La inteligencia artificial se está convirtiendo rápidamente en una tecnología esencial en muchas empresas. Desde las funciones de avanzadas de automatización con IA hasta los análisis predictivos de alta precisión y las experiencias personalizadas de self service para clientes, la inteligencia artificial está redefiniendo la transformación digital. De hecho, es posible que la IA sea una de las tecnologías más importantes de la nueva década (y más allá).
Dicho esto, la realidad es que la IA no es una sola tecnología, sino la combinación y culminación de muchos avances diferentes, como el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP), las redes neuronales, la visión informática, la IA perimetral y la computación en la nube. Asimismo, las aplicaciones de IA que se usan en las empresas son solo el extremo más visible de estas tecnologías, que se basan en unos cimientos sólidos de componentes de hardware y software que funcionan juntos para hacer posibles las soluciones de IA. Esa infraestructura de IA es la columna vertebral de las herramientas modernas de IA.
Dado que el término "infraestructura de IA" hace referencia a los diversos componentes de hardware y software en los que se basan las soluciones de IA, a veces se utiliza como sinónimo de "infraestructura de TI". Sin embargo, la infraestructura de IA y la de TI están diseñadas con requisitos distintos, y cada una de ellas sirve para fines únicos.
La infraestructura de IA está creada específicamente para ejecutar cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático, y depende en gran medida de emplear recursos informáticos de alto rendimiento. Por el contrario, la infraestructura de TI tradicional está diseñada para tareas informáticas más generales y permite ejecutar un abanico más amplio de operaciones de TI con hardware y software más genéricos.
En otras palabras, la infraestructura de TI está diseñada para las operaciones empresariales diarias y los servicios generales de TI, mientras que la infraestructura de IA está optimizada para desarrollar, implementar y escalar soluciones de IA. Gracias a ello, las empresas pueden aprovechar la capacidad de la IA para lograr una ventaja competitiva.
La infraestructura de IA se compone de varias capas diseñadas para funcionar conjuntamente y ejecutar modelos de IA. Entre estas capas se incluyen la de aplicaciones, la de modelo y la de infraestructura:
- Capa de aplicaciones
Esta capa abarca las aplicaciones y las soluciones basadas en IA con las que interactúan los usuarios finales, como los bots de chat de IA, los sistemas de recomendación y las herramientas de análisis predictivo. - Capa de modelo
En esta capa se crean y entrenan los modelos de aprendizaje automático necesarios para ejecutar las aplicaciones de IA. Incluye los algoritmos y los procesos necesarios para desarrollar estos modelos. - Capa de infraestructura
Es la base de la IA. Esta capa proporciona los componentes esenciales de hardware y software necesarios para permitir el funcionamiento de las capas de modelo y aplicaciones.
La capa de infraestructura es fundamental, ya que permite procesar, almacenar y gestionar los datos de forma eficiente, y proporciona la potencia computacional necesaria para entrenar e implementar modelos de IA. Normalmente, los componentes clave de la infraestructura de IA pueden dividirse en hardware o software.
El hardware son los dispositivos y equipos físicos que proporcionan la potencia computacional y la capacidad de almacenamiento necesarias para las operaciones de IA. Por ejemplo:
- Servidores de GPU
Las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) son esenciales para las tareas de IA debido a su capacidad de procesamiento paralelo, lo que las hace ideales para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Los servidores de GPU proporcionan la potencia computacional necesaria para gestionar conjuntos de datos grandes y cálculos complejos de forma eficaz. - Aceleradores de IA
Los aceleradores de IA son hardware especializado diseñado para optimizar el rendimiento de las aplicaciones de IA. Incluyen chips personalizados y coprocesadores que mejoran la velocidad y la eficiencia de las tareas de aprendizaje automático, lo que reduce el tiempo necesario para el entrenamiento y la inferencia. - TPU
Las unidades de procesamiento de tensor (TPU) son procesadores especializados que están desarrollados específicamente para acelerar las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Están optimizados para la computación de tensor, una operación común en las redes neuronales, y agilizan significativamente el entrenamiento y la implementación de modelos de aprendizaje profundo.
