A medida que AI está ganando tracción, muchas soluciones de nubes se mejoran para respaldar mejor los casos de uso de IA. Una de las mayores ventajas de las nubes mejoradas por AI es su capacidad para optimizar los recursos de infraestructura para satisfacer las necesidades particulares de inferencia de IA de cualquier negocio.
Ya sea que una empresa esté trabajando en tareas como la planificación financiera, una mejor atención al cliente o al impulsar la productividad de los empleados, las nubes de IA lo capacitan para adaptar sus entornos para estas cargas de trabajo específicas, asegurando la mejor precisión y rendimiento impulsados por la IA. Esta capacidad brinda a las organizaciones la oportunidad de ejecutar múltiples tareas de IA simultáneamente, probar varias aplicaciones de IA y refinar continuamente para obtener resultados óptimos.
Con las herramientas y los conocimientos adecuados, las nubes de IA también pueden integrarse en la infraestructura de TI existente de una empresa sin esfuerzo, lo que los convierte en una opción conveniente para las empresas que desean incorporar IA sin requerir una revisión importante de sus sistemas actuales.
Para que las nubes de IA sean realmente efectivas, deben trabajar sin problemas con el entorno de TI de una organización. Sin embargo, los sistemas obsoletos pueden presentar obstáculos, ya que podrían no ser compatibles con las últimas tecnologías de IA. Para abordar esto, las organizaciones deben centrarse en cerrar la brecha entre los sistemas heredados y las plataformas de IA modernas utilizando herramientas especializadas y una planificación cuidadosa.
El costo inicial de establecer una infraestructura en la nube de IA puede ser significativo, pero los ahorros y eficiencias a largo plazo son considerables. Con una gestión efectiva, las empresas pueden evitar muchos de los gastos vinculados a los servicios tradicionales en la nube, como fuertes tarifas de transferencia de datos. La capacidad de ampliar o descender los recursos a la demanda garantiza aún más que las empresas solo paguen por lo que usan, maximizando el rendimiento de su inversión. Las nubes de IA también pueden acelerar el despliegue de soluciones basadas en IA, reduciendo el tiempo requerido para llevar innovaciones al mercado. Esta optimización proporciona a las empresas una ventaja sobre sus competidores más lentos.
Las nubes de IA dependen en gran medida de los datos, pero si los datos están sesgados, los resultados también lo serán. Las empresas deben tener cuidado para garantizar que sus nubes de IA no perpetúen sesgos basados en raza, género, factores socioeconómicos u otros atributos personales. Métodos como auditorías de sesgo, diversos conjuntos de datos y técnicas de IA explicables pueden ayudar a evitar que esto suceda. Establecer un conjunto claro de pautas éticas de IA es importante para asegurarse de que los sistemas de IA se alineen con los valores de la organización y no causen daños no deseados a los usuarios o la comunidad en normal.
Si bien crear nuevos modelos de idiomas grandes no es el foco para la mayoría de las empresas debido al enorme costo inicial de capacitar a un nuevo modelo, muchas organizaciones están aprovechando las LLM existentes como la base de sus sistemas de IA modernos. Al aprovechar estos modelos junto con sus propios datos patentados, las empresas pueden lograr resultados superiores. Muchas técnicas, como ajustar un modelo existente, la IA generativa aumentada de recuperación (RAG) y los agentes de IA se emplean para este propósito. Las nubes de IA están diseñadas específicamente para respaldar todas estas técnicas y las demandas únicas de los diversos pasos de las cargas de trabajo de IA, entregando eficiencias operativas al tiempo que abordan desafíos como obtener información confidencial y mantener los datos consistentemente accesibles.
A medida que las empresas buscan formas de mantener un liderazgo sobre la competencia, muchas buscan estas soluciones en la nube optimizadas de AI-AI. Las plataformas de nubes tradicionales están jugando cuando se trata de manejar las propiedades inherentes de las cargas de trabajo de IA, las necesidades de procesamiento de datos de IA y los requisitos informáticos de alto rendimiento. Aquí es donde las nubes mejoradas con AI pueden venir al rescate, ya que están diseñadas para abordar estas cargas de trabajo y proporcionar los recursos necesarios para las aplicaciones de IA.
Uno de los requisitos clave de las cargas de trabajo de IA es la tenencia múltiple con SLA asegurado para cada inquilino. A diferencia de la capacitación del modelo de IA que requiere una gran cantidad de recursos para una sola tarea, aunque una tarea muy exigente, la mayoría de las organizaciones buscan aprovechar su inversión en nubes de IA en múltiples tareas de IA y múltiples usuarios. Por ejemplo, generalmente quieren fragmentar e incrustar continuamente nuevos datos en una base de datos vectorial mientras sirven múltiples consultas de IA para aplicaciones de inferencia de IA múltiples. Cada una de estas tareas tiene sus propios requisitos de recursos de TI y una degradación significativa del rendimiento en cualquiera de ellos tiene un impacto directo en la efectividad normal de la IA. Las capacidades de múltiples tenientes en las nubes mejoradas con AI aseguran que las tareas se aíslen mediante la al-aloción de los recursos de cálculo y almacenamiento para cada tarea, lo que significa que la actividad de un inquilino no afectará negativamente el rendimiento de otro.
La seguridad de los datos y la gestión efectiva de datos son críticos para cualquier iniciativa de IA. Las nubes impulsadas por la IA deben ofrecer una integración perfecta con diferentes fuentes de datos, automatizar los flujos de trabajo de datos y proporcionar una protección de datos robusta para garantizar operaciones de IA sin problemas. Con las herramientas adecuadas, las empresas pueden garantizar que los datos sean fácilmente accesibles sin demoras, mejorando la eficiencia normal.
Dada la naturaleza confidencial de gran parte de los datos manejados por las aplicaciones de IA, como información private, financiera o patentada, las medidas de seguridad sólidas son imprescindibles. Las nubes de IA deben incorporar el cifrado, la autenticación multifactor y el monitoreo continuo para proteger contra el acceso no autorizado. Con las crecientes preocupaciones sobre las violaciones de datos y el cumplimiento regulatorio (como el GDPR de Europa), la implementación de protocolos de seguridad fuertes es esencial.
Si bien las nubes de IA presentan una oportunidad para que las empresas innoven y aceleren la transformación digital, también vienen con ciertos obstáculos. Los sistemas heredados, los silos de datos e integración de datos son solo algunos de los desafíos que las empresas deben superar. Además, asegurar datos confidenciales y adherirse a los marcos regulatorios complica la implementación de AI. Quizás, el mayor obstáculo es garantizar que se respalde la tenencia múltiple y se implementa un proceso adecuado para aprovechar la asignación de recursos a las diversas tareas de IA para superar la ineficiencia inherente de las nubes tradicionales.
Abordar estos problemas a través de una planificación cuidadosa, protocolos de seguridad sólidos y estrategias de integración efectivas permiten a las empresas capitalizar las inmensas que ofrecen nubes potenciales con IA sin caer en dificultades comunes.
Desbloquear todo el potencial de las nubes de IA
Con la capacidad de personalizar, escalar y mejorar las aplicaciones de IA, las nubes con alimentación de IA brindan una oportunidad transformadora para las empresas. Sin embargo, para aprovechar estos beneficios, las organizaciones deben abordar los desafíos asociados con la tenencia múltiple, la seguridad, la gestión de datos y la IA ética. Al adoptar un enfoque estratégico e implementar los sistemas y protocolos adecuados, las empresas pueden crear entornos de IA que no solo son innovadores y potentes, sino también de alto rendimiento, rentables, seguros, cumplidos y alineados con sus principios éticos.
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