Miedos y reticencias aparte, la IA está aquí y ha venido para quedarse. Poco a poco nos hemos ido familiarizando con términos como ciencia de datos, ChatGPT, IA conversacional o IA generativa, vamos entendiendo la importancia de invertir en esta tecnología e integrar herramientas que permitan la adopción, automatización y agilidad a través de la misma. Y, ¿todo ello para qué? Las empresas aceleran sus iniciativas en IA por los innegables beneficios que aporta a la mejora de la productividad y eficiencia, la automatización, la creación de mejores experiencias para los clientes y generación de nuevos ingresos.
Pero la realidad es que esta tecnología de autoaprendizaje es todavía costosa y lenta. No hay innovación que no venga de la mano de retos y desafíos y esta tecnología no es la excepción. La IA está cada vez más presente en todos los sectores, pero los costes de implementación, la escasez de perfiles y el tiempo de despliegue son barreras que frenan la adopción. Las empresas sufren para escalar los esfuerzos en AI y ML. Las sinergias de la nube y estos avances son muy evidentes, por la propia naturaleza de los servicios en la nube y las ventajas que ofrece.
La mitad de las empresas, cuando se enfrentan a proyectos de computación cognitiva, tienen problemas tanto con el entrenamiento complejo de modelos como la construcción del modelo correcto para sus datos. A ello, se le une la dificultad para encontrar perfiles de Data Scientist y Data Engineers en el mercado para apoyar sus actividades.
Las empresas pueden descargar la complejidad de estas soluciones en los expertos, a través de servicios PaaS y SaaS en la nube que proporcionan herramientas en continuo desarrollo, para aprovechar el valor de los datos y poner marcha modelos de IA. Se trata de espacios colaborativos a los que pueden acceder todos los miembros del equipo, desde cualquier lugar.
La mayoría de los proveedores de nube ofrecen servicios de IA predefinidos que se pueden integrar fácilmente en las aplicaciones del cliente. Estos servicios pueden cubrir un rango amplio de funcionalidades, desde procesado natural de lenguaje a entrenamiento de modelos o análisis de datos. Aprovechando estos servicios se puede ahorrar tiempo y recursos comparados con desarrollar soluciones IA desde cero.
La IA requiere además de capacidad de procesamiento paralelo masivo que no se puede obtener con CPUs tradicionales. Las GPUs, procesadores gráficos que disponen de gran potencia de cálculo, son la base de esta tecnología y la computación de alto rendimiento (HPC) tanto para el entrenamiento como inferencia de modelos. Se trata de una inversión costosa que no todo el mundo se puede permitir. La nube proporciona esta potencia de cálculo adaptable con modelos eficientes en pago por uso. Permite el acceso a potentes GPUs para el entrenamiento e inferencia de modelos o a microservicios y funciones serverless para el despliegue de los modelos ya entrenados. Y todo ello en modelos pago por uso ayudando a las organizaciones a generar valor de forma rápida sin grandes inversiones.
Asimismo, los servicios en la nube permiten acceder a los últimos avances con actualizaciones continuas sin necesidad de disponer de experiencia ni conocimiento experto en ML o computación.
Los datos son otro aspecto fundamental en los proyectos de IA. El procesamiento de datos masivo, sobre todo en machine learning, requiere de capacidad de almacenamiento ingente para el big data cuyo crecimiento anual es exponencial. Resulta pues complicado disponer de potencia de cálculo y capacidad de almacenamiento suficiente siendo el crecimiento anual de más del 10x tanto en el tamaño de modelos como requisitos de computación.
Los servicios en la nube de forma nativa aportan la escalabilidad necesaria para los datos a medida que los modelos crecen y las necesidades de las empresas cambian. La IA gestiona cantidades ingentes de datos que son fácilmente almacenables en la nube en bases de datos, data lakes o almacenamiento de objetos, facilitando la gestión y procesado de big data.
La nube también ofrece herramientas para la limpieza y transformación de estos datos, asegurando que los datasets se encuentran libres de inconsistencias y en el formato adecuado antes de que alimenten los modelos de IA.
Los servicios en la nube son una realidad desde hace ya varios años siendo una prioridad estratégica en la mayoría de las empresas, y tienen un papel clave para impulsar la IA en la industria. Decir que la nube, la IA y el futuro van de la mano es pues una obviedad en el momento que nos encontramos.
En conclusión, podemos decir que todo nos lleva a pensar que la IA tendrá más impacto en el mundo que la aparición de Internet y la nube será el catalizador natural que permitirá acelerar su adopción y amplificar su potencial.
Getronics
Senior Solutions Architect
