Inferencia de IA: el entorno IT se reconfigura en múltiples sectores empresariales

Wellington Lordelo, Director, Enterprise, Platform Development, Digital Realty

La inteligencia artificial (IA) es una poderosa fuerza de innovación que transforma nuestras interacciones con la información digital. En el centro de este cambio se encuentra la inferencia de IA. Es la etapa en la que se implementa un modelo de IA entrenado y se utiliza ya para realizar predicciones o ya para tomar decisiones sobre datos nuevos e inéditos.

Durante la inferencia, el modelo toma los datos y aplica los patrones y relaciones aprendidos para generar predicciones o resultados. Esto permite la toma de decisiones en tiempo real y mejora las interacciones del usuario, desde chatbots hasta diagnósticos médicos precisos.

A medida que se multiplica la necesidad de un procesamiento de datos seguro y de baja latencia, las mejoras en las redes y en las soluciones privadas de IA son críticas. Estas tendencias pueden beneficiar a las empresas, que tendrán que integrar la inferencia de IA en su infraestructura IT. Esto incluye la implementación de cargas de trabajo de inferencia en el edge, donde la capacidad de respuesta en tiempo real y la localización de los datos son fundamentales. Como resultado de estas tendencias, las arquitecturas híbridas de IA que combinan capacidades cloud centralizadas con entornos privados y de edge distribuidos se han convertido en componentes esenciales de las estrategias de IA empresarial escalables y seguras.

Analizamos aquí estos cambios.

Interpretación de la inferencia de IA: el núcleo de los sistemas inteligentes

La inferencia de IA es una operación compleja que transforma modelos complejos en agentes accionables. Este proceso es esencial para la toma de decisiones en tiempo real, y puede mejorar significativamente la experiencia del usuario.

Por ejemplo, en atención al cliente, la inferencia de IA permite a los chatbots optimizar las interacciones en forma dinámica, al comprender el contexto y proporcionar respuestas relevantes. Estos chatbots utilizan algoritmos avanzados para analizar la información del usuario, interpretar la intención y generar respuestas adecuadas en cuestión de milisegundos. Esto no solo acelera las interacciones, sino que también las hace más naturales para el usuario.

En el sector sanitario, mientras tanto, el potencial de la inferencia de IA es transformador. El análisis de grandes conjuntos de datos médicos mediante modelos de IA conduce a diagnósticos más rápidos y con mejores resultados para los pacientes. Hoy, la IA puede analizar imágenes médicas para detectar anomalías con mayor velocidad y precisión. Esto se traducirá en tratamientos más oportunos y eficaces. Sin embargo, la sensibilidad de los datos sanitarios exige una seguridad rigurosa, y

aquí es donde la IA privada es crucial. Garantiza que los procesos de inferencia se ejecuten con la máxima seguridad y confidencialidad en las instalaciones, lo que permite a los proveedores de atención médica cumplir con rigurosos estándares regulatorios, aprovechando así las capacidades de la IA.

IA privada: protección de datos en procesos de inferencia de IA

A medida que los sistemas de IA gestionan información más sensible, la seguridad de los datos y de la IA privada se convierte en un componente clave de la eficacia en los procesos de inferencia. En entornos de computación cloud y edge, donde los datos suelen circular entre múltiples redes y dispositivos, es fundamental garantizar la confidencialidad de la información del usuario. La IA privada limita las consultas y solicitudes a la base de datos interna, SharePoint, API u otras fuentes privadas de la empresa. Impide el acceso no autorizado y garantiza que la información sensible se mantenga confidencial incluso cuando se procesa en la nube o en dispositivos.

En aquellos sectores donde la privacidad de los datos es esencial, los modelos de inferencia de IA pueden implementarse localmente on-premise o con proveedores de colocation especializados como Digital Realty.

Esta estrategia reforzará la privacidad de los datos, reduciendo la latencia asociada con la transmisión hacia servidores remotos. Facilita a las empresas ejecutar la inferencia directamente sobre sus datos sin transmitirlos a través de internet, reduciendo el riesgo de filtraciones de datos y garantizando el cumplimiento de las normativas de privacidad.

Baja latencia: la clave del rendimiento de la IA en tiempo real

Para que la IA tenga un papel transformador, la baja latencia en las comunicaciones será primordial para garantizar respuestas rápidas y fluidas en tiempo real. En el ámbito de los chatbots de IA, la diferencia entre una conversación fluida y una experiencia de usuario frustrante suele depender de la velocidad de respuesta de la IA.

Los usuarios esperan respuestas inmediatas y precisas, y cualquier retraso puede provocar una pérdida de interacción y confianza. Al minimizar la latencia, los chatbots de IA pueden proporcionar una interacción más natural y fluida, mejorando la satisfacción del usuario y generando mejores resultados.

En el caso del sector financiero, la detección de fraude en tiempo real es otra aplicación crucial que depende en gran medida de la baja latencia. Las instituciones financieras deben poder procesar y analizar transacciones en tiempo real para identificar y prevenir actividades fraudulentas. Un retraso de unos pocos milisegundos puede marcar la diferencia entre detener una transacción fraudulenta y permitir su ejecución, lo que podría generar pérdidas financieras. Los modelos avanzados de IA respaldados por una sólida infraestructura de red, permiten a estos sistemas tomar decisiones rápidas y precisas, garantizando la seguridad y la eficiencia de las transacciones. La necesidad de una latencia mínima es aún más crítica en el ámbito de los vehículos autónomos, donde no se trata solo de comodidad sino también de seguridad. Los coches autónomos dependen del procesamiento rápido de datos provenientes de numerosos sensores para tomar decisiones instantáneas que garanticen una navegación segura. Contar con garantías de que los sistemas de IA de estos vehículos funcionan con la latencia más baja posible reforzará la fiabilidad y la seguridad de la conducción autónoma.

Innovaciones de red para una inferencia de IA optimizada

Las innovaciones en tecnología de red impulsan una inferencia de IA más potente y eficiente, acortando la distancia entre los algoritmos avanzados y las aplicaciones prácticas. Uno de los avances más significativos es el despliegue de redes 5G, que ofrecen baja latencia y gran ancho de banda.

Esto es especialmente importante para las aplicaciones de IA en tiempo real. La computación edge, otra innovación clave, acerca la computación y el almacenamiento de datos a los dispositivos que recopilan y procesan datos. Al reducir la distancia que deben recorrer los datos, la computación edge reduce significativamente la latencia, y facilita una inferencia de IA más rápida y fiable.

Los nuevos protocolos de enrutamiento también desempeñan un papel crucial en la optimización del flujo de datos, esencial para una inferencia de IA eficiente. Estos protocolos garantizan que los paquetes de datos se transmitan de forma más inteligente, evitando rutas congestionadas y reduciendo los retrasos. Por ejemplo, las redes definidas por software (SDN) permiten tomar decisiones de enrutamiento dinámicas y flexibles, adaptándose a las condiciones de la red en tiempo real. Esto no solo mejora el rendimiento general de los sistemas de IA, sino que también aumenta su fiabilidad y escalabilidad.

La gestión de redes basada en IA es otra capacidad transformadora. Al aprovechar el potencial del aprendizaje automático, los sistemas de gestión de red pueden anticipar y prevenir problemas antes de que interrumpan las operaciones. Esta estrategia proactiva garantizará una red robusta y eficiente en forma constante, incluso ante cargas de trabajo y factores ambientales variables. Por ejemplo, el análisis predictivo puede detectar posibles cuellos de botella en el tráfico y redirigir los datos de forma autónoma para mantener un rendimiento óptimo, crucial para las tareas de inferencia de IA que exigen un procesamiento de datos de alta velocidad constante.

La virtualización de la red es una innovación adicional que está transformando la forma en que se gestionan las tareas de IA. Al abstraer la infraestructura física de la red, la virtualización permite una asignación de recursos más flexible. Esto hará que los recursos pueden asignarse dinámicamente a las tareas de IA en función de las necesidades de cada momento, garantizando que la red se adapte a la evolución de las cargas de trabajo. Esta flexibilidad es esencial para gestionar la naturaleza impredecible y en ocasiones intermitente de la inferencia de IA, donde la demanda de recursos de computación puede cambiar con mucha velocidad.

Los directivos IT que evalúan soluciones de inferencia de IA deben incluir en la planificación una baja latencia, investigar innovaciones de red que mejoren la inferencia y buscar partners con una red de interconexión global para respaldar sus estrategias de IA a largo plazo.

La transformación del intercambio de datos corporativos con inferencia de IA

Las empresas reconocen que la inferencia de IA es una fuerza poderosa para transformar la forma en que se comparten, procesan y aprovechan los datos en una amplia gama de sectores.

Servicios financieros: la inferencia de IA ha revolucionado el procesamiento de datos, permitiendo una toma de decisiones más rápida y precisa.
Industria manufacturera: la inferencia de IA se utiliza para el mantenimiento predictivo, lo que reduce el tiempo de inactividad y aumenta la productividad. Al monitorear continuamente los equipos y predecir posibles fallas, las empresas pueden programar el mantenimiento de forma proactiva, evitando averías costosas y garantizando un funcionamiento fluido. Este enfoque no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también extiende la vida útil de la maquinaria, lo que se traduce en ahorros sustanciales de costes a largo plazo.
Gestión de la cadena de suministro: la inferencia de IA ha causado un efecto innovador. Al optimizar los niveles de inventario y predecir la demanda, las empresas pueden operar de forma más eficiente y responder con mayor rapidez a los cambios del mercado. Este nivel de precisión puede ayudar a reducir el desperdicio, mejorar los plazos de entrega y aumentar la satisfacción del cliente.

El intercambio seguro de datos es un requisito fundamental para implementar la inferencia de IA en las empresas, especialmente en los sectores que manejan información confidencial. Las tecnologías privadas de IA son esenciales para proteger estos datos durante la inferencia. Al cifrar los datos y garantizar su confidencialidad, las empresas pueden cumplir con las normativas y establecer una sólida estrategia de seguridad. Esto es especialmente importante en sectores como la sanidad y las finanzas, donde las filtraciones de datos pueden tener graves repercusiones.

Los avances en la red son igualmente cruciales, ya que agilizan la inferencia de IA y la viabilidad de las aplicaciones en tiempo real en todos los sectores. Las capacidades de red mejoradas garantizan una transmisión de datos rápida y fiable, facilitando la integración fluida de los sistemas de IA. A medida que estas tecnologías se generalizan, crece su potencial de innovación y crecimiento.

La combinación de la inferencia de IA, el intercambio seguro de datos y las soluciones avanzadas de red está forjando un futuro donde las decisiones basadas en datos serán la norma, impulsando la eficiencia, la seguridad y el éxito en la economía del dato.

Transformando el conocimiento en acción: 3 prioridades estratégicas para la inferencia de IA

Para aprovechar al máximo el potencial de la inferencia de IA, los departamentos IT deben centrarse en tres bases fundamentales:

Construir una infraestructura a prueba de futuro

Se debe certificar que la infraestructura IT esté preparada para la IA a escala, mediante entornos informáticos de alta densidad, sistemas de energía y refrigeración resilientes, con centros de datos distribuidos globalmente. Esta base deberá ser capaz de brindar baja latencia, alto rendimiento y operaciones de datos seguras para cargas de trabajo de IA en todos los sectores.

Validar e iterar a través de laboratorios de innovación

Diseñar y probar arquitecturas de inferencia de IA requiere entornos controlados y flexibles. El Laboratorio de Innovación de Digital Realty proporciona la plataforma para prototipar, validar y optimizar las implementaciones de IA en colaboración con otros partners del ecosistema. Este enfoque reduce el riesgo y acelera la obtención de valor.

Aprovechar un modelo de interconexión abierta e intercambio privado de IA

La interoperabilidad y la movilidad de datos son cruciales en la era de la IA híbrida. Con plataformas como ServiceFabric®, las empresas pueden conectar de forma segura modelos de IA, datos privados y ecosistemas de socios a través de una estructura abierta e interconectada globalmente. Esto permite una integración fluida de recursos de borde, núcleo y nube para un rendimiento de IA en tiempo real con soberanía y control de datos integrados.

En Digital Realty, además de apoyar la adopción de IA aceleramos el futuro digital de las empresas ofreciendo una infraestructura IT segura, de alto rendimiento e interconectada. Ya sea que busques escalar tu IA privada, protegiendo los datos u optimizando cargas de trabajo, tenemos las soluciones para ayudarte.

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