Imagina tratar de conducir un Ferrari en las carreteras desmoronadas. No importa cuán rápido sea el automóvil, su potencial completo se desperdicia sin una base sólida para apoyarlo. Esa analogía resume el paisaje de IA empresarial de hoy. Las empresas a menudo se obsesionan con los nuevos modelos brillantes como Deepseek-R1 o OpenAI O1, al tiempo que descuidan la importancia de la infraestructura para derivar el valor de ellos. En lugar de centrarse únicamente en quién está construyendo los modelos más avanzados, las empresas deben comenzar a invertir en infraestructura robusta, versatile y segura que les permita trabajar de manera efectiva con cualquier modelo de IA, adaptarse a los avances tecnológicos y salvaguardar sus datos.
Con el lanzamiento de Deepseek, un modelo de lenguaje grande altamente sofisticado (LLM) con orígenes controvertidos, la industria se apodera actualmente por dos preguntas:
- ¿Es actual de Deepseek o simplemente humo y espejos?
- ¿Investimos exagerados en compañías como OpenAi y Nvidia?
Los comentarios de Twitter de la lengua implican que Deepseek hace lo que la tecnología china hace mejor: «Casi tan bien, pero mucho más barato». Otros implican que parece demasiado bueno para ser verdad. Un mes después de su lanzamiento, el mercado de Nvidia cayó casi $ 600 mil millones y Axios sugiere que esto podría ser un evento de nivel de extinción para empresas de capital de riesgo. Las voces importantes cuestionan si El compromiso de $ 500 mil millones del Proyecto Stargate Se necesita una inversión en infraestructura de IA física, solo 7 días después de su anuncio.
Y hoy, Alibaba solo anunció un modelo ¡Eso afirma superar a Deepseek!
Los modelos AI son solo una parte de la ecuación. Es el nuevo objeto brillante, no todo el paquete para empresas. Lo que falta es la infraestructura nativa de AI.
Un modelo elementary es simplemente una tecnología: necesita herramientas nativas de AI capaces para transformarse en un poderoso activo comercial. A medida que AI evoluciona a la velocidad del rayo, un modelo que adopta hoy podría estar obsoleto mañana. Lo que las empresas realmente necesitan no es solo el modelo de IA «mejor» o «más nuevo», sino las herramientas e infraestructura para adaptarse perfectamente a los nuevos modelos y usarlos de manera efectiva.
Si Deepseek representa la innovación disruptiva o la exageración exagerada no es la verdadera pregunta. En cambio, las organizaciones deben dejar a un lado su escepticismo y preguntarse si tienen la infraestructura de IA correcta para mantenerse resistentes a medida que los modelos mejoran y cambian. ¿Y pueden cambiar entre modelos fácilmente para alcanzar sus objetivos comerciales sin reingeniería de todo?
Modelos versus infraestructura versus aplicaciones
Para comprender mejor el papel de la infraestructura, considere los tres componentes de aprovechar la IA:
- Los modelos: Estos son sus motores de IA: modelos de idiomas grandes (LLM) como ChatGPT, Géminis y Deepseek. Realizan tareas como la comprensión del lenguaje, la clasificación de datos, las predicciones y más.
- La infraestructura: Esta es la base sobre la cual operan los modelos AI. Incluye las herramientas, la tecnología y los servicios administrados necesarios para integrar, administrar y escalar modelos mientras los alinean con las necesidades comerciales. Esto generalmente incluye la tecnología que se centra en el cálculo, los datos, la orquestación e integración. Empresas como Amazon y Google proporcionan la infraestructura para ejecutar modelos y herramientas para integrarlos en la pila tecnológica de una empresa.
- Las aplicaciones/casos de uso: Estas son las aplicaciones que ven los usuarios finales que utilizan modelos AI para lograr un resultado comercial. Cientos de ofrendas están ingresando al mercado desde los titulares que atornillan en IA hasta aplicaciones existentes (es decir, Adobe, Microsoft Workplace con copilot) y sus retadores nativos de AI (numéricos, arcilla, subtítulos).
Si bien los modelos y aplicaciones a menudo roban el centro de atención, la infraestructura en silencio permite que todo funcione juntos sin problemas y establece las bases de cómo funcionan los modelos y aplicaciones en el futuro. Asegura que las organizaciones puedan cambiar entre modelos y desbloquear el valor actual de la IA, sin romper el banco o interrumpir las operaciones.
Por qué la infraestructura nativa de AI es la misión crítica
Cada LLM sobresale en diferentes tareas. Por ejemplo, ChatGPT es excelente para la IA conversacional, mientras que Med-Palm está diseñado para responder preguntas médicas. El panorama de la IA está tan disputado que el modelo de mejor rendimiento de hoy podría ser eclipsado por un competidor más barato y más barato mañana.
Sin una infraestructura versatile, las empresas pueden encontrarse encerradas en un modelo, incapaces de cambiar sin reconstruir completamente su pila tecnológica. Esa es una posición costosa e ineficiente. Al invertir en infraestructura que es agnóstica del modelo, las empresas pueden integrar las mejores herramientas para sus necesidades, ya sea que esté en transición de ChatGPT a Deepseek, o adoptar un modelo completamente nuevo que se lance el próximo mes.
Un modelo de IA que es de vanguardia hoy puede volverse obsoleto en semanas. Considere los avances de {hardware} como las GPU: las empresas no reemplazarían todo su sistema informático para la GPU más reciente; En cambio, se asegurarían de que sus sistemas puedan adaptarse a las GPU más nuevas sin problemas. Los modelos AI requieren la misma adaptabilidad. La infraestructura adecuada asegura que las empresas puedan actualizar o cambiar de forma consistente sin reingeniería de flujos de trabajo completos.
Gran parte de las herramientas empresariales actuales no están construidas con AI en mente. La mayoría de las herramientas de datos, como las que forman parte de la pila de análisis tradicional, están diseñadas para la manipulación de datos handbook y pesado en código. La modernización de AI en estas herramientas existentes a menudo crea ineficiencias y limita el potencial de los modelos avanzados.
Las herramientas nativas de AI, por otro lado, están diseñadas especialmente para interactuar sin problemas con los modelos de IA. Simplifican los procesos, reducen la dependencia de los usuarios técnicos y aprovechan la capacidad de la IA no solo para procesar datos sino extraer información procesable. Las soluciones nativas de AI pueden abstraer datos complejos y hacerlo utilizable por AI para fines de consulta o visualización.
Pilares centrales del éxito de la infraestructura de IA
Para impulsar su negocio en el futuro, priorice estos elementos fundamentales para la infraestructura de IA:
Capa de abstracción de datos
Piense en la IA como un «niño súper potente». Es altamente capaz, pero necesita límites claros y acceso guiado a sus datos. Una capa de abstracción de datos nativa de AI actúa como una puerta de enlace controlada, asegurando que sus LLM solo accedan a la información relevante y sigan los protocolos de seguridad adecuados. También puede habilitar un acceso constante a metadatos y contexto sin importar qué modelos esté utilizando.
Explicación y confianza
Las salidas de IA a menudo pueden sentirse como cajas negras, útiles, pero difíciles de confiar. Por ejemplo, si su modelo resume seis meses de quejas de los clientes, debe comprender no solo cómo se alcanzó esta conclusión, sino también qué puntos de datos específicos informaron este resumen.
La infraestructura nativa de AI debe incluir herramientas que proporcionen explicabilidad y razonamiento, lo que permite a los humanos que rastreen las salidas de los modelos a sus fuentes y comprendan la razón de las salidas. Esto mejora la confianza y garantiza resultados repetibles y consistentes.
Capa semántica
A capa semántica Organiza datos para que tanto los humanos como la IA puedan interactuar con él intuitivamente. Abraza la complejidad técnica de los datos sin procesar y presenta información comercial significativa como contexto para LLM mientras responde las preguntas comerciales. Una capa semántica bien alimentada puede reducir significativamente las alucinaciones de LLM. .
Por ejemplo, una aplicación LLM con una potente capa semántica no solo podría analizar la tasa de rotación de su cliente, sino también explicar por qué los clientes se van, según el sentimiento etiquetado en las revisiones de los clientes.
Flexibilidad y agilidad
Su infraestructura necesita permitir la agilidad, lo que permite a las organizaciones cambiar modelos o herramientas basadas en las necesidades de evolución. Las plataformas con arquitecturas o tuberías modulares pueden proporcionar esta agilidad. Dichas herramientas permiten a las empresas probar e implementar múltiples modelos simultáneamente y luego escalar las soluciones que demuestran el mejor ROI.
Capas de gobierno para la responsabilidad de IA
La gobernanza de AI es la columna vertebral de AI responsable usar. Las empresas necesitan capas de gobierno sólidas para garantizar que los modelos se usen éticamente, de forma segura y dentro de las pautas regulatorias. La gobernanza de AI maneja tres cosas.
- Controles de acceso: ¿Quién puede usar el modelo y a qué datos puede acceder?
- Transparencia: ¿Cómo se generan las salidas y se pueden auditar las recomendaciones de la IA?
- Mitigación de riesgos: Pediendo que la IA tome decisiones no autorizadas o use datos confidenciales de manera incorrecta.
Think about un escenario en el que un modelo de código abierto como Deepseek tiene acceso a las bibliotecas de documentos de SharePoint. Sin un gobierno en el lugar, Deepseek puede responder preguntas que podrían incluir datos confidenciales de la compañía, lo que puede conducir a infracciones catastróficas o análisis mal informados que dañan el negocio. Las capas de gobierno reducen este riesgo, asegurando que la IA se despliegue estratégica y de forma segura en toda la organización.
Por qué la infraestructura es especialmente crítica ahora
Revisemos Deepseek. Si bien su impacto a largo plazo sigue siendo incierto, está claro que la competencia world de IA se está calentando. Las empresas que operan en este espacio ya no pueden permitirse confiar en las suposiciones de que un país, proveedor o tecnología mantendrá el dominio para siempre.
Sin infraestructura robusta:
- Las empresas tienen un mayor riesgo de estar atrapados con modelos anticuados o ineficientes.
- La transición entre herramientas se convierte en un proceso costoso y lento.
- Los equipos carecen de la capacidad de auditar, confiar y comprender claramente los resultados de los sistemas de IA.
La infraestructura no solo facilita la adopción de AI, sino que desbloquea el máximo potencial de AI.
Construir carreteras en lugar de comprar motores
Modelos como Deepseek, Chatgpt o Gemini pueden tomar titulares, pero son solo una pieza del rompecabezas de IA más grande. El verdadero éxito empresarial en esta época depende de una infraestructura de inteligencia synthetic fuerte y a prueba de futuro que permita la adaptabilidad y la escalabilidad.
No se distraiga con los «Ferraris» de los modelos AI. Concéntrese en construir las «carreteras», la infraestructura, para garantizar que su empresa prospera ahora y en el futuro.
Para comenzar a aprovechar la IA con infraestructura versatile y escalable adaptada a su negocio, es hora de actuar. Manténgase por delante de la curva y asegúrese de que su organización esté preparada para lo que sea el paisaje de IA que traiga a continuación.
