el desarrollo de aplicaciones de IA generativa, haciendo la analogía con piezas modulares tipo Lego. Cada bloque aporta una capacidad específica y puede combinarse con los demás para crear sistemas avanzados, modulares y reutilizables:
1. Técnicas de Prompting (Prompt engineering)
Consiste en diseñar instrucciones o preguntas precisas y eficaces para guiar a un modelo de lenguaje y obtener respuestas útiles. Un prompt bien elaborado provee contexto claro y directrices específicas, logrando que el modelo genere resultados pertinentes y coherentes. En la práctica, el prompt engineering abarca estrategias como proporcionar contexto, ejemplificar el formato deseado de respuesta, descomponer la solicitud en pasos (p.ej., chain-of-thought), etc., con el fin de “programar” al modelo mediante lenguaje natural y maximizar la calidad de su output.
2. Agentes de IA y frameworks Agénticos
Un agente impulsado por LLM es un sistema capaz de percibir entradas, razonar y tomar acciones (por ejemplo, consultando herramientas externas) para cumplir un objetivo. Los frameworks de agentes (como LangChain, CrewAI, entre otros) ofrecen módulos preconstruidos para crear estos agentes autónomos que razonan, usan herramientas, retienen memoria y gestionan tareas complejas.
En esencia, brindan la infraestructura para implementar agentes LLM que pueden descomponer problemas, invocar APIs o servicios según necesidad y manejar conversaciones de forma iterativa. Estos frameworks abstraen la complejidad de la planificación, gestión de contexto, integración de herramientas y memoria, facilitando el desarrollo de asistentes virtuales, chatbots avanzados y agentes de propósito general.
3. Frameworks y SDKs modulares de IA
Son conjuntos de herramientas de alto nivel que unifican múltiples bloques y patrones de IA en bibliotecas fáciles de usar. Por ejemplo, LangChain proporciona una “librería extensa de componentes interoperables” – modelos, cadenas de prompts, memorias, conexiones a datos, agentes – para que desarrolladores construyan aplicaciones de extremo a extremo de forma flexible.
Estos frameworks modulares aceleran la creación de soluciones porque permiten componer funcionalidades de IA como bloques plug-and-play, sustituyendo o ajustando componentes sin reescribir todo el sistema.
4. Técnicas de Evaluación (Evals)
La evaluación sistemática es otro bloque esencial para desarrollar IA fiable. Las evals son pruebas, métricas o conjuntos de casos diseñados para medir el desempeño de modelos o prompts en tareas específicas. Actúan como casos de prueba que guían el desarrollo: por ejemplo, ayudan a verificar si cierto prompt, búsqueda de información o ajuste fino del modelo está logrando la calidad deseada antes de desplegar cambios. En otras palabras, se practica un “eval-driven development”, donde las evaluaciones periódicas (ya sean automáticas o con revisión humana) sirven para detectar errores, comparar modelos y asegurar que la aplicación mantenga su nivel de calidad a medida que evoluciona. Herramientas como OpenAI Evals, frameworks de testing para LLMs (LangSmith, etc.) y benchmarks diversos entran en esta categoría.
5. Guardrails
Son los mecanismos de control diseñados para asegurar que los modelos operen de forma segura, correcta y dentro de límites predefinidos. Los guardrails pueden incluir filtros de entrada (validar o sanitizar prompts del usuario), filtros de salida (moderar o ajustar las respuestas del modelo) y reglas de comportamiento (límites para evitar que el sistema genere información no verificada, confidencial o dañina).
En resumen, establecen “rieles de seguridad” alrededor del LLM para prevenir problemas como alucinaciones (respuestas falsas con apariencia verídica), sesgos inapropiados, divulgación de información sensible o acciones fuera del contexto permitido. Implementar guardrails robustos – por ejemplo, mediante detección de prompt injection, moderación de contenido, restricciones de dominio de respuesta, etc. – es fundamental al desplegar IA en entornos de producción para mitigar riesgos y garantizar outputs seguros y útiles.
6. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
La generación aumentada por recuperación (RAG) es un patrón arquitectónico donde el modelo de lenguaje se complementa con un mecanismo de búsqueda de información externa. En RAG, ante una consulta del usuario, el sistema recupera documentos o datos relevantes de una base de conocimiento (p.ej., una base vectorial, un buscador de texto) y los incluye en el prompt al LLM, añadiendo contexto actualizado o específico para mejorar la respuesta.
Esto permite no depender solo del conocimiento estático del modelo, sino alimentarlo con información pertinente al momento (por ejemplo, datos empresariales, documentos técnicos, noticias recientes). Ventaja: es más práctico y barato que entrenar o afinar continuamente el modelo con cada nueva información.
Un buen diseño RAG consta de un módulo de recuperación (buscar los top-k documentos relevantes) y un módulo generativo (LLM que integra esos datos en la respuesta final). Este bloque es clave para aplicaciones tipo chatbots especializados, asistentes sobre documentación propia, buscadores inteligentes, etc., ya que aporta frescura y verificabilidad a las respuestas generadas.
7. Voice Stack
Si la interfaz del sistema es conversacional por voz, entran en juego varios sub-bloques: ASR (Automatic Speech Recognition) para convertir la voz del usuario en texto, el LLM que procesa esa petición (posiblemente usando agentes, RAG u otros bloques internamente), y finalmente TTS (Text-to-Speech) para sintetizar la respuesta de vuelta en audio.
Este voice stack completo permite experiencias voice-in, voice-out. Una práctica común es utilizar un pipeline donde el razonamiento principal se realiza a nivel de texto – es decir, transcribir la voz a texto, aplicar el LLM/agent, y luego convertir la respuesta a voz nuevamente – porque así se pueden aprovechar las herramientas de guardrails y control de salida textuales antes de emitir el audio.
Por ejemplo, OpenAI Whisper (ASR) junto con un modelo GPT para diálogo y una voz sintetizada constituyen un stack de voz. Desafío: la latencia es crítica (los usuarios son muy sensibles a demoras en interacciones habladas), por lo que se optimiza cada etapa para responder lo más rápido posible.
Aun así, esta pila de voz abre muchas aplicaciones nuevas (asistentes virtuales de voz, servicio al cliente automático, dictado inteligente, etc.), especialmente a medida que mejora la calidad y velocidad de los modelos de reconocimiento y síntesis de voz.
8. Programación asíncrona y orquestación concurrente
En sistemas de IA complejos, a menudo hay que realizar múltiples llamadas a modelos o servicios (por ejemplo, varios prompts secuenciales, o consultas paralelas a diferentes APIs).
La programación asíncrona es un bloque de buenas prácticas de ingeniería para manejar estas operaciones de I/O de manera no bloqueante, permitiendo maximizar throughput y minimizar latencia.
Por ejemplo, se pueden enviar solicitudes en lote o en paralelo a un servicio de LLM cuando no se requieren respuestas inmediatas individualmente, optimizando así el tiempo total de procesamiento.
Un caso práctico es resumir 100 documentos: en vez de hacerlo secuencialmente (más lento), se puede lanzar n resúmenes concurrentes usando async y agregarlos al finalizar. El resultado es un sistema más eficiente y escalable. Además, la asincronía facilita la integración de varios bloques simultáneamente (por ejemplo, recuperar información mientras en paralelo otra parte del agente procesa otra sub-tarea), coordinando todo mediante un orquestador que reúne las salidas cuando estén listas.
En resumen, este bloque se refiere más a la arquitectura de software que al modelo en sí, pero es clave para construir soluciones de IA responsivas y de alto rendimiento.
9. Extracción de datos estructurados
Muchas aplicaciones requieren convertir la salida libre de un modelo en información estructurada (como pares clave-valor, JSON, tablas) para su almacenamiento o procesamiento posterior.
Usar LLMs para data extraction es un patrón muy común: se le proporciona al modelo texto no estructurado (un artículo, un email, un PDF) y mediante un prompt cuidadosamente diseñado se le pide que extraiga campos específicos o genere un JSON con cierta estructura. De hecho, transformar contenido no estructurado en datos estructurados es considerada una de las aplicaciones más valiosas de los LLMs. Por ejemplo, extraer el precio, tamaño y características de un producto descrito en lenguaje natural, o analizar respuestas abiertas de clientes y convertirlas en categorías predefinidas.
Muchos proveedores han incorporado funcionalidades para formatear salidas según un esquema dado(e.g., functions de OpenAI, structured output de Anthropic, etc.), precisamente porque la extracción estructurada resulta clave para integrar la IA con sistemas tradicionales.