El software guarda relación con los programas, las aplicaciones y los marcos de trabajo digitales que operan en los sistemas de IA. Algunos de los componentes de software clave son:
- Almacenamiento de datos
El almacenamiento de datos es crucial para conservar la enorme cantidad de información digital necesaria para el entrenamiento y la validación de modelos de IA. Los sistemas de almacenamiento de datos fiables (como las bases, los almacenes o los lagos de datos) ayudan a hacer que los datos estén organizados y sean seguros y fácilmente recuperables. - Bibliotecas de procesamiento de datos
Las bibliotecas de procesamiento de datos son esenciales para preparar los datos para las aplicaciones de IA. Permiten limpiar, transformar y estructurar grandes conjuntos de datos, gracias a lo cual el procesamiento distribuido puede agilizar estas tareas. Un procesamiento de datos eficiente es vital para entrenar modelos de IA precisos y fiables. - Gestión de datos
La gestión de datos incluye los procesos de recopilar, almacenar y usar datos de forma eficaz. Garantiza que los datos sean accesibles y cumplan las normativas de privacidad. Una gestión adecuada de los datos permite extraer la información de los análisis que se necesita para tomar decisiones fundamentadas en proyectos de IA. - Marco de trabajo de aprendizaje automático
Los marcos de trabajo de aprendizaje automático proporcionan las herramientas y las bibliotecas necesarias para el diseño, el entrenamiento y la validación de modelos de aprendizaje automático. Ofrecen diversas funcionalidades, como la diferenciación automática, la optimización y las capas de redes neuronales, a menudo haciendo uso de la aceleración mediante GPU para agilizar la computación. - Plataformas de MLOps
Las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) optimizan el ciclo de vida del aprendizaje automático mediante la automatización y la gestión de procesos que van desde la recopilación de datos y el entrenamiento de modelos hasta la implementación y la supervisión. Estas plataformas facilitan el control de versiones, el entrenamiento automatizado, los canales de entrada de implementación y el seguimiento del rendimiento de los modelos, lo que ayuda a mejorar la colaboración entre los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático.
La infraestructura de IA funciona a través de la integración de estos componentes, que operan al unísono para hacer posible la ejecución de aplicaciones de IA y ML.
Los marcos de almacenamiento y procesamiento de datos gestionan y preparan grandes conjuntos de datos para garantizar que estén limpios y estructurados. Los recursos informáticos, incluidas las GPU y las TPU, proporcionan la potencia computacional necesaria para el entrenamiento y la ejecución de modelos de IA, mientras que los marcos de trabajo de aprendizaje automático facilitan el diseño y la implementación de estos modelos. Haciendo uso de todos estos elementos, las plataformas de MLOps automatizan y optimizan el ciclo de vida al completo. Si se emplea correctamente, este tipo de sistema cohesivo garantiza que las operaciones de IA sean eficientes, escalables y eficaces.
La infraestructura de IA es crucial para que la IA funcione de forma fluida y eficiente. Proporciona un acceso sencillo a los datos, lo que ayuda a los científicos y desarrolladores de datos a crear e implementar rápidamente modelos de IA. Esta configuración simplifica tareas que, de otro modo, podrían presentar desafíos (como la limpieza de datos y el entrenamiento de modelos), lo que ayuda a reducir el tiempo y el esfuerzo, y acelera la innovación.
Otro aspecto importante de la infraestructura de IA es su capacidad para procesar datos en tiempo real, que es esencial para tareas como el reconocimiento de imágenes y la traducción de idiomas. Juntos, el hardware y el software especializados permiten gestionar grandes volúmenes de datos y hacer cálculos complejos, lo que garantiza unos resultados más rápidos y precisos. La infraestructura de IA también está diseñada para crecer según las necesidades de la organización, lo que la convierte en una inversión fiable para las empresas en evolución.
El concepto de "fábrica de IA" lleva todo esto más allá al crear un sistema unificado para todo el proceso de desarrollo de IA. Este enfoque automatiza y escala los proyectos de IA, lo que permite una innovación continua en diversos sectores. Al hacer uso de una fábrica de IA, las empresas pueden seguir siendo y usar al mismo tiempo las tecnologías de IA para abordar y adaptarse a los cambios en los objetivos.
