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Columna

La nube permite desbloquear el potencial empresarial de la IA

Usar la IA en las empresas requiere identificar un problema empresarial central que resolver con ella para generar valor, aprovechando una infraestructura de nube flexible, automatización y contenedorización.

por
  • Julio César Castrejón, Nutanix México
Publicado:30 sep 2024

La inteligencia artificial contribuirá con 19,9 billones de dólares a la economía mundial hasta 2030, e impulsará el 3,5 % del PIB mundial en 2030, según una nueva investigación de IDC, titulada “El impacto global de la inteligencia artificial en la economía y el empleo”. El informe afirma que hay "un desarrollo y una implementación acelerados, definidos por una integración generalizada que ha llevado a un aumento en las inversiones empresariales destinadas a optimizar significativamente los costos operativos y los plazos". Es evidente que la IA ya no es una tecnología aspiracional del futuro, sino un motor cada vez más esencial de la transformación empresarial.

Sin embargo, el rápido ritmo del desarrollo de la IA significa que crear una estrategia eficaz puede resultar complejo. Exige flexibilidad, resiliencia y una infraestructura preparada, pero dada tanta tecnología heredada y actitudes diferentes sobre cuál es el mejor camino por seguir, esto no es fácil de implementar para muchas organizaciones. Si bien la mayoría de los líderes reconocen que el potencial es significativo, el camino hacia el éxito pasa por construir una estrategia de IA que no solo se alinee con los objetivos comerciales, sino que también se adapte a las capacidades tecnológicas en evolución.

Julio Castrejón

Los modelos de IA, en particular los modelos de lenguaje grande (LLM), requieren importantes recursos e infraestructura para funcionar al máximo. Por lo tanto, las organizaciones necesitan una estrategia que les permita integrar rápidamente nuevos modelos de IA, sin causar interrupciones ni aumentar los costos. ¿La solución? Un enfoque flexible que incorpora integración en la nube, contenedorización y automatización.

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El punto de partida de cualquier viaje hacia la IA debe ser identificar un problema empresarial central que esa tecnología pueda ayudar a resolver. La IA es una herramienta poderosa, pero sin una aplicación clara puede convertirse fácilmente en una distracción costosa. Concéntrese en áreas donde la IA puede generar valor, ya sea optimizando el servicio al cliente, mejorando la detección de fraude o prediciendo las necesidades de mantenimiento. Garantizar que la IA esté vinculada con resultados medibles es la base de una estrategia eficaz.

Además, la flexibilidad para adoptar un enfoque de "traiga su propio modelo de lenguaje grande" (BYOL) permite a las organizaciones personalizar la IA según sus necesidades. Este método, que integra modelos públicos, como los de Nvidia o Hugging Face, permite a las empresas perfeccionar estos modelos con datos privados, garantizando que las soluciones estén alineadas con desafíos comerciales específicos. Es una forma poderosa de utilizar tecnología de vanguardia y, al mismo tiempo, mantener el control de los datos confidenciales.

Cualquier estrategia de IA debe basarse en una infraestructura de nube flexible. Las demandas de la IA no son estáticas; evolucionan rápidamente a medida que entran en juego modelos y conjuntos de datos más complejos. Un enfoque que dé prioridad a la nube permite a las organizaciones gestionar estos cambios sin actualizaciones de hardware costosas y que requieren mucho tiempo.

Los entornos híbridos y multinube ofrecen una flexibilidad aún mayor, lo que brinda a las empresas el poder de mover cargas de trabajo entre las nubes locales y públicas según sus necesidades específicas. Esta flexibilidad es clave para gestionar la naturaleza dinámica del desarrollo de la IA, donde la repetición rápida y el refinamiento del modelo son esenciales. La integración en la nube también permite una escalabilidad más sencilla, lo que permite a las empresas manejar mayores volúmenes de datos y demandas computacionales a medida que crecen sus proyectos de IA.