En un sistema composable, la extracción de datos puede verse como un bloque que sigue a la generación: el LLM entrega texto bruto y luego se aplica otro paso (otro LLM con prompt de parsing, o lógica determinística) que formatea y valida la información antes de pasársela a, por ejemplo, una base de datos o un flujo de trabajo empresarial.
10. Embeddings y bases de datos vectoriales
Los embeddings son representaciones numéricas de alta dimensión que capturan el significado semántico de datos (palabras, oraciones, imágenes, etc.). Constituyen un bloque fundamental porque permiten a las máquinas manejar similitud semántica y realizar búsquedas “por significado”.
Una vez que se generan embeddings con un modelo (p.ej., un modelo de lenguaje que transforma texto en un vector de 768 dimensiones), se almacenan en una base de datos vectorial.
Las DB vectoriales están especializadas en almacenar y recuperar vectores de forma eficiente, utilizando índices de vecinos más cercanos (ANN) para encontrar rápidamente los vectores más similares a una consulta dada.
Esto es clave para implementar memorias a largo plazo y RAG: por ejemplo, indexar todos los documentos de una empresa como embeddings, y dado un query del usuario, buscar en la base vectorial los documentos más relevantes (cuyos embeddings estén más cerca del embedding de la pregunta) en milisegundos. Ventaja clave: obtener elementos semánticamente similares de manera óptima, incluso en colecciones de millones de datos.
La popularidad de las vector DB ha explotado precisamente por el auge de RAG, ya que permiten alimentar contexto a un LLM sin reentrenarlo – basta con guardar conocimientos en la base vectorial y consultarla en tiempo real.
Herramientas como Pinecone, Chroma, Weaviate, Qdrant, etc., proveen este bloque listos para usar, y muchos frameworks (LangChain, LlamaIndex) integran APIs para manejarlos fácilmente.
En síntesis, embeddings + vectorDB conforman la “memoria semántica” de muchos sistemas de IA composable.
11. Fine-Tuning de modelos
El Fine-tuning es la técnica clásica para personalizar un modelo de IA a una tarea o dominio específico mediante entrenamiento adicional con datos propios.
En contexto de LLMs, el fine-tuning implica reentrenar ligeramente un modelo ya pre-entrenado con ejemplos de la tarea objetivo, ajustando sus pesos para que se adapte mejor a nuestros requerimientos.
Este bloque, aunque es menos usado que RAG en algunos casos, sigue siendo fundamental cuando se necesita que el modelo aprenda nuevos comportamientos o estilo de respuesta difícil de lograr solo con prompting. La ventaja es que el modelo reteniene su conocimiento base, pero “se especializa” en la tarea dada con relativamente pocos datos y recursos (transfer learning).
Además, existen métodos de fine-tuning eficiente (LoRA, PEFT, etc.) que reducen los costos de ajustar grandes modelos.
En resumen, el fine-tuning proporciona un bloque para cerrar la brecha entre lo que un modelo amplio sabe hacer de fábrica y lo que una aplicación específica necesita.
En una arquitectura composable, el fine-tuning podría combinarse con otros bloques: por ejemplo, primero afinar un LLM con datos de soporte técnico y luego usar prompting + RAG sobre ese modelo afinado para maximizar la relevancia de las respuestas.
12. Agentes con navegador
Una subcategoría especial de agentes es aquella donde el LLM no se limita a generar texto, sino que puede realizar acciones en entornos externos.
Por ejemplo, un agente que ante ciertas preguntas busque en internet (utilizando un navegador web), lea resultados y luego responda; u otro que pueda ejecutar comandos en el entorno local, leer/escribir archivos o usar calculadoras. Incorporar esta capacidad expande enormemente lo que el sistema puede hacer.
Frameworks agénticos populares soportan este concepto de herramientas: LangChain, por ejemplo, facilita crear agentes con herramientas como buscadores, bases de datos, APIs, etc. De hecho, dar a los agentes acceso a herramientas externas les permite emprender acciones significativas en el mundo más allá del modelo.
Desde la perspectiva de building blocks, las herramientas (tool use) son un bloque acoplable: se provee una interfaz al LLM (por ejemplo, una función “SearchWeb(query)” que el modelo puede invocar dentro de sus respuestas) y se entrena o indica al modelo cómo usarla cuando sea útil. Los plugins de ChatGPT son otro ejemplo de este paradigma.
