La inteligencia artificial se está convirtiendo rápidamente en una tecnología fundamental en muchas empresas. Desde competencias avanzadas de automatización de IA hasta análisis predictivo muy preciso y experiencias personalizadas de autoservicio del cliente, la IA está redefiniendo la transformación digital. De hecho, la IA bien puede ser una de las tecnologías más impactantes de la nueva década (y más allá).
Dicho esto, la realidad es que la IA no es una tecnología única, sino la combinación y culminación de muchos avances diferentes: aprendizaje automático (ML), procesamiento del lenguaje natural (NLP), redes neuronales, visión por computadora, IA en el borde y computación en la nube (para nombrar solo algunos). Del mismo modo, las aplicaciones de IA utilizadas en las empresas son solo los picos más visibles de estas tecnologías, construidas sobre una base sólida de componentes de hardware y software que operan juntos para hacer posibles las soluciones de IA. Esta “infraestructura de IA” es la columna vertebral de las herramientas modernas de IA.
Dado que la infraestructura de IA se refiere a los diversos componentes de hardware y software que admiten soluciones de IA, las personas a veces usan el término como sinónimo de “infraestructura de TI”. Pero la verdad es que la infraestructura de IA y la infraestructura de TI están diseñadas con requisitos distintos y cada una tiene fines únicos.
La infraestructura de IA está diseñada específicamente para respaldar las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático, y depende en gran medida de los recursos informáticos de alto rendimiento. Por el contrario, la infraestructura de TI tradicional está diseñada para tareas informáticas más generales, lo que permite operaciones de TI más amplias con hardware y software más genéricos.
En otras palabras, la infraestructura de TI admite operaciones empresariales diarias y servicios generales de TI, mientras que la infraestructura de IA está optimizada para desarrollar, desplegar y escalar soluciones de IA. Esto permite a las empresas aprovechar el poder de la IA para lograr una ventaja competitiva.
La infraestructura de IA se compone de varias capas diseñadas para trabajar juntas para respaldar los modelos de IA. Estas capas incluyen la capa de aplicaciones, la capa de modelos y la capa de infraestructura:
- Capa de aplicaciones
Esta capa abarca las aplicaciones y soluciones impulsadas por IA con las que interactúan los usuarios finales, como bots de chat de IA, sistemas de recomendación y herramientas de análisis predictivo. - Capa de modelos
Esta capa implica la creación y formación de modelos de aprendizaje automático que impulsan las aplicaciones de IA. Incluye los algoritmos y procesos necesarios para desarrollar estos modelos. - Capa de infraestructura
Como base de la IA, esta capa proporciona los componentes esenciales de hardware y software necesarios para respaldar las capas de modelos y aplicaciones.
La capa de infraestructura es fundamental, ya que permite el procesamiento, el almacenamiento y la gestión eficientes de los datos, junto con la potencia computacional necesaria para la formación y la implementación de modelos de IA. Los componentes clave de la infraestructura de IA normalmente se pueden clasificar como “hardware” o “software”.
El hardware se refiere a los dispositivos y equipos físicos que proporcionan la potencia computacional y la capacidad de almacenamiento necesarias para las operaciones de IA. Estos son algunos ejemplos:
- Servidores GPU
Las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) son esenciales para las tareas de IA debido a su capacidad para realizar procesamiento paralelo, lo que las hace ideales para formar modelos de aprendizaje automático. Los servidores GPU proporcionan la potencia computacional necesaria para manejar grandes conjuntos de datos y cálculos complejos de manera eficiente. - 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 la formación y la inferencia. - TPU
Las unidades de procesamiento de tensores (TPU) son procesadores especializados desarrollados específicamente para acelerar las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Están optimizadas para cálculos de tensores, una operación común en redes neuronales, y aceleran significativamente la formación y la implementación de modelos de aprendizaje profundo.
El software se relaciona con los programas digitales, las aplicaciones y los marcos de trabajo que operan dentro de los sistemas de IA. Los componentes clave de software incluyen los siguientes:
- Almacenamiento de datos
El almacenamiento de datos es crucial para retener grandes cantidades de información digital necesarias para la formación y validación de modelos de IA. Los sistemas de almacenamiento de datos confiables (como bases de datos, almacenes de datos o lagos de datos) ayudan a mantener los datos organizados, seguros y fáciles de recuperar. - Bibliotecas de procesamiento de datos
Las bibliotecas de procesamiento de datos son esenciales para preparar datos para aplicaciones de IA. Posibilitan la limpieza, transformación y estructuración de grandes conjuntos de datos, lo que permite el procesamiento distribuido para acelerar estas tareas. El procesamiento eficiente de datos es vital para formar modelos de IA precisos y confiables. - Gestión de datos
La gestión de datos implica los procesos de recopilación, almacenamiento y uso de datos de manera eficaz. Garantiza que los datos sean accesibles y cumplan con las regulaciones de privacidad. La gestión de datos adecuada respalda los conocimientos analíticos necesarios para la toma de decisiones informadas en proyectos de IA. - Marco de trabajo de aprendizaje automático
Los marcos de trabajo de aprendizaje automático proporcionan las herramientas y bibliotecas necesarias para diseñar, formar y validar modelos de aprendizaje automático. Admiten varias funcionalidades, como diferenciación automática, optimización y capas de red neuronal, a menudo con aceleración de GPU para realizar cálculos más rápidos. - Plataformas MLOps
Las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) optimizan el ciclo de vida del aprendizaje automático mediante la automatización y la gestión de procesos, desde la recopilación de datos y la formación de modelos hasta la implementación y el monitoreo. Estas plataformas facilitan el control de versiones, la formación automatizada y los canales de implementación, y el rastreo del rendimiento de modelo, lo que mejora la colaboración entre los científicos de datos y los ingenieros de ML.
La infraestructura de IA opera a través de la integración de estos componentes y trabaja al unísono para respaldar las aplicaciones de IA y ML.
Los marcos de trabajo de procesamiento y almacenamiento de datos gestionan y preparan grandes conjuntos de datos, lo que garantiza que estén limpios y estructurados. Los recursos informáticos, incluidas las GPU y las TPU, proporcionan la potencia computacional necesaria para formar y ejecutar modelos de IA, mientras que los marcos de trabajo de aprendizaje automático facilitan el diseño y la implementación de estos modelos. A través de todo esto, las plataformas de MLOps automatizan y optimizan todo el ciclo de vida. Empleado correctamente, este tipo de sistema cohesivo garantiza operaciones de IA eficientes, escalables y eficaces.
La infraestructura de IA es crucial para que la IA funcione sin problemas y de manera eficiente. Proporciona un acceso fácil a los datos, lo que ayuda a los científicos y desarrolladores de datos a desarrollar e implementar rápidamente modelos de IA. Esta configuración simplifica las tareas que, de otro modo, podrían presentar desafíos (como la limpieza de datos y la formación de modelos), lo que reduce 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, lo que es esencial para tareas como el reconocimiento de imágenes y la traducción de idiomas. El hardware y el software especializados trabajan juntos para manejar grandes volúmenes de datos y cálculos complejos, lo que garantiza resultados más rápidos y precisos. La infraestructura de IA también está diseñada para crecer con las necesidades de la organización, lo que la convierte en una inversión confiable para las empresas en evolución.
El concepto de una “fábrica de IA” lleva 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 la innovación continua en varios sectores. Mediante el uso de una fábrica de IA, las empresas pueden seguir siendo competitivas, al mismo tiempo que utilizan plenamente las tecnologías de IA para abordar objetivos cambiantes y adaptarse a estos.
Al diseñar la infraestructura de IA, se deben abordar varios factores clave para garantizar que esta satisfaga las necesidades de la organización. Antes de comprometerte con cualquier enfoque específico, considera los siguientes elementos de las infraestructuras de IA exitosas:
- Flujos de trabajo eficientes
La infraestructura de IA de flujos de trabajo eficientes debe facilitar flujos de trabajo fluidos para la ingesta de datos, el preprocesamiento, la formación de modelos, la validación y la implementación. Los flujos de trabajo eficientes de IA reducen el tiempo necesario para obtener conocimientos y mejoran la productividad, lo que garantiza que los modelos de IA se formen con precisión y rapidez. - Almacenamiento adecuado
Se necesitan sistemas de almacenamiento suficientes para gestionar los almacenes masivos de datos requeridos para las aplicaciones de IA. Gestionadas de manera eficiente, las soluciones de almacenamiento mantienen los recursos computacionales continuamente activos, lo que maximiza la utilización y reduce los costos generales. - Adaptabilidad y escalabilidad
La infraestructura de IA debe ser escalable y flexible para adaptarse a conjuntos de datos en crecimiento y modelos de IA en evolución. Las soluciones basadas en la nube ofrecen escalabilidad, lo que permite a las organizaciones ampliar o reducir los recursos según sea necesario y admitir diferentes cargas de trabajo de manera eficiente. - Seguridad y cumplimiento eficaces
La seguridad y el cumplimiento son primordiales para proteger los datos confidenciales. La infraestructura de IA debe incluir medidas de seguridad integrales y una estrategia integrada de gobernanza, riesgo y cumplimiento (GRC), mantener la privacidad de los datos y garantizar el cumplimiento de las leyes, políticas y regulaciones establecidas. - Facilidad de integración
La integración fluida con los sistemas de TI existentes permite aprovechar los datos y la infraestructura existentes para ayudar a respaldar las aplicaciones de IA. La integración exitosa alinea las iniciativas de IA con la estrategia general de TI, lo que garantiza la coherencia y la eficiencia en toda la empresa. - Preparación para el futuro
La infraestructura de IA debe ser más que una solución a corto plazo; debe ser adaptable a los avances futuros. Invertir en sistemas modulares y actualizables y mantenerse informado sobre las tendencias emergentes de la IA ayuda a las organizaciones a mantener una infraestructura de vanguardia que evoluciona con los avances tecnológicos.
Con las consideraciones adecuadas abordadas, las organizaciones ahora pueden avanzar en el diseño y el despliegue de la infraestructura de IA. Esto implica la planificación y ejecución estratégicas para garantizar que las soluciones satisfagan las necesidades de la empresa. Los siguientes pasos son elementos principales en este proceso:
- Identificar objetivos
Comienza definiendo objetivos claros para lo que la infraestructura de IA está destinada a lograr. Determina los problemas que resolverá y los resultados específicos que se esperan de ella. Esta claridad guiará otras decisiones con respecto a las herramientas y los recursos. - Establecer un presupuesto
Establece un presupuesto realista que se alinee con los objetivos de IA. Considera los costos de hardware, software, servicios en la nube y mantenimiento. Un presupuesto bien definido ayuda a priorizar las inversiones y garantiza que los recursos se asignen de manera eficiente. - Seleccionar el hardware y el software correctos
Elige el hardware y el software adecuados que se adapten a las necesidades de IA de la organización. Esto incluye GPU, TPU, soluciones de almacenamiento de datos, marcos de trabajo de aprendizaje automático y plataformas MLOps. Asegúrate de que los componentes seleccionados sean compatibles y capaces de manejar cargas de trabajo de IA de manera eficaz. - Identificar una solución de red eficaz
La transferencia de datos rápida y confiable es un requisito previo para la mayoría de las operaciones de IA. Invierte en soluciones de redes de gran ancho de banda y baja latencia para respaldar el flujo continuo de datos entre las unidades de almacenamiento y procesamiento. Considera tecnologías como la 5G para mejorar el rendimiento y la seguridad. - Sopesar las diferentes opciones informáticas
Decide si es más conveniente desplegar 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, mientras que las soluciones en las instalaciones pueden proporcionar más control y un mejor rendimiento para cargas de trabajo específicas. - Integra las medidas de cumplimiento
Implementa medidas de cumplimiento probadas para cumplir con las regulaciones de privacidad de datos y los estándares del sector. Asegúrate de que la infraestructura de IA incluya protocolos de seguridad y marcos de gobernanza para proteger los datos confidenciales y mantener el cumplimiento normativo. - Implementar la infraestructura
Ejecuta el plan de implementación de la infraestructura de IA, lo que garantiza que todos los componentes estén integrados y configurados correctamente. Esta fase implica configurar hardware, instalar software y establecer conexiones de red. - Rastrear, mantener y mejorar la infraestructura a lo largo del tiempo
Monitorea regularmente el rendimiento de la infraestructura de IA. Realiza mantenimiento para abordar cualquier problema y optimizar el rendimiento. Evalúa y mejora continuamente la infraestructura para mantenerte al día con los avances tecnológicos y las necesidades empresariales en evolución.
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