La inteligencia artificial ofrece ventajas competitivas reales, pero para lograr este valor, requiere una infraestructura que funcione como un sistema altamente coordinado y con un consumo intensivo de recursos. Los entornos on-premises no poseen la elasticidad necesaria para adaptarse a las cargas de trabajo inteligentes, mientras que las soluciones cloud-only generan desafíos en términos de seguridad y control de costos.
En este escenario, la nube híbrida se transforma en el pilar estratégico para el despliegue de soluciones potenciadas por IA. Este enfoque permite aprovechar lo mejor de la nube pública y privada, garantizando agilidad y cumplimiento normativo.
A continuación, analizamos las demandas específicas de las cargas de trabajo de IA y explicamos por qué la arquitectura híbrida es la más recomendada a la hora de respaldar el deployment de la inteligencia artificial a escala y a largo plazo.
Cargas de trabajo de inteligencia artificial: características y demandas específicas
Las cargas de trabajo de IA son colecciones de procesos informáticos y recursos computacionales que se utilizan para completar tareas específicas asociadas a los sistemas de inteligencia artificial, machine learning y deep learning.
Estas workloads, que permiten que las aplicaciones inteligentes simulen características humanas como la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje, consumen recursos de manera intensiva y requieren grandes volúmenes de procesamiento de datos para el desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos de IA.
Las workloads inteligentes rompen con las estrategias de infraestructura tradicionales, dado que son:
- Probabilísticas. Realizan predicciones utilizando patrones, no lógica estática.
- Consumen muchos recursos. El entrenamiento consume una gran cantidad de recursos de computación y memoria, a menudo durante días o semanas.
- Distribuidas. El procesamiento, el entrenamiento y la inferencia de datos suelen ejecutarse en diferentes entornos: nube, edge y local.
- Evolutivas. Los modelos se degradan con el tiempo a medida que cambian los datos del mundo real, lo que requiere reentrenamiento y reimplementación.
Además, a diferencia de las aplicaciones tradicionales, las IA workloads no se ejecutan en secuencias limpias. Sus tres componentes principales (computación, almacenamiento y red) operan de forma simultánea e interdependiente, lo que implica que un cuello de botella en alguno de los componentes puede afectar a todo el sistema.
¿Por qué las soluciones cloud-only no son suficientes para responder a las IA workloads?
Si bien algunas organizaciones consideran que la nube pública tiene la capacidad de resolver todos sus desafíos de infraestructura de IA gracias a su potencia aparentemente ilimitada, la realidad de las cargas de trabajo a escala demuestra lo contrario.
Existen 3 razones principales por las cuales el modelo exclusivo de nube se queda corto.
Impacto excesivo en los costos
El costo se convierte rápidamente en el principal obstáculo. Ejecutar cargas de trabajo de IA grandes y complejas de forma continua en la nube pública genera facturas excesivas.
De hecho, un estudio de IBM revela que una gran cantidad de organizaciones tuvo que cancelar o posponer al menos una iniciativa de IA generativa debido a los altos costos de cómputo.
Si bien la nube es ideal para la elasticidad bajo demanda, el consumo masivo y constante es financieramente insostenible para el entrenamiento continuo.
Desafíos de latencia y movimiento de datos
Los modelos de IA necesitan acceder a datasets de enormes dimensiones, que a menudo se miden en terabytes o petabytes.
Mover esta inmensa cantidad de datos hacia y desde los servicios en la nube pública crea cuellos de botella y costos adicionales asociados a la transferencia.
Además, la latencia de red puede ralentizar los procesos de entrenamiento y la inferencia en tiempo real.
Restricciones de cumplimiento normativo y seguridad
Las preocupaciones de compliance y seguridad obstaculizan la adopción total de la nube, especialmente para industrias con regulaciones estrictas.
Muchos sectores, como el financiero o el sanitario, se enfrentan a requisitos rigurosos sobre dónde deben almacenar y procesar sus datos. Mover información sensible de personas a nubes públicas de forma indiscriminada puede violar las leyes de soberanía del dato y las políticas internas de la organización.
Las ventajas de la nube híbrida
La infraestructura de nube híbrida combina estratégicamente lo mejor de los entornos on-premises y la nube pública, resolviendo simultáneamente los inconvenientes de costos, control y rendimiento que las soluciones de entorno único no pueden abordar.
Esto la convierte en la solución ideal para desplegar la inteligencia artificial a escala.
Flexibilidad en la gestión de recursos
La cloud híbrida ofrece una flexibilidad superior, permitiendo que las organizaciones alineen la infraestructura con casos de uso específicos de IA.
Se utiliza la infraestructura local para las cargas base y se recurre a los recursos elásticos de la nube pública para los picos de demanda, como el entrenamiento de nuevos modelos.
Esta elasticidad garantiza que se satisfagan las necesidades de procesamiento intensivo sin sobrecargar ni sobredimensionar la capacidad local.
Optimización de costos
Este enfoque transforma la gestión de costos de una tarea reactiva a un proceso estratégico. La capacidad reservada de la infraestructura local ayuda a gestionar las cargas de trabajo predecibles a menor costo que la nube pública.
Por su parte, los recursos variables de la nube gestionan la demanda máxima sin necesidad de costosas actualizaciones de hardware interno, optimizando tanto los gastos operativos como los de capital.
Seguridad y cumplimiento normativo
La nube híbrida proporciona un marco seguro para la IA. Al adoptarla, las organizaciones pueden mantener el control sobre los datos más sensibles en su nube privada o local, cumpliendo fácilmente con las regulaciones de soberanía de datos.
Esto favorece la innovación en IA sin sacrificar el control ni comprometer el cumplimiento de la normativa vigente.
Gestión avanzada de datos
El modelo híbrido facilita una gestión de datos unificada. Permite implementar políticas de gobernanza que mantienen los datos sensibles asegurados localmente, mientras se utilizan servicios de la nube pública para la formación y el desarrollo de modelos.
Además, la redundancia es inherente: los modelos y datos críticos pueden replicarse en ambos entornos, mejorando la continuidad del negocio y la recuperación ante desastres.
Aceleración de la innovación y mayor agilidad
Por otro lado, la cloud híbrida elimina muchas de las barreras que ralentizan el desarrollo de la IA, lo que se traduce en mayor agilidad.
Los equipos pueden experimentar y desarrollar rápidamente nuevos modelos utilizando los recursos de la nube pública, sin comprometer la infraestructura de producción central.
Esto impulsa una rápida adaptación a las demandas cambiantes del mercado.
Optimización del rendimiento y baja latencia
Cuando trabajan con un enfoque híbrido, las organizaciones pueden colocar las cargas de trabajo de IA en el entorno en el cual alcanzan un mejor rendimiento.
Además, al mantener los procesos críticos cerca de las fuentes de datos, se minimiza la latencia y los costos de transferencia de datos. Por otro lado, usar entornos híbridos permite la agregación eficiente de recursos como GPUs entre entornos, asegurando que estos activos costosos se utilicen al máximo.La adopción de la nube híbrida es una estrategia clave para sostener el despliegue de la inteligencia artificial a escala empresarial, ya que ofrece el equilibrio perfecto entre costos, flexibilidad y cumplimiento. ¿Necesitás ayuda para lograr que tu infraestructura esté lista para las exigencias de la IA? Contactanos.
