¿Qué es la infraestructura de IA?

Una infraestructura de IA sólida permite a los desarrolladores crear e implementar de forma eficaz aplicaciones de IA y machine learning (ML) como chatbots como Chat GPT de OpenAI, reconocimiento de voz y facial, y visión artificial. Empresas de todos los tamaños y de una amplia gama de sectores dependen de la infraestructura de IA para ayudarles a hacer realidad sus ambiciones en este campo. Antes de analizar qué hace que la infraestructura de IA sea importante y cómo funciona, veamos algunos términos clave.

La IA es una tecnología que permite a los ordenadores simular la forma en que los humanos piensan y resuelven problemas. Cuando se combina con otras tecnologías (como internet, sensores, robótica y más), la tecnología de IA es capaz de realizar tareas que normalmente requieren intervención humana, como conducir un vehículo, responder a preguntas o proporcionar conocimientos a partir de grandes volúmenes de datos. Muchas de las aplicaciones más populares de la IA se basan en modelos de machine learning, un área de la IA que se centra específicamente en datos y algoritmos.

El ML es un área de enfoque de la IA que utiliza datos y algoritmos para imitar la forma en que los humanos aprenden, lo que mejora la precisión de sus respuestas con el tiempo. El ML se basa en un proceso de decisión para hacer una predicción o clasificar información, una función de error que evalúa la precisión de su trabajo y un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) y un proceso de optimización de modelos que reduce las discrepancias entre los ejemplos conocidos y las estimaciones del modelo. Un algoritmo de ML repite este proceso de "evaluar y optimizar" hasta alcanzar un umbral de precisión definido para el modelo.

Para más información sobre las diferencias matizadas entre IA y ML, consulte nuestro blog, "IA vs. machine learning vs. deep learning vs. redes neuronales: ¿cuál es la diferencia?” 

A medida que las empresas descubren más y más formas de utilizar la IA, la creación de la infraestructura necesaria para respaldar su desarrollo se ha convertido en algo primordial. Tanto si se implementa el ML para estimular la innovación en la cadena de suministro como si se prepara el lanzamiento de un chatbot de IA generativa, contar con la infraestructura adecuada es crucial.

La principal razón por la que los proyectos de IA requieren una infraestructura a medida es la enorme cantidad de potencia necesaria para ejecutar cargas de trabajo de este tipo. Para conseguir esta potencia, la infraestructura de IA depende de la baja latencia de los entornos en la nube y de la capacidad de procesamiento de las unidades de procesamiento gráfico (GPU), en lugar de las unidades centrales de procesamiento (CPU) más tradicionales, propias de los entornos de infraestructura de TI tradicionales.

Además, la infraestructura de IA se concentra en hardware y software especialmente diseñados para la nube y las tareas de IA y ML en lugar de los PC, el software y los centros de datos locales que favorece la infraestructura de TI. En un ecosistema de IA, las pilas de software suelen incluir bibliotecas y marcos de ML como TensorFlow y PyTorch, lenguajes de programación como Python y Java, y plataformas de computación distribuida como Apache Spark o Hadoop.

Además de apoyar el desarrollo de aplicaciones de vanguardia para los clientes, las empresas que invierten en infraestructura de IA suelen experimentar una gran mejora en sus procesos y su flujo de trabajo. Estos son seis de los beneficios más comunes que pueden esperar las empresas que desarrollan una infraestructura de IA sólida:

Dado que la infraestructura de IA suele estar basada en la nube, es mucho más escalable y flexible que sus predecesoras de TI locales . A medida que los conjuntos de datos necesarios para impulsar las aplicaciones de IA se hacen más grandes y complejos, la infraestructura de IA está diseñada para escalar con ellos, lo que permite a las organizaciones aumentar los recursos en función de las necesidades. La infraestructura flexible en la nube es muy adaptable y puede escalarse hacia arriba o hacia abajo con mayor facilidad que la infraestructura de TI más tradicional a medida que cambian los requisitos de una empresa.

La infraestructura de IA utiliza las últimas tecnologías de computación de alto rendimiento (HPC) disponibles, como las GPU y las unidades de protocolo tensorial (TPU), para impulsar los algoritmos de ML que sustentan las capacidades de IA. Los ecosistemas de IA tienen capacidades de procesamiento paralelo, lo que reduce de forma significativa el tiempo necesario para entrenar modelos de ML. Dado que la velocidad es crucial en muchas aplicaciones de IA, como las aplicaciones de comercio de alta frecuencia y los vehículos autónomos, las mejoras en la velocidad y el rendimiento son una característica crítica de la infraestructura de IA.

Una infraestructura de IA sólida no se trata solo de hardware y software, sino que también proporciona a los desarrolladores e ingenieros los sistemas y procesos que necesitan para trabajar juntos de forma más eficaz a la hora de crear aplicaciones de IA. A partir de prácticas de MLOps, un ciclo de vida para el desarrollo de IA creado para racionalizar y automatizar la creación de modelos de ML, los sistemas de IA permiten a los ingenieros crear, compartir y gestionar sus proyectos de IA de manera más eficaz.