En resumen, este bloque permite extender las capacidades de la IA más allá del texto, integrándose con sistemas de software tradicionales, bases de datos o el propio mundo físico a través de APIs.
13. Memoria de Contexto Persistente (MCP)
Los LLMs por sí solos tienen “memoria” limitada a la ventana de contexto de sus prompts. El bloque de Memory-Context Persistence (MCP) aborda la necesidad de mantener memoria a largo plazo y contexto acumulativo entre interacciones.
En lugar de reenviar toda la conversación previa en cada prompt (lo cual es ineficiente o imposible a gran escala), se puede emplear un protocolo de memoria externo: por ejemplo, registrar cada mensaje, resumir históricos, y almacenar este contexto en una base de datos.
La idea central de MCP es proporcionar “contexto como servicio”, desacoplado del modelo mismo. Herramientas y servidores MCP (muchas veces basados en bases de datos ligeras + APIs REST) permiten a un agente “recordar” interacciones pasadas, datos relevantes o estados de usuario de manera estructurada y recuperarlos bajo demanda.
Por ejemplo, un agente de asistencia podría recordar las preferencias del usuario de sesiones previas o el punto donde quedó una tarea.
Implementaciones como LangChain ChatMessageHistory, bases vectoriales o resúmenes almacenados son ejemplos concretos.
Al integrar MCP, las conversaciones se vuelven menos efímeras, y los agentes pueden evolucionar su comportamiento con persistencia (ya no parecen “olvidar” todo contexto cuando se acaba el prompt).
En términos de ingeniería, añadir este bloque transforma un simple LLM en un componente dentro de una arquitectura mayor con un estado manejado.
14. Modelos de Razonamiento (LRM)
En la evolución reciente de la IA, han emergido modelos e iteraciones de LLM orientados no solo a la fluidez verbal sino a la capacidad de razonamiento estructurado. Un “modelo de razonamiento” se refiere a sistemas diseñados para simular procesos de pensamiento lógico paso a paso, de forma más cercana a como razona un humano.
A diferencia de un LLM tradicional que simplemente predice la siguiente palabra, estos modelos (a veces llamados LRMs – Large Reasoning Models) estructuran sus respuestas explicando el porqué, justificando conclusiones y encadenando inferencias.
Técnicas como Chain-of-Thought (CoT) han demostrado que es posible instruir a los modelos a desglosar la solución de un problema en pasos intermedios, mejorando sustancialmente su desempeño en tareas complejas de matemáticas, lógica, programación, etc.
El racionamiento puede parecer trivial, pero implica capacidad de justificación transparente, lo cual es valioso en entornos que requieren confianza y explicabilidad.
Integrar este bloque significa que, al construir nuestra solución, optamos por modelos o modos de uso que priorizan la lógica y la coherencia interna.
El beneficio es obtener respuestas más estructuradas, correctas y verificables, especialmente en dominios donde simplemente predecir la próxima palabra no es suficiente para la calidad deseada.
En otras palabras, mientras un LLM tradicional predice, un modelo de razonamiento delibera y eso abre aplicaciones en toma de decisiones automatizada, asistentes que justifican sus recomendaciones, y resolución de problemas complejos de manera autónoma.
Nota: La lista anterior no es estatica; el ecosistema de IA está en rápido crecimiento y continuamente aparecen nuevos “bloques” (por ejemplo, evaluación de feedback humano, herramientas de observabilidad de IA, módulos de optimización de costos, etc.).
Sin embargo, los mencionados constituyen los bloques más fundamentales y comunes hoy en día para construir sistemas basados en LLM de forma composable.
En conclusión
Pensar en términos de building blocks al abordar proyectos de Inteligencia Artificial permite crear soluciones más potentes, flexibles y mantenibles.
Al igual que con Lego, la creatividad está en cómo combinamos las piezas: las posibilidades son innumerables.
En un campo que avanza vertiginosamente, adoptar este enfoque composable – apoyado por herramientas como LangChain, LlamaIndex, CrewAI etc. – es clave para mantenerse ágil y aprovechar lo último en IA sin tener que reconstruir desde cero cada vez.
Las organizaciones que dominen el arte de armar y rearmar estos bloques serán las mejor posicionadas para innovar y escalar con éxito sus iniciativas de inteligencia artificial.