Sin embargo, la dependencia de la IA con los datos plantea cuestiones importantes en torno a la seguridad y la gobernanza. A medida que las empresas amplíen sus iniciativas de IA, manejarán grandes cantidades de datos, muchos de ellos confidenciales. Esto es particularmente cierto en sectores como las finanzas, el sector salud y el gobierno, donde la privacidad de los datos es primordial. Las organizaciones deben asegurarse de que su estrategia de IA incluya protocolos sólidos de gobernanza de datos que protejan tanto los datos que utilizan como los resultados que producen sus modelos de IA.

Los entornos basados ​​en la nube ofrecen funciones de seguridad integradas que pueden ayudar a proteger los datos en varias plataformas. Sin embargo, comprender sus propios datos y aplicarles modelos de IA de manera efectiva es un desafío clave. Las organizaciones deben hacer las preguntas correctas: ¿dónde se almacenan mis datos? ¿cómo se aseguran? ¿cómo se utilizan en el entrenamiento de modelos de IA?

La automatización puede desbloquear todo el potencial de la IA

La automatización juega un papel crucial en el despliegue exitoso de la IA. La gestión de cargas de trabajo de IA en entornos multinube puede consumir mucho tiempo y recursos si se realiza manualmente. Al automatizar tareas, como la asignación y el escalamiento de recursos, las empresas pueden implementar modelos de IA de manera más rápida y eficiente. Esto también reduce los costos operativos, lo que permite a los equipos de TI centrarse en objetivos más estratégicos.

Las aplicaciones de IA se benefician enormemente del uso de contenedores: entornos pequeños y livianos que empaquetan modelos de IA y sus dependencias. Estos contenedores permiten que los sistemas de IA se implementen rápidamente y se muevan sin problemas entre diferentes entornos. Al utilizar Kubernetes para gestionar estos contenedores, las empresas pueden lograr la agilidad necesaria para seguir siendo competitivas en un mundo impulsado por la IA. Kubernetes, en particular, permite a las organizaciones organizar cargas de trabajo complejas de IA en plataformas en la nube, garantizando un rendimiento óptimo.

Esto se vuelve aún más importante cuando consideramos la escasez de habilidades. Uno de los desafíos más importantes en la adopción de la IA es la falta de talento especializado, tanto en el desarrollo de la IA como en la gestión de la nube. La naturaleza acelerada de la IA requiere equipos que puedan adaptarse rápidamente a nuevas herramientas y técnicas. Sin embargo, la realidad es que muchas organizaciones carecen de la experiencia interna para satisfacer esta demanda.

La automatización proporciona una solución a este desafío al reducir la complejidad de la implementación de la IA. Las organizaciones pueden confiar en sistemas automatizados para manejar muchas de las tareas operativas tradicionalmente gestionadas por equipos altamente especializados, liberando recursos para centrarse en optimizar los modelos de IA e impulsar el valor empresarial.

La clave para el éxito futuro es construir una estrategia que pueda evolucionar con la tecnología. La infraestructura de nube flexible, la automatización y la contenedorización son componentes críticos que permiten a las empresas adaptarse rápidamente a los nuevos avances en IA, pero también es una cuestión de cultura. Acertar con una estrategia tiene que ver tanto con las personas como con la tecnología. Para aquellos que estén dispuestos a aceptarlo con agilidad, responsabilidad y previsión estratégica, el futuro es innegablemente brillante.

Julio César Castrejón es country manager de Nutanix México. Cuenta con más de 15 años de experiencia en la industria de tecnologías de la información, incluidos los segmentos de almacenamiento, seguridad y software. Tiene un extenso conocimiento de cada una de las figuras dentro del ecosistema de tecnologías en la nube, y es impulsor del contacto y la relación cercana con clientes y partners. Es ingeniero electrónico por el Tecnológico de Monterrey, con especialidad en Liderazgo y Habilidades de negocio por la Harvard Business School. Previo a este cargo, se desempeñó en diferentes posiciones de dirección en Pure Storage, Dell EMC e IBM.

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