A medida que han aumentado las preocupaciones en torno a la protección de datos y la IA, el entorno normativo se ha vuelto más complejo. Como resultado, una infraestructura sólida de IA debe garantizar el estricto cumplimiento de las leyes de privacidad durante la gestión y el proceso de datos en el desarrollo de nuevas aplicaciones de IA. Las soluciones de infraestructura de IA garantizan que se sigan al pie de la letra todas las leyes y normas aplicables y que se cumpla la normativa sobre IA, se protejan los datos de los usuarios y se mantenga a las empresas a salvo de daños legales y de reputación.

Aunque invertir en infraestructura de IA puede ser caro, los costes asociados a intentar desarrollar aplicaciones y capacidades de IA en la infraestructura de TI tradicional pueden ser aún más elevados. La infraestructura de IA garantiza la optimización de los recursos y el uso de la mejor tecnología disponible en el desarrollo y y la implementación de los proyectos de IA. La inversión en una infraestructura de IA sólida proporciona un mejor retorno de la inversión (ROI) en las iniciativas de IA que intentar llevarlas a cabo en una infraestructura de TI anticuada y poco eficiente.

La IA generativa es un tipo de IA capaz de crear su propio contenido, incluidos texto, imágenes, vídeo y código informático, a partir de sencillas instrucciones de los usuarios. Desde el lanzamiento de ChatGPT, una aplicación de IA generativa, hace dos años, empresas de todo el mundo han estado probando con entusiasmo nuevas formas de aprovechar esta nueva tecnología. La IA generativa puede aumentar exponencialmente la productividad tanto de las empresas como de los particulares. No obstante, esta conlleva riesgos reales. Una infraestructura de IA con un marco sólido en torno a la IA generativa puede ayudar a las empresas a desarrollar sus capacidades de forma segura y responsable.

Para proporcionar a los ingenieros y desarrolladores los recursos necesarios para crear aplicaciones avanzadas de IA y ML, dicha infraestructura se basa en una combinación de hardware y software modernos. Normalmente, la infraestructura de IA se divide en cuatro componentes, que son: almacenamiento y procesamiento de datos, recursos informáticos, marcos ML y plataformas MLOps. A continuación se explica con más detalle cómo funcionan.

Las aplicaciones de IA deben entrenarse con grandes conjuntos de datos para ser eficaces. Las empresas que buscan implementar productos y servicios de IA sólidos deben invertir en soluciones escalables de gestión y almacenamiento de datos, como bases de datos locales o basadas en la nube, almacenes de datos y sistemas de archivos distribuidos. Además, es común necesitar marcos y bibliotecas de proceso de datos como Pandas, SciPy y NumPy para procesar y limpiar los datos antes de poder usarlos para entrenar un modelo de IA.

Las tareas de ML e IA requieren grandes cantidades de potencia y recursos informáticos para ejecutarse. Una infraestructura de IA bien diseñada suele incluir hardware especializado, como una unidad de procesamiento gráfico (GPU) y una unidad de procesamiento tensorial (TPU) para proporcionar capacidades de procesamiento en paralelo y acelerar las tareas de ML.

Unidades de procesamiento gráfico (GPU): las GPU, normalmente fabricadas por Nvidia o Intel, son circuitos electrónicos que se utilizan para entrenar y ejecutar modelos de IA debido a su capacidad única para realizar múltiples operaciones a la vez. Normalmente, la infraestructura de IA incluye servidores GPU para acelerar los cálculos matriciales y vectoriales que son comunes en las tareas de IA.

Unidades de procesamiento tensorial (TPU): las TPU son aceleradores creados específicamente para acelerar los cálculos tensoriales en cargas de trabajo de IA. Su alto rendimiento y baja latencia las hacen ideales para muchas aplicaciones de IA y deep learning.

Los marcos de ML proporcionan recursos específicos que la IA necesita para diseñar, entrenar e implementar modelos de ML. Los marcos de ML como TensorFlow y PyTorch son compatibles con una variedad de capacidades requeridas por las aplicaciones de IA, incluida la aceleración de las tareas de GPU y la funcionalidad crítica para los tres tipos de entrenamiento de ML: supervisado, no supervisado y de refuerzo. Los marcos de ML sólidos aceleran el proceso de machine learning y brindan a los desarrolladores las herramientas que necesitan para desarrollar e implementar aplicaciones de IA.

MLOps es un proceso que implica un conjunto de prácticas específicas para ayudar a automatizar y acelerar el machine learning. Las plataformas MLOps ayudan a los desarrolladores e ingenieros en la recopilación de datos y el entrenamiento de modelos, durante todo el proceso de validación, resolución de problemas y monitorización de una aplicación una vez que se ha lanzado. Las plataformas MLOps sostienen la funcionalidad de la infraestructura de IA, y ayudan a científicos de datos, ingenieros y otros a lanzar con éxito nuevas herramientas, productos y servicios con capacidades de IA.

A continuación se muestran seis pasos que las empresas de todos los tamaños y sectores pueden dar para crear la infraestructura de IA que necesitan: