En el mundo de la tecnología, la inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser mucho más que una simple moda pasajera. En lugar de desvanecerse, está ganando impulso rápidamente, con grandes organizaciones y usuarios adoptando aplicaciones que realmente están marcando la diferencia en sus operaciones. Los expertos del mercado están de acuerdo en que la IA está en camino de transformar fundamentalmente la manera en que las empresas alcanzan sus metas comerciales. Sin embargo, la verdadera pregunta es cómo se llevará a cabo esta transformación.
Según el informe «Nutanix State of Enterprise AI Report 2023», la IA está dejando una huella significativa en las estrategias y recursos de tecnologías de la información (TI). Basado en las opiniones de más de 650 profesionales de TI, DevOps e ingeniería de plataformas, el informe revela que el 90 % de los encuestados consideran la seguridad y la fiabilidad de la IA como preocupaciones principales. Además, la mayoría tiene planes de mejorar la protección de datos y las capacidades de recuperación de los mismos.
El estudio también destaca que el interés en la IA no se limita a un solo lugar, ya que el 83 % de los encuestados planea aumentar su inversión en esta área. No obstante, surge una preocupación: la infraestructura de TI existente no está preparada para la IA, como lo confirma el 91 % de los encuestados, quienes coinciden en la necesidad de modernizarla.
Nutanix ha identificado cinco tendencias clave que darán forma al futuro de la implementación de la IA en las empresas durante este año 2024:
- La IA será transformadora: Más allá de los términos abstractos, es crucial comprender el impacto real y continuo que la IA está teniendo a través del aprendizaje automático. Los equipos de TI deben liderar esta transformación con una infraestructura diseñada específicamente para el éxito en este ámbito.
- Gestión crítica de modelos: Con el aumento de los modelos de IA, las organizaciones deben asegurarse de que estén actualizados, seguros y funcionen de manera óptima para garantizar la fiabilidad y la confianza en los sistemas de IA.
- Adopción de la nube híbrida: Con la implementación de la IA, las empresas necesitan refinar sus modelos de negocio con datos específicos, lo que requiere un control más directo sobre su infraestructura. Esto implica alejarse del uso exclusivo de datos públicos y centrarse en el procesamiento en el centro de datos para mantener el control sobre los datos sensibles.
- Desafíos para las GPU: A pesar de que las GPU han sido dominantes en el ámbito de la computación de alto rendimiento para la IA, otras tecnologías, como las TPU, las FPGA e incluso las CPU, están surgiendo como competidores. El software jugará un papel crucial en la selección de los recursos de procesamiento más eficientes.
- Importancia de la infraestructura escalable horizontalmente: La arquitectura de escalabilidad horizontal se vuelve esencial para las aplicaciones de IA en la nube híbrida, ya que permite la expansión mediante la adición de más máquinas o nodos a la red. Esta infraestructura es crucial dada la necesidad de llevar los modelos desde el borde hasta el centro de datos y la nube pública de manera eficiente.
