En la actualidad, una buena parte de las organizaciones enfrenta desafíos para escalar la IA de manera efectiva. Aunque la mayoría de ellas implementó con éxito iniciativas de inteligencia artificial, al intentar extender su utilización los resultados no son los esperados.
De hecho, muchas empresas comienzan con casos aislados de uso de esta tecnología y obtienen beneficios iniciales, pero, a medida que se amplían los esfuerzos, crean infraestructuras aisladas e ineficiencias.
Entonces, ¿cómo resolver este reto? La clave reside en la creación de fábricas de inteligencia artificial, es decir, sistemas escalables y centralizados que unifican las operaciones, optimizan los flujos de trabajo y logran aprovechar todo el potencial que ofrece esta tecnología.
Al escalar la IA de esa forma, es posible transformar iniciativas fragmentadas en resultados cohesionados, impulsando la innovación y el crecimiento del negocio.
Silos, uno de los principales obstáculos para escalar la IA
Los silos organizacionales representan un desafío significativo para la escalabilidad de la inteligencia artificial. Esta fragmentación, a menudo arraigada en la manera en que se gestionan los recursos y los flujos de trabajo de IA, frena la innovación y el progreso de varias maneras clave:
- Infraestructura descentralizada. Las cargas de trabajo de IA no residen en un único lugar, sino que se distribuyen en entornos locales, en el extremo y en la nube, creando compartimentos aislados. Esta infraestructura descentralizada genera silos de datos y procesamiento que impiden la colaboración entre equipos y ralentizan el avance de los proyectos de IA. Además, cuando los datos y las herramientas no son fácilmente accesibles o compartibles, la capacidad de innovar se ve mermada.
- Optimización deficiente de recursos y aumento de costos. A medida que la demanda de capacidad para el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA crece exponencialmente, muchas organizaciones se enfrentan a un problema de infrautilización de recursos. El aumento de la demanda de capacidad de entrenamiento e inferencia de las cargas de trabajo genera GPU infrautilizadas, aumento de los costos y cuellos de botella.
- Complejidad del ciclo de vida de la IA. El desarrollo y la implementación de IA implican ciclos de vida complejos. Sin embargo, en entornos donde hay silos, estos procesos a menudo se basan en métodos manuales y herramientas fragmentadas. La falta de estandarización y centralización no solo ralentiza la innovación, sino que también dificulta notablemente la gobernanza efectiva de los modelos y datos de IA, aumentando los riesgos y la ineficiencia.
3 elementos imprescindibles para un escalamiento efectivo
Si quieren pasar de contar con un conjunto de iniciativas de IA fragmentadas a tener una capacidad central y escalable, las organizaciones deben adoptar un enfoque estratégico que contemple 3 elementos fundamentales: la unificación, el uso eficiente de los recursos y la automatización. Desglosemos cada uno de ellos.
Control centralizado
Todo comienza estableciendo un control centralizado de las operaciones de inteligencia artificial. Para lograr este objetivo, es preciso adoptar una plataforma unificada que simplifique la gestión y elimine los silos que frenan la innovación.
Este tipo de plataformas admite permite cargas de trabajo multi inquilino seguras y, al mismo tiempo, ayuda a mantener una gobernanza robusta sobre los modelos, datos y resultados, garantizando el compliance.
Infraestructura multi inquilino
Para que escalar la IA sea realmente rentable, las empresas deben implementar una infraestructura multi inquilino que maximice la utilización de los recursos.
Esto significa ir más allá de la asignación estática de hardware y permitir que los equipos compartan recursos de manera segura, garantizando la asignación dinámica de GPU y la gestión eficiente de la energía para reducir el gasto y mejorar la fiabilidad.
Automatización e integración
Finalmente, para acelerar la adopción y el retorno de la inversión de la IA, es fundamental automatizar las tareas repetitivas y promover la integración de esta tecnología con las herramientas informáticas existentes.
Para lograrlo, es posible conectar la plataforma de IA con orquestadores de contenedores como Kubernetes, o bien integrarla con marcos de operaciones de aprendizaje automático (MLOps), que promueven una adopción sencilla y cuentan con plazos más cortos para la obtención de beneficios.
Nubax, tu aliado para implementar y escalar la IA en tu organización
Para lograr un escalamiento eficiente, no basta con seleccionar nuevos casos de uso y desplegar herramientas inteligentes sobre ellos. Es preciso contar con sistemas unificados que centralicen la operatoria y optimicen los flujos de trabajo, a fin de sacar el máximo provecho de esta tecnología.
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