¿Qué es la computación de la IA?

Este proceso, que es crítico para muchas tecnologías punta como la IA generativa, edge computing y el Internet de las cosas (IoT), se basa en el desarrollo de modelos de IA mediante el entrenamiento de un  algoritmo en grandes conjuntos de datos.

En los últimos años, la IA se ha convertido sin duda en la tecnología más transformadora de nuestro tiempo, impulsando avances en muchos sectores, como la tecnología, las finanzas, la sanidad, el comercio minorista, el entretenimiento y otros. La computación de la IA, los sistemas y procesos que la hacen posible están en el centro de muchas de estas transformaciones.

La computación de la IA tiene muchas aplicaciones en el mundo real, y el mercado de sus servicios está creciendo exponencialmente. Según Forbes, el 64 % de las empresas en 2024 dijeron que esperaban que la IA aumentara la productividad, y su mercado prevé que alcance la asombrosa cifra de 407 000 millones de USD en 2027¹.

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite a los ordenadores y máquinas simular la forma en que las personas aprenden y desarrollan muchas de las mismas habilidades, incluida la resolución de problemas y la toma de decisiones. 

Las aplicaciones que utilizan IA pueden ver e identificar objetos, comprender y responder a instrucciones, hacer recomendaciones a usuarios y expertos, y mucho, mucho más. La computación de la IA sustenta los procesos que hacen posibles la IA y sus múltiples aplicaciones.

El machine learning (ML) es el proceso de crear modelos de IA mediante el entrenamiento de algoritmos para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos. El ML abarca una amplia gama de técnicas que permiten a los ordenadores aprender y hacer inferencias a partir de los datos sin ser explícitamente programados para tareas específicas. Un modelo de IA es un programa que ha sido entrenado con un conjunto de datos para reconocer ciertos patrones y tomar decisiones sobre ellos sin ayuda humana.

La computación de la IA se basa en gran medida en dos conceptos que es importante comprender antes de considerar la tecnología para un caso de uso empresarial: las redes neuronales y el deep learning.

Las redes neuronales son programas de machine learning que han sido entrenados para tomar decisiones de manera similar a los humanos. En el cerebro humano, las neuronas biológicas cooperan para identificar fenómenos, considerar opciones y llegar a una decisión. Las redes neuronales imitan este proceso a través de una red formada por nodos, neuronas artificiales (también conocidas como capas de entrada) y capas de salida.

Cada nodo de una red neuronal está conectado a otros. Si la salida de cualquier nodo individual supera un valor especificado, se activa y envía su información a otra capa de la red. De esta manera, los datos pasan a través de las capas de la red, lo que permite que la red neuronal funcione de manera similar a un cerebro humano.

El deep learning, un subconjunto de machine learning, utiliza redes neuronales que constan de muchas capas, también conocidas como redes neuronales profundas, para simular el proceso de toma de decisiones de los humanos. Las redes neuronales profundas están compuestas por una capa de entrada y una capa de salida, así como de cientos de capas ocultas, lo que las diferencia de las redes neuronales estándar (que suelen constar de solo una o dos capas ocultas).

Las múltiples capas de una red neuronal profunda potencian un proceso conocido como aprendizaje no supervisado, que capacita a las máquinas para extraer información de grandes conjuntos de datos no estructurados. El aprendizaje no supervisado ha hecho posible el machine learning a gran escala y es adecuado para muchas de las tareas más complejas de la computación de IA, como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión artificial, que implican la identificación rápida y precisa de patrones complejos en grandes cantidades de datos.

El proceso de computación de la IA consta de tres pasos fundamentales, extracción/carga/transformación (ETL), selección de modelos de IA y análisis de datos. Eche un vistazo más de cerca a cada paso.

1. Extracción/carga/transformación (ETL): los científicos de datos preparan un  conjunto de datos a través de un proceso conocido como extracción/transformación/carga (ETL), un procedimiento de integración de datos que combina, limpia y organiza datos de múltiples fuentes. Una vez realizada la ETL, los datos se almacenan en un almacén de datos, un data lake u otro sistema de destino. ETL prepara los datos para los análisis y los flujos de trabajo de ML que son críticos para la computación de la IA y las aplicaciones de la IA. Las canalizaciones ETL se utilizan a menudo para extraer y refinar datos de sistemas heredados, limpiar y mejorar la calidad de los datos y hacer que los datos sean más coherentes.
2. Selección del modelo de IA: el segundo paso en el proceso de computación de la IA es la selección de un modelo de IA que sea apropiado para la aplicación empresarial prevista. Diferentes modelos son apropiados para diferentes casos de uso empresarial. Las preguntas que pueden ayudar a elegir el modelo de IA adecuado incluyen : ¿Con qué datos se entrenó el modelo de IA? ¿Quién lo construyó? ¿Y qué tipo de mecanismos de seguridad o salvaguardas tiene?
3. Análisis de datos: la etapa de análisis de datos, también conocida como inferencia, es la última etapa del proceso de computación de la IA. En este paso, los científicos de datos impulsan los datos a través del modelo de IA que han elegido para generar conocimiento útil e inteligencia empresarial. Esta es la parte más crítica del proceso de computación de la IA, ya que es el momento en que la computación de IA entrega su valor empresarial a la empresa.

Las unidades de procesamiento gráfico  (GPU) se han convertido en un componente crítico de  la computación de la IA desde que NVIDIA construyó la primera en 1999. Inicialmente diseñadas para acelerar los gráficos por ordenador y el procesamiento de imágenes, el alto rendimiento de las GPU y su capacidad para acelerar los cálculos matemáticos y resolverlos más rápidamente que en las CPU tradicionales. Las GPU ayudan a reducir la cantidad de tiempo que un ordenador necesita para ejecutar más de un programa, acelerando las cargas de trabajo de IA y ML.

Actualmente, las GPU impulsan muchas de las principales aplicaciones de IA, como el superordenador de IA nativo de la nube de IBM, Vela, que requieren altas velocidades para entrenarse en conjuntos de datos cada vez más grandes. Los modelos de IA se entrenan y ejecutan en GPU de centros de datos, generalmente operados por empresas que realizan investigaciones científicas u otras tareas intensivas de computación.

Hoy en día, un tipo específico de IA está generando más titulares que otros: la IA generativa o IA gen. En múltiples sectores, la IA generativa, que puede crear texto original, imágenes, vídeo y otros contenidos, está llevando los casos de uso de la IA a un nuevo y emocionante territorio.

La IA generativa ha estado detrás de muchos de los avances recientes en  la computación de la IA, incluido el desarrollo de ChatGPT por OpenAI de Microsoft en 2022. Ofrece muchos beneficios de productividad que las empresas modernas están deseosas de aplicar a las necesidades del negocio. Según McKinsey, un tercio de las organizaciones ya utilizan la IA generativa con regularidad en al menos una función empresarial².

El entrenamiento de la IA generativa implica la generación de modelos de deep learning que sirven de base para distintos tipos de aplicaciones de IA generativa. Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), una categoría de modelos fundacionales que se basan en inmensas cantidades de datos, desempeñan un papel importante. También hay modelos fundacionales conocidos como modelos fundacionales multimodales, o simplemente IA multimodal, que pueden soportar varios tipos de generación de contenido.

La computación de la IA es crítica para las iniciativas de transformación digital de muchas empresas modernas de éxito, ayudando a que las tecnologías digitales se integren de manera fluida en los procesos y las operaciones. Estos son cinco de los beneficios más populares que la computación de la IA  aporta a las empresas.

La IA ayuda a automatizar las tareas rutinarias y repetitivas, lo que aumenta la eficiencia y reduce el agotamiento de los trabajadores. Algunas de las tareas con las que puede ayudar son la recopilación y el procesamiento de datos, el almacenamiento y el seguimiento del almacén, la realización de tareas rutinarias en la fabricación y la gestión de sistemas y equipos remotos. La computación de la IA desempeña un papel clave a la hora de liberar a los trabajadores para que se centren en tareas más creativas y que requieran más habilidades.

La computación de la IA puede contribuir a mejorar la toma de decisiones gracias a los potentes conocimientos obtenidos de los datos, o puede automatizar por completo el proceso de toma de decisiones basándose en sus propias capacidades de toma de decisiones basada en datos. Mediante una combinación de potencia informática, soporte y automatización, la IA ayuda a las empresas de todos los tamaños a tomar decisiones más inteligentes y responder a problemas complejos en tiempo real, sin intervención humana.

A diferencia de las personas, la IA no se toma descansos para dormir, comer o recargar energías. Está siempre activa y disponible. Las herramientas de IA, como los chatbots y los asistentes virtuales, ayudan a las empresas a prestar servicios a sus clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana, los 365 días del año. En otros tipos de aplicaciones, como las herramientas de fabricación y gestión de almacenes, la computación de la IA ayuda a mantener el control de calidad y los niveles de producción, así como a monitorizar el inventario.

La computación de la IA ayuda a reducir la probabilidad de interrupciones del trabajo debidas a errores humanos. Desde ayudar a las personas a mejorar su rendimiento con conocimiento y asistencia hasta alertar a los trabajadores de posibles problemas o automatizar por completo procesos críticos, la computación de la IA está en primera línea para crear procesos empresariales más eficientes y eficaces. Y debido a su naturaleza flexible y adaptativa, los modelos de IA pueden aprender y mejorar constantemente, lo que reduce aún más la probabilidad de error a medida que se exponen a nuevos datos.

La computación de la IA ayuda a automatizar trabajos peligrosos, como la eliminación de municiones o la reparación de equipos en condiciones remotas y peligrosas. Por ejemplo, los drones de IA pueden reparar una tubería a gran profundidad bajo el agua, o un satellite que flota en órbita, a kilómetros de la Tierra, donde es difícil y peligroso enviar a un humano. Además, muchos vehículos autónomos, como drones, automóviles y vehículos militares operados a distancia, dependen en gran medida de la computación de la IA para realizar sus tareas críticas.

Estas son algunas de las aplicaciones empresariales más interesantes que ofrece la computación de la IA.

Las plataformas de IA permiten el cloud computing de varias formas importantes. Ante todo, los sistemas de IA tienen una gran capacidad de toma de decisiones que los hace ideales para los ecosistemas de TI. Los proveedores de servicios en la nube utilizan la IA para automatizar una amplia gama de operaciones críticas en los centros de datos. La IA ayuda a suministrar y escalar servicios, detectar problemas y detectar posibles amenazas a la ciberseguridad. 

A medida que aumentan los casos de uso de la computación de la IA con la introducción de nuevas aplicaciones con IA, como IoT e IA generativa, la IA en la nube se está convirtiendo rápidamente en una forma de integrar servicios de IA en soluciones comerciales. 

Una de las aplicaciones más populares para la computación de la IA es la atención al cliente, donde los chatbots y los asistentes virtuales se encargan de las consultas de los clientes, los tickets de asistencia y mucho más. Las herramientas de computación de la IA se basan en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la IA generativa para resolver los problemas de los clientes de forma rápida y completa. Además, a diferencia de los empleados, los chatbots y los asistentes virtuales están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que libera a los empleados para tareas más adecuadas.

Las herramientas de computación de la IA, como el ML y los algoritmos de deep learning, pueden detectar anomalías en las transacciones y otras fuentes de  big data, lo que ayuda a las empresas a descubrir posibles actividades delictivas. Los bancos, por ejemplo, utilizan herramientas de computación de la IA para señalar patrones de gasto inusuales e inicios de sesión de clientes desde ubicaciones no reconocidas. Además, las organizaciones que utilizan la protección contra el fraude mejorada por IA pueden detectar y responder más fácilmente a las amenazas, lo que limita su impacto en los clientes.

Muchas empresas confían cada vez más en la computación de la IA para crear experiencias de cliente más personalizadas y campañas que tengan más probabilidades de resonar con un público específico. Al utilizar los datos de los historiales de compra y navegación de los clientes, la computación de la IA puede recomendar productos y servicios adaptados a los intereses de un individuo en lugar de a un grupo demográfico más amplio.

Los departamentos de recursos humanos están utilizando herramientas de computación de la IA para agilizar el proceso de contratación. La computación de la IA ayuda a optimizar los recursos, incluida la selección de currículos y la correspondencia de candidatos con empleadores. Además, los sistemas de IA ayudan a automatizar los pasos del proceso de contratación, acortando el tiempo que se tarda en notificar a los candidatos sobre el estado de su solicitud.

La computación de la IA está mejorando los procesos de desarrollo de las aplicaciones más innovadoras de la actualidad. La generación de código mediante IA generativa puede acortar el proceso de codificación y acelerar la modernización de las aplicaciones heredadas. La computación de la IA también está ayudando a reforzar la coherencia del código y a reducir la probabilidad de errores humanos en el proceso de desarrollo.