Microservicios vs. Monolitos: La mejor opción para construir sistemas de IA generativa

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de los microservicios en los sistemas de IA generativa? Actualización 2025

Hola, soy Jon.AIとテクノロジーの世界をやさしく解説するこのブログでは、今日は生成AIシステムで使われる「マイクロサービス」についてお話しします。生成AIとは、テキストや画像を自動的に作るAI技術のことで、ChatGPTのようなものを想像してください。一方、マイクロサービスとは、大きなシステムを小さな独立した部品（サービス）に分けて作る方法です。これを生成AIに取り入れるとどんな良い点や悪い点があるのか、2025 añosの最新トレンドを交えながら、PrincipianteExplicaré las cosas de forma sencilla para principiantes. Cuando aparezcan términos técnicos, añadiré inmediatamente una explicación simple.

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¿Qué son los microservicios? Una explicación básica de su relación con los sistemas de IA generativa.

Primero, expliquemos brevemente los microservicios. En el desarrollo de sistemas tradicional, todo se creaba como un gran programa (arquitectura monolítica), pero los microservicios lo dividen en pequeños servicios independientes, cada uno con funcionamiento independiente. Por ejemplo, en el caso de una tienda online, la búsqueda de productos, el pago y la gestión de entregas se tratarían como servicios separados. Esto facilita la realización de cambios en el sistema e, incluso si surge un problema, es menos probable que afecte a todo el sistema.

Los microservicios son especialmente importantes en los sistemas de IA generativa. Dado que la IA generativa procesa grandes cantidades de datos y devuelve respuestas en tiempo real, los sistemas pueden volverse complejos con facilidad. Un artículo de Infoworld (última versión de 2025) señala que convertir la IA generativa en microservicios mejora la escalabilidad (la capacidad de expandir un sistema de forma significativa y sencilla). Por ejemplo, al separar las partes de la IA de generación de texto e imágenes en servicios independientes, cada una puede mejorarse de forma independiente.

最近のトレンドとして、2025年9月に公開されたAI Front Trendのレポートでは、生成AIサービスが急速に増え、マイクロサービスを基盤としたツールがビジネスシーンで活用されているとあります。たとえば、ChatGPTのようなテキスト生成AIが、業務効率化のためにマイクロサービスとして組み込まれている例が多いんです。また、Octoparseの2025年3月の記事では、生成herramientas de inteligencia artificialEl artículo presenta 31 de estos ejemplos y muestra que muchos de ellos utilizan la arquitectura de microservicios para aumentar la flexibilidad.

Aquí, recomendamos la última herramienta de IA generativa "Gama«» es una herramienta que utiliza IA para crear instantáneamente documentos, presentaciones y sitios web, y su atractivo reside en su diseño eficiente que aprovecha una estructura modular similar a la de los microservicios. Para obtener más información,Este artículoTe lo explicamos con detalle, así que si te interesa, no dudes en consultarlo.

Los beneficios de utilizar microservicios en sistemas de IA generativa

Veamos algunos beneficios específicos. Los resumiré con base en datos de un artículo de Infoworld de 2025. Comprenderá por qué los microservicios se adaptan bien a las características de la IA generativa.

• Mayor escalabilidadLa IA generativa puede sobrecargarse cuando el número de usuarios aumenta rápidamente, pero con los microservicios, es fácil escalar solo las partes necesarias. Por ejemplo, se pueden añadir servidores para reforzar únicamente el servicio de generación de texto. Según una encuesta realizada por el Instituto de Investigación MM en agosto de 2025, se estima que el número de usuarios individuales de IA generativa alcanzará los 1,597 millones, con un tamaño de mercado de 8 1,679 millones de yenes. Este es el tipo de escala que necesitamos.
• Flexibilidad y modularidadDado que cada servicio es independiente, la actualización de algunas funciones de IA no afectará al conjunto. Por ejemplo,IA de generación de imágenesのAlgoritmoAunque lo actualices, las demás partes no se detienen. Un artículo de febrero de 2025 de Nippon Printing Publishing afirma que muchas herramientas gratuitas de IA generativa utilizan este tipo de estructura modular, lo que las hace fáciles de usar incluso para principiantes.
• Mayor velocidad de desarrolloCada servicio puede ser desarrollado por un equipo pequeño, lo que resulta en lanzamientos generales más rápidos. El informe de agosto de 2025 de Kigyo Techo comparó 16 herramientas de IA generativa según su propósito y citó ejemplos de cómo las herramientas basadas en microservicios contribuyen a la eficiencia empresarial.
• tolerancia a fallasIncluso si un servicio falla, los demás siguen funcionando, lo que dificulta que todo el sistema se detenga. Un artículo de septiembre de 2025 en BIZ ROAD, que presenta nueve ejemplos de empresas que implementan IA generativa, explica cómo esta tolerancia a fallos está impulsando la transformación empresarial.

Estos beneficios están respaldados por la información más reciente para 2025. Por ejemplo, en las tendencias X (anteriormente Twitter), las publicaciones muestran el crecimiento continuo de la IA generativa y cómo las arquitecturas como los microservicios se están utilizando en la práctica como "IA discreta" (una forma de mejorar la funcionalidad existente de forma discreta), lo que hace que la IA generativa se integre más fácilmente en el trabajo diario.

