¿Qué son las cargas de trabajo de IA?
Las cargas de trabajo de IA son colecciones de procesos informáticos individuales, aplicaciones y recursos computacionales en tiempo real que se utilizan para completar tareas específicas de los sistemas de inteligencia artificial, machine learning y deep learning.
Más concretamente, el término cargas de trabajo de IA se refiere a tareas intensivas en recursos que requieren grandes cantidades de proceso de datos relacionadas con el desarrollo, entrenamiento e implementación de modelos de IA.
Entre bastidores, las cargas de trabajo individuales de IA permiten a las aplicaciones de IA simular características similares a las de los humanos, como la comprensión, la toma de decisiones, la resolución de problemas, la creatividad y la autonomía, asociadas a la forma en que los humanos aprenden, piensan y llegan a conclusiones.
La diferencia entre las cargas de trabajo de IA y las cargas de trabajo tradicionales
Dentro de TI, el término carga de trabajo ha evolucionado, con diferentes connotaciones en diferentes contextos. En general, una carga de trabajo se refiere a la demanda total del sistema, la cantidad de tiempo y recursos necesarios para lograr un resultado deseado específico. Las cargas de trabajo pueden abarcar desde tareas relativamente sencillas, como un único cálculo o una aplicación independiente, hasta operaciones complejas, como el procesamiento de análisis de datos a gran escala, servicios de nube híbrida o nube pública, o la ejecución de un conjunto de aplicaciones y flujos de trabajo interconectados.
Como subconjunto, las cargas de trabajo de IA están asociadas a tareas relacionadas con aplicaciones de IA, como la IA generativa (IA gen), modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) como ChatGPT, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la ejecución de algoritmos de IA. Las cargas de trabajo de IA se diferencian de la mayoría de los demás tipos de cargas de trabajo por sus altos niveles de complejidad y los tipos de datos procesados. En comparación con otros tipos de cargas de trabajo, las cargas de trabajo de IA suelen procesar datos no estructurados, como imágenes y texto.
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En términos generales, las cargas de trabajo de IA se pueden dividir en dos categorías, siendo el entrenamiento de modelos y la inferencia de modelos las dos más abarcativas:
Las cargas de trabajo de entrenamiento de modelos se utilizan para enseñar a los marcos de IA a identificar patrones para hacer predicciones precisas.
Las cargas de trabajo de inferencia de modelos se componen de tareas (y su potencia informática asociada) necesarias para que los modelos de IA interpreten y respondan a nuevos datos y solicitudes.
En profundidad, algunos tipos adicionales y más matizados de cargas de trabajo de IA incluyen los siguientes:
Estos tipos de cargas de trabajo implican la preparación de datos para un análisis más profundo o para el entrenamiento de modelos. Como paso crítico en el entrenamiento de los modelos de IA, el procesamiento de las cargas de trabajo garantiza que los datos de entrenamiento cumplen las normas de calidad y formato predefinidas. Las cargas de trabajo de procesamiento de datos contienen tareas como extraer y cotejar datos de distintas fuentes en un formato coherente y, a continuación, cargar los datos en el almacenamiento para facilitar el acceso de los modelos de IA. Estos tipos de procesos también pueden incluir operaciones más avanzadas como la extracción de características, en la que se identifican puntos de datos o atributos específicos como entradas deseadas a partir de conjuntos de datos menos estructurados.
Las cargas de trabajo de machine learning (ML) están directamente relacionadas con el desarrollo, el entrenamiento y la implementación de algoritmos de ML utilizados para aprender y hacer predicciones. Las cargas de trabajo de ML procesan grandes conjuntos de datos, ajustando iterativamente los parámetros del modelo para mejorar la precisión. Los modelos ML son valiosos para las tareas de inferencia, como la predicción de eventos futuros en función de patrones históricos. Estos tipos de cargas de trabajo pueden requerir muchos recursos durante la fase de entrenamiento, lo que requiere procesadores especializados como GPU (unidades de procesamiento gráfico) y TPU (unidades de procesamiento tensorial) para acelerar las operaciones a través de cálculos paralelos.
Las cargas de trabajo de deep learning (DL) se utilizan para entrenar e implementar redes neuronales que imitan la forma en que el cerebro humano piensa, aprende y resuelve problemas. Como subconjunto del machine learning, los sistemas de deep learning se definen por una mayor profundidad, que implica múltiples capas de neuronas artificiales, o nodos, que utilizan jerarquías de datos cada vez más complejas para realizar conexiones y abstracciones. Los modelos DL son especialmente útiles para tareas de reconocimiento de imágenes y reconocimiento de voz, pero este tipo de cargas de trabajo pueden ser incluso más exigentes que las cargas de trabajo de ML, ya que exigen los tipos de potentes aceleradores de IA utilizados en la computación de alto rendimiento (HPC).
Las tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) ayudan a los humanos a interactuar con los sistemas de IA a través de instrucciones conversacionales. Estos tipos de cargas de trabajo ayudan a los modelos de IA a comprender e interpretar el lenguaje natural y, a continuación, a generar respuestas que también sean fáciles de entender para los humanos. Las tareas asociadas con PLN incluyen análisis de sentimientos, traducción de idiomas y reconocimiento de voz. Los sistemas de PLN deben poder analizar grandes volúmenes de datos de texto y audio para determinar el contexto, la gramática y la semántica. Las CPU (unidades centrales de procesamiento) modernas son capaces de ejecutar sistemas de IA de PLN; sin embargo, los modelos de lenguaje más complicados pueden sobrecargar los procesadores estándar y requerir mayores niveles de recursos computacionales.
Los sistemas de IA generativa se utilizan para producir nuevos contenidos (p. ej., texto, imágenes, vídeos) basados en amplios conjuntos de datos de entrenamiento e instrucciones para el usuario. Las cargas de trabajo de IA generativa interpretan los comandos de los usuarios y hacen inferencias para crear outputs coherentes. Los modelos de lenguaje de gran tamaño utilizan cargas de trabajo de IA generativa para tareas como predecir la mejor siguiente palabra a utilizar en una frase. Los modelos de difusión, utilizados para la generación de imágenes y vídeos, usan este tipo de cargas de trabajo para refinar iterativamente el ruido aleatorio en imágenes coherentes y contextualmente relevantes, casi como un escultor tallando un bloque de mármol.
Las cargas de trabajo de visión artificial permiten a los ordenadores utilizar sensores como cámaras y LiDAR para interpretar datos visuales, identificar objetos y reaccionar en tiempo real. Este tipo de tareas son críticas para las aplicaciones como los vehículos autónomos o la vigilancia automatizada. Las cargas de trabajo de visión artificial incluyen tareas como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y el reconocimiento facial.
Las cargas de trabajo de IA son útiles para todo tipo de aplicaciones de IA. Los recientes avances en tecnología han llevado a la IA a una nueva era de servicios, con aplicaciones que abarcan sectores desde la automatización hasta la automoción, la sanidad y la fabricación pesada. Todos los días se prueban nuevas aplicaciones de IA y se refinan las aplicaciones anteriores, con el potencial de mejorar significativamente una amplia gama de servicios y operaciones.
Servicio, soporte y experiencia del cliente
Las empresas que buscan gestionar mejor las preocupaciones de los clientes, los tickets de soporte e incluso las ventas emplean cada vez más chatbots y asistentes virtuales con IA. Este tipo de herramientas utilizan el procesamiento del lenguaje natural y la IA generativa para interpretar y responder a las preguntas de los clientes, proporcionando respuestas rápidas o derