Según lo que interpretas, la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser un concepto de prueba a una implementación a escala de producción. Esto con el fin de ayudar a las empresas a descubrir que sus estrategias de infraestructura existentes pueden no estar diseñadas para las demandas únicas de la IA.

Esto puede generarme la pregunta, ¿cómo es esto posible? Bueno, los trabajos recurrentes de IA significan una inferencia casi constante, que es el acto de usar un modelo de IA en procesos del mundo real. Cuando se utiliza un servicio de IA basado en la nube, esto puede llevar a frecuentes golpes de API y costos crecientes, lo que lleva a algunas organizaciones a repensar los recursos informáticos utilizados para ejecutar cargas de trabajo de IA. Pero el problema no es solo el costo; se trata de la soberanía de los datos, los requisitos de latencia, la protección de la propiedad intelectual y la resistencia. La solución no es simplemente mover cargas de trabajo de la nube a las instalaciones o viceversa. En cambio, se trata de construir una infraestructura que aproveche la plataforma de cálculo adecuada para cada carga de trabajo.

Según como lo veo, las organizaciones que actúan ahora, abordando tanto la modernización de la infraestructura como la preparación de la fuerza laboral, pueden definir el panorama competitivo del renacimiento del cálculo que se avecina.

La economía de la inferencia está obligando a las empresas a recalcular su infraestructura a una velocidad sin precedentes. Si bien los costos de inferencia han caído en picado, disminuyendo 280 veces en los últimos dos años, las empresas están experimentando un crecimiento explosivo en el gasto total en IA. La razón es sencilla: el uso, en forma de inferencia, ha superado con creces la reducción de costos.

Las facturas crecientes están obligando a las organizaciones a reconsiderar dónde y cómo implementan las cargas de trabajo de IA, pero hay otros factores. La gestión de costos, la soberanía de los datos, la sensibilidad a la latencia, los requisitos de resistencia y la protección de la propiedad intelectual son algunos de los factores que están llevando a las empresas a repensar la computación.

En lugar de elegir entre la infraestructura en la nube y en las instalaciones, las empresas líderes están construyendo arquitecturas híbridas que aprovechan las fortalezas de cada plataforma. Este enfoque es un cambio con respecto al pensamiento binario en la nube versus en las instalaciones que dominó la década anterior.

Las organizaciones líderes están implementando arquitecturas híbridas de tres niveles que aprovechan las fortalezas de todas las opciones de infraestructura disponibles. La nube para la elasticidad, las instalaciones para la consistencia y el borde para la inmediatez.

Un marco para tomar decisiones de infraestructura de cálculo puede parecer sencillo, pero tales elecciones rara vez son simples en la práctica. Todos quieren el hardware más rápido que ejecute los modelos más recientes con las menores barreras para poner en marcha sus proyectos, pero esto puede resultar costoso.

Por eso, empresas como Dell Technologies han creado un comité de revisión de arquitectura. Este comité evalúa nuevos proyectos de IA y asegura que utilicen herramientas consistentes y la infraestructura óptima basada en costos, rendimiento, gobernanza y riesgos.

Entonces, ¿qué significa todo esto para ti? Bueno, si estás buscando formas de automatizar tu empresa con IA, es posible que quieras considerar la posibilidad de implementar una infraestructura híbrida. Puedes ser lo más honesto posible, no es una tarea fácil, pero los beneficios pueden ser enormes. Si necesitas ayuda para empezar, puedes visitar automatizar tu empresa con IA para obtener más información y asesoramiento.