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

En el panorama tecnológico en constante evolución, las innovaciones verdaderamente útiles y efectivas tienden a desvanecerse en segundo plano a medida que se integran sin problemas en nuestras rutinas diarias. Considere el corrector ortográfico en su procesador de palabras o la utilidad de actualización de pantalla en su PC: estas tecnologías se han vuelto tan arraigadas que rara vez pensamos en ellas. 

La Inteligencia Artificial (IA), sin embargo, está experimentando actualmente la trayectoria opuesta. En lugar de desvanecerse en segundo plano, la IA está brillando en el centro de atención debido al advenimiento de la IA generativa (gen-AI) y la proliferación generalizada de Modelos de Lenguaje Grande (LLM). 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 la IA como una «carga de trabajo» está ganando tracción dentro de la industria de TI. Este término se refiere a la IA funcionando como una tarea del sistema en la que las empresas y los consumidores confían para acciones predictivas, generativas o reactivas inteligentes. 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 apoyar y escalar mejor las cargas de trabajo de IA.

Sammy Zoghlami, SVP EMEA en Nutanix, explica: «En solo un año, la gen-AI ha volcado completamente la visión del mundo sobre cómo la tecnología influirá en nuestras vidas. Las empresas están compitiendo para entender cómo puede beneficiar a sus negocios». Este cambio ha generado una demanda creciente de gobernanza de datos y movilidad de datos en entornos de infraestructura de centros de datos, nube y edge, lo que hace crucial que las organizaciones adopten una plataforma capaz de ejecutar todas las aplicaciones y datos en varias nubes.

Servicios en la nube invisibles y el movimiento de cargas de trabajo

La noción de servicios de «nube invisible», que Nutanix introdujo el año pasado, se está convirtiendo gradualmente en realidad. Las empresas ahora están planeando actualizar sus aplicaciones e infraestructura de IA, pero muchas luchan con el movimiento de cargas de trabajo, especialmente entre los hiperscaladores de Proveedores de Servicios en la Nube (CSP). Los despliegues híbridos y multi-nube se han convertido en la norma, y las tecnologías de IA, con su necesidad de velocidad y escalabilidad, están llevando las estrategias de edge y el despliegue de infraestructura al primer plano de la modernización de TI.

Greg Diamos, constructor de sistemas de Aprendizaje Automático (ML) y experto en IA, señala los desafíos que enfrentan los gerentes de centros de datos, afirmando: «No tienes suficiente capacidad de cómputo en tu centro de datos, sin importar quién seas». La IA está impulsando una necesidad de aumentar los servicios en la nube y una mayor agilidad en el movimiento de cargas de trabajo a través del panorama de la nube para optimizar las relaciones costo-rendimiento, aprovechar diversos servicios, adherirse a las regulaciones de cumplimiento regional y más.

Un modelo operativo de nube unificado

Para abordar estos desafíos, las organizaciones están recurriendo a soluciones como Nutanix Cloud Clusters (NC2) en AWS, que proporcionan un modelo operativo de nube unificado. Este modelo permite la gestión y el control sin problemas de las cargas de trabajo en múltiples nubes, apoyando la portabilidad de licencias y facilitando el uso de la nube sin la necesidad de una rearquitectura extensiva de aplicaciones.

La seguridad, la confiabilidad y la recuperación ante desastres son preocupaciones primordiales para las organizaciones en sus estrategias de IA. Escalar y gestionar eficientemente las cargas de trabajo de IA también es esencial. Además, los mandatos de gobernanza de datos de IA están impulsando a las organizaciones a obtener una comprensión más completa de las fuentes de datos, la antigüedad de los datos y otros atributos clave de los datos.

Debojyoti ‘Debo’ Dutta, VP de Ingeniería para IA en Nutanix, subraya la necesidad de nuevas soluciones de copia de seguridad y protección de datos en el panorama de IA. Las empresas están planeando implementar soluciones de protección de datos críticas para la misión y Recuperación ante Desastres (DR) para apoyar la gobernanza de datos de IA. Los profesionales de la seguridad también están aprovechando soluciones basadas en IA para mejorar la detección, prevención y recuperación de amenazas, mientras que los actores maliciosos utilizan herramientas basadas en IA con fines maliciosos.

El papel de la IA generativa

La IA Generativa (gen-AI) está a la vanguardia de los avances actuales de la IA. Sin embargo, a medida que la gen-AI se convierte en una parte integral de varias aplicaciones y servicios, impone demandas adicionales a la infraestructura de 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 reflexivas.

A medida que la IA continúa dando forma al futuro de la tecnología, su integración sin problemas en nuestro ecosistema digital la convertirá en una parte esencial, aunque casi invisible, de nuestras vidas diarias.

La trayectoria de la evolución de la IA desde una innovación disruptiva hasta una carga de trabajo en la nube ubicua es un testimonio de su potencial transformador. A medida que las organizaciones navegan por las complejidades de gestionar cargas de trabajo de IA en entornos multi-nube, un modelo operativo de nube unificado y una gobernanza de datos robusta se convierten en componentes críticos de sus estrategias de IA. En este panorama en constante cambio, el papel de la IA como una fuerza silenciosa y poderosa que da forma a nuestro mundo digital solo está destinado a crecer.