Los beneficios de los últimos estudios de caso en 2025

Un artículo de Nikkei xTECH de octubre de 2025 informó que más de la mitad de las empresas esperan aumentar sus ingresos mediante la introducción de IA generativa, y que los microservicios están contribuyendo a la reasignación de tareas y la eficiencia laboral. Una encuesta realizada en septiembre de 2025 por Web Manager Forum también reveló que la IA generativa se utiliza en diversos entornos, como el laboral y el académico, con herramientas como Grok en la vida personal y Copilot en los negocios. Estas herramientas se basan en microservicios y ofrecen un funcionamiento flexible adaptado al tiempo, lugar y ocasión (TPO).

Desventajas del uso de microservicios en sistemas de IA generativa

Sin embargo, existen inconvenientes, que el artículo de Infoworld señala claramente, y que es importante conocer antes de adoptarlos: los microservicios pueden agregar complejidad adicional a la IA generativa.

• Mayor complejidadCuantos más servicios tenga, más difícil será gestionarlos. Se produce una sobrecarga de comunicación (procesamiento adicional), lo que dificulta el diseño general. Esto puede ser especialmente difícil para principiantes.
• Posibles retrasosA medida que aumenta el intercambio de datos entre servicios, los tiempos de respuesta pueden ralentizarse. Esto supone un problema importante cuando se requiere un rendimiento en tiempo real, como en el caso de la IA generativa. Según una encuesta realizada en septiembre de 2025 por MM Research Institute, el 21.8 % de los usuarios utiliza servicios gratuitos, pero existe una tendencia a cobrar por los servicios de pago para solucionar estos retrasos.
• Desafíos de seguridadDado que cada servicio es independiente, es más probable que se produzcan vulnerabilidades de seguridad, lo que aumenta el riesgo de fugas de datos. Un artículo de septiembre de 2025 en Kodomo to IT señaló que, si bien el conocimiento sobre la IA generativa supera el 80 %, el hecho de que exista o no una tarifa por su uso afecta su adopción, lo que exige una mayor concienciación sobre la seguridad.
• Aumento de los costes operativosLos costos iniciales de inversión y mantenimiento son elevados. Esto puede ser una carga para las pequeñas y medianas empresas. En las publicaciones de tendencia de X, a medida que aumenta el uso de la IA generativa como negocio secundario, se debate sobre la búsqueda de soluciones a estos problemas operativos mediante la creación de microaplicaciones.

Estas desventajas también se destacan en las noticias de 2025. Por ejemplo, un comunicado de prensa de septiembre de 2025 del Nihon Keizai Shimbun señaló que, si bien los servicios gratuitos son la norma para el uso personal de la IA generativa, existe la posibilidad de que se produzca una transición a versiones de pago debido a su complejidad. Además, en X también hay muchas voces que afirman que, sin una gestión adecuada, persistirán los problemas relacionados con los derechos de autor y las condiciones de uso.

Consejos para minimizar los inconvenientes

Para reducir las desventajas, comience con poco. Consulte los anuncios oficiales y las directrices de los medios especializados para elegir una herramienta confiable. Estos consejos se explican detalladamente en un sitio web que presenta las últimas herramientas de IA generativa en 2025.

Resumen: IA generativa y el futuro de los microservicios

La introducción de microservicios en sistemas de IA generativa mejora considerablemente la escalabilidad y la flexibilidad, pero también presenta desafíos de complejidad y costo. Las tendencias para 2025 muestran un mayor uso por parte de empresas y particulares, así como una mayor eficiencia empresarial, pero es importante considerar cuidadosamente las ventajas y desventajas antes de adoptarlos.

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En resumen, Jon afirma que los microservicios son una herramienta poderosa para maximizar el potencial de la IA generativa, pero que quienes se inician en el mundo de la IA deberían empezar probando servicios gratuitos de IA generativa. Con la rápida evolución de la tecnología, es importante aprender de fuentes confiables. ¡Espero que este artículo les enriquezca la experiencia con la IA!

Fuentes de referencia

• Infoworld: https://www.infoworld.com/article/4068388/pros-and-cons-of-microservices-in-genai-systems.html (Artículo de 2025)
• Tendencia de AI Front: https://ai-front-trend.jp/ai-service/ (publicado el 17 de febrero de 2025)
• Octoparse: https://www.octoparse.jp/blog/top-25-artificial-intelligenceai-tools-for-2023 (publicado el 17 de marzo de 2025)
• Japan Printing Publishing Co., Ltd.: https://jpp.co.jp/2025-ai-recommendation-10/ (Publicado el 13 de febrero de 2025)
• Cuaderno de emprendimiento: https://sogyotecho.jp/generation-ai-service/ (publicado el 12 de agosto de 2025)
• BIZ ROAD: https://bizroad-svc.com/blog/seisei-ai-kigyou/ (publicado el 1 de septiembre de 2025)
• Nikkei xTECH: https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/mag/nc/18/020800017/092501324 (hace una semana, alrededor de octubre de 2025)
• Foro de administradores web: https://webtan.impress.co.jp/n/2025/09/25/50092 (hace 2 semanas, alrededor de septiembre de 2025)
• Instituto de Investigación MM: https://nikkei.com/article/DGXZRSP696884_X10C25A9000000 (hace 3 semanas, 17 de septiembre de 2025)
• Niños y TI: https://edu.watch.impress.co.jp/docs/news/2048145.html (hace 3 semanas, alrededor de septiembre de 2025)
• MM Research Institute, Inc.: https://m2ri.jp/release/detail.html?id=691 (hace 3 semanas, encuesta de agosto de 2025)
• Publicaciones de tendencias relacionadas en X (anteriormente Twitter) (basadas en el debate sobre IA generativa de 2024-2025)