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Cómo actualizar la infraestructura TI para IA

Cómo actualizar la infraestructura TI para IA

Estas fechas prenavideñas son momento de valorar los hitos cumplidos en el año y planificar nuevos objetivos. Seguro que en tu empresa también andáis de cabeza sobre cómo adoptar la IA para que sea más competitiva. Hay muchas dudas, ¿verdad? En este post, te apuntamos algunos consejos sobre cómo actualizar la infraestructura TI para IA.

La IA generativa ha irrumpido con tal fuerza en el mundo empresarial que parece estar poniendo patas arriba toda la arquitectura tecnológica de muchas organizaciones. Y es que, realmente, los requisitos que demanda sobrepasan en muchas ocasiones las capacidades de existentes. Pero es importante no tirarse a la piscina a lo loco y tener las ideas muy claras antes de centrar toda la modernización de la infraestructura corporativa en la adopción de la IA. Vamos a ello.

Arquitectura TI para IA: recursos clave para beneficiarse de la inteligencia artificial

Incorporar inteligencia artificial supone contar, principalmente, con tecnología de cómputo y almacenamiento capaz de gestionar en tiempo real enormes cantidades de datos, además de recursos de red que aseguren su flujo a alta velocidad. Para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial es necesaria una gran potencia informática. Se requieren unidades de procesamiento especializado (GPUs y TPUs) que pueden asumir cálculos intensivos de forma óptima. Esta es la evolución de las soluciones de computación para proyectos de IA. Pero junto a esta tecnología hay otra crítica: el almacenamiento.

Las soluciones de almacenamiento para IA deben procesar cantidades masivas de datos distribuidos y no estructurados. Conceptos como rendimiento, escalabilidad y velocidad de acceso son claves. En este nuevo escenario, destacan las soluciones all-flash, que además tienen una mayor eficiencia energética que las plataformas con discos sólidos.

Pero el almacenamiento, también, debe enfocarse al despliegue de planes de Backup y Disaster Recovery preparados para IA. Aquí, las soluciones NAS son una opción que convence por su conectividad de alta capacidad y alto rendimiento. La protección de datos es siempre imprescindible, como es el uso de cifrado en el tránsito de los miles de datos que hay en los entornos de IA.

Soluciones de eficiencia energética para IA: hacia la sostenibilidad del CPD

El aumento de la potencia del cómputo y el almacenamiento se traslada al centro de datos en forma de un alto consumo energético. Y esta es otra área de actualización de la infraestructura tecnológica empresarial que hay que afrontar. Se estima que los procesos de IA son entre 5 y 10 veces superiores en necesidad de energía; el calentamiento de racks y equipos es mucho mayor que en los despliegues tradicionales. Para aguantarlo es clave revisar los recursos de refrigeración.

La recomendación es caminar hacia sistemas de refrigeración mixtos más eficientes y el uso de unidades de distribución de energía inteligentes (PDU). Incorporar la refrigeración líquida es la tendencia más apoyada, ya que los sistemas tradicionales son insuficientes.

Esta nueva tecnología, junto con la optimización de los sistemas de refrigeración por aire, permitirá que el CPD sea un lugar seguro para albergar los potentes equipos para IA.

Cómo adoptar la infraestructura para IA: on-premises y servicios en la nube

No nos engañemos, toda esta renovación TI es costosa. Como siempre, existen opciones para incorporarla a la propia infraestructura local de la empresa o bien optar por servicios e infraestructura cloud.

Una u otra opción lo decidirá el objetivo de los proyectos de IA. Una infraestructura de inteligencia artificial propia puede ser más beneficiosa para organizaciones que tengan que procesar ingentes cantidades de datos y quieran modelos de inteligencia artificial muy personalizados. Esto ocurre en grandes empresas de sectores como finanzas, salud, automoción… También, un caso típico pueden ser las empresas cuyo negocio sea vender servicios de IA. Pero para aquellas compañías que solo quieran desarrollar casos de uso concretos, lo más sencillo es acudir a las decenas de servicios cloud para desplegar proyectos IA que ofertan los hiperescalares (Azure, AWS, Gloogle Cloud…).

Para la primera opción, la buena noticia es que los fabricantes líderes de TI se han puesto las pilas y ofrecen infraestructuras preconfiguradas a modo de fábricas de IA integrando distintos recursos optimizados que permiten iniciar rápidamente un proyecto. Por su parte, los que opten por la nube van a encontrar en ella módulos específicos para ejecutar IA cubriendo sus necesidades de computación y almacenamiento. En todo caso, una y otra posibilidad se entrecruzan en las infraestructuras híbridas que combinan los beneficios de cada una.

Planificar proyectos de IA

Recorrer el camino hacia la adopción de la inteligencia artificial es realmente complejo para la mayoría de las empresas. ¿Me vale lo que tengo o no? ¿Por dónde empiezo? ¿Cómo entender la maraña de servicios cloud para IA y cómo combinarlos? ¿Qué fabricantes ofrecen las mejores plataformas para desplegar lo antes posible proyectos IA? Las preguntas son muchas.

Apoyarse en un partner TI y de negocio es fundamental para suplir las carencias en experiencia e innovación internas. A la hora de gestionar cargas de IA de forma eficiente y segura hay que considerar no solo los costes, también otros aspectos como la conectividad entre sistemas y la sostenibilidad de las soluciones desplegadas. Un enfoque integral asegura tanto el rendimiento como la escalabilidad de los proyectos.

No desaproveches todo el potencial de la inteligencia artificial, sé inteligente, contáctanos.

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