Al diseñar la infraestructura de IA, se deben abordar varios factores clave para garantizar que satisface las necesidades de la organización. Antes de comprometerte con algún enfoque específico, ten en cuenta en cuenta los siguientes elementos de las infraestructuras de IA de éxito:
- Flujos de trabajo eficientes
La infraestructura de IA debe ofrecer flujos de trabajo óptimos para la incorporación de datos, el preprocesamiento, el entrenamiento de modelos, la validación y la implementación. Contar con flujos de trabajo de IA eficientes reduce el tiempo necesario para obtener información y mejorar la productividad, lo que asegura que los modelos de IA se entrenen de forma rápida y precisa. - Almacenamiento adecuado
Se necesitan sistemas de almacenamiento suficientes para gestionar los enormes almacenes de datos necesarios para las aplicaciones de IA. Si se gestionan de forma eficiente, las soluciones de almacenamiento mantienen los recursos informáticos siempre activos, lo que maximiza su utilización y reduce los costes en general. - Adaptabilidad y escalabilidad
La infraestructura de IA debe ser escalable y flexible para permitir el uso de conjuntos de datos cada vez mayores y modelos de IA que evolucionan continuamente. Las soluciones con soporte en la nube ofrecen escalabilidad, lo que permite a las organizaciones ampliar o reducir los recursos según sea necesario para ejecutar cargas de trabajo diversas de forma eficiente. - Seguridad y cumplimiento eficaces
La seguridad y el cumplimiento son fundamentales para proteger los datos sensibles. La infraestructura de IA debe incluir medidas de seguridad integrales y una estrategia de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC) completa para preservar la privacidad de los datos y garantizar que se cumplan las leyes, las políticas y las normativas establecidas. - Facilidad de integración
Una integración perfecta con los sistemas de TI existentes permite aprovechar los datos y la infraestructura en uso para ayudar a ejecutar aplicaciones de IA. La integración ajusta las iniciativas de IA a la estrategia general de TI para asegurar la coherencia y la eficiencia en toda la empresa. - Preparación para el futuro
Más que una solución a corto plazo, la infraestructura de IA debe poder adaptarse a los avances futuros. Invertir en sistemas modulares y actualizables, y estar al tanto de las tendencias emergentes de la IA ayuda a las organizaciones a mantener una infraestructura de vanguardia que evolucione con los avances tecnológicos.
Las organizaciones que hayan abordado las cuestiones pertinentes pueden pasar a diseñar e implementar la infraestructura de IA. Este proceso implica una planificación y una ejecución estratégicas para garantizar que las soluciones satisfagan las necesidades de la empresa. Los siguientes pasos son clave en este proceso:
- Identificar los objetivos
Empieza por definir objetivos claros de lo que quieres lograr con la infraestructura de IA. Determina los problemas que resolverá y los resultados específicos que se esperan de ella. Tener clara esa información te ayudará a tomar otras decisiones acerca de las herramientas y los recursos. - Establecer un presupuesto
Define un presupuesto realista que se ajuste a tus objetivos de IA. Ten en cuenta los costes del hardware, el software, los servicios en la nube y el mantenimiento. Un presupuesto bien definido ayuda a priorizar las inversiones y garantiza que los recursos se asignen de forma eficiente. - Elegir el hardware y el software adecuados
Escoge el hardware y el software idóneos según las necesidades de IA de la organización. Entre estas herramientas se incluyen las GPU, las TPU, las soluciones de almacenamiento de datos, los marcos de trabajo de aprendizaje automático y las plataformas de MLOps. Asegúrate de que los componentes seleccionados sean compatibles y puedan gestionar cargas de trabajo de IA de forma eficaz. - Identificar una solución de red eficaz
Una capacidad de transferencia de datos fiable y rápida es esencial para la mayoría de las operaciones de IA. Invierte en soluciones de red con un gran ancho de banda y baja latencia que permitan un flujo de datos sin problemas entre las unidades de almacenamiento y procesamiento. Las tecnologías como el 5G ofrecen mayor rendimiento y seguridad. - Elegir una opción de computación
Decide si quieres implementar la infraestructura de IA en la nube o en las instalaciones. Las soluciones en la nube ofrecen escalabilidad y flexibilidad con modelos de pago por uso, y las soluciones locales pueden proporcionar más control y mejor rendimiento para cargas de trabajo específicas. - Integrar las medidas de cumplimiento
Implementa medidas de cumplimiento probadas para cumplir con las normativas de privacidad de datos y los estándares del sector. Garantizar que la infraestructura de IA incluya protocolos de seguridad y marcos de gobernanza para proteger los datos confidenciales y cumplir las normativas. - Implementar la infraestructura
Ejecuta el plan de implementación de la infraestructura de IA y asegúrate de que todos los componentes estén integrados y configurados correctamente. Esta fase conlleva configurar el hardware, instalar el software y establecer las conexiones de red. - Hacer un seguimiento, mantener y mejorar la infraestructura a lo largo del tiempo
Monitoriza regularmente el rendimiento de la infraestructura de IA. Lleva a cabo tareas de mantenimiento para solucionar cualquier problema y optimizar el rendimiento. Evalúa y mejora continuamente la infraestructura para estar al día de los avances tecnológicos y los cambios en las necesidades empresariales.
Establecer una infraestructura de IA eficaz permite a las empresas aprovechar todo el potencial de la IA. Sin embargo, puede ser una tarea compleja y difícil. ServiceNow simplifica este proceso ofreciendo potentes soluciones a través de la galardonada Now Platform®.
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