La transición de la IA a una carga de trabajo en la nube

En el panorama tecnológico en constante evolución, las innovaciones verdaderamente útiles y efectivas tienden a quedar relegadas a un segundo plano al integrarse a la perfección en nuestras rutinas diarias. Considere el corrector ortográfico de su procesador de textos o la utilidad de actualización de pantalla de su PC: estas tecnologías se han arraigado tanto que rara vez pensamos en ellas. 

Sin embargo, la Inteligencia Artificial (IA) está experimentando actualmente la trayectoria opuesta. En lugar de recaer en un segundo plano, la IA está cobrando protagonismo gracias a la llegada de la IA generativa (gen-IA) y la proliferación generalizada de los Grandes Modelos de Lenguaje. No obstante, la IA tiene el potencial de transformarse en una función asumida, consumida y subsumida que mejora silenciosamente la inteligencia de nuestras aplicaciones.

La IA como carga de trabajo del sistema

El concepto de IA como "carga de trabajo" está cobrando tracen el sector de TI. Este término se refiere a la IA como una tarea del sistema en la que empresas y consumidores confían para realizar acciones inteligentes, predictivas, generativas o reactivas. El papel de la IA no se limita a mejorar las aplicaciones, sino que también se extiende a la modernización de la infraestructura de TI de una organización para soportar y escalar mejor las cargas de trabajo de IA.

Sammy Zoghlami, vicepresidente sénior para EMEA de Nutanix, explica: «En tan solo un año, la inteligencia artificial ha transformado por completo la visión de cómo la tecnología influirá en nuestras vidas. Las empresas se apresuran a comprender cómo puede beneficiar a sus negocios». Este cambio ha impulsado una creciente demanda de gobernanza y movilidad de datos en entornos de centros de datos, la nube y la infraestructura edge, lo que hace crucial que las organizaciones adopten una plataforma capaz de ejecutar todas las aplicaciones y datos en diversas nubes.

Servicios de nube invisibles y el movimiento de cargas de trabajo

El concepto de servicios de "nube invisible", introducido por Nutanix el año pasado, se está convirtiendo gradualmente en una realidad. Las empresas planean actualizar sus aplicaciones e infraestructura de IA, pero muchas tienen dificultades con la transferencia de cargas de trabajo, especialmente entre proveedores de servicios en la nube (CSP) y hiperescaladores. Las implementaciones híbridas y multinube se han convertido en la norma, y ​​las tecnologías de IA, con su necesidad de velocidad y escalabilidad, están impulsando las estrategias de borde y la implementación de infraestructura a la vanguardia de la modernización de TI.

Greg Diamos, desarrollador de sistemas de aprendizaje automático (ML) y experto en IA, señala los desafíos que enfrentan los administradores de centros de datos: "No hay suficiente capacidad informática en el centro de datos, sin importar quién sea". La IA está impulsando la necesidad de más servicios en la nube y una mayor agilidad para mover cargas de trabajo en todo el entorno de la nube para optimizar la relación coste-rendimiento, aprovechar la diversidad de servicios, cumplir con las normativas regionales de cumplimiento, etc.

Un modelo operativo de nube unificado

Para abordar estos desafíos, las organizaciones recurren a soluciones como Nutanix Cloud Clusters (NC2) en AWS, que ofrecen un modelo operativo de nube unificado. Este modelo permite la gestión y el control fluidos de las cargas de trabajo en múltiples nubes, lo que facilita la portabilidad de licencias y el uso de la nube sin necesidad de una reestructuración exhaustiva de las aplicaciones.

La seguridad, la confiabilidad y la recuperación ante desastres son prioridades primordiales para las organizaciones en sus estrategias de IA. Escalar y gestionar eficientemente las cargas de trabajo de IA también es esencial. Además, las exigencias de gobernanza de datos de IA impulsan a las organizaciones a comprender mejor las fuentes de datos, su antigüedad y otros atributos clave.

Debojyoti 'Debo' Dutta, vicepresidente de Ingeniería de IA en Nutanix, subraya la necesidad de nuevas soluciones de respaldo y protección de datos en el panorama de la IA. Las empresas planean implementar soluciones de protección de datos de misión crítica y recuperación ante desastres (DR) para respaldar la gobernanza de datos de IA. Los profesionales de seguridad también están aprovechando las soluciones basadas en IA para mejorar la detección, prevención y recuperación de amenazas, mientras que los ciberdelincuentes utilizan herramientas basadas en IA con fines maliciosos.

El papel de la IA generativa

La IA generativa (gen-IA) está a la vanguardia de los avances actuales en IA. Sin embargo, a medida que se convierte en parte integral de diversas aplicaciones y servicios, impone exigencias adicionales a la infraestructura en la nube. Este desarrollo nos lleva a considerar la IA no solo como una tecnología, sino como una carga de trabajo en la nube que requiere una gestión y optimización rigurosas.

A medida que la IA continúa dando forma al futuro de la tecnología, su integración perfecta en nuestro ecosistema digital la convertirá en una parte esencial, aunque casi invisible, de nuestra vida diaria.

La trayectoria de la evolución de la IA, desde una innovación disruptiva hasta una carga de trabajo omnipresente en la nube, demuestra su potencial transformador. A medida que las organizaciones se enfrentan a las complejidades de gestionar las cargas de trabajo de IA en entornos multinube, un modelo operativo unificado en la nube y una sólida gobernanza de datos se convierten en componentes cruciales de sus estrategias de IA. En este panorama en constante cambio, el papel de la IA como fuerza silenciosa y poderosa que configura nuestro mundo digital no hará más que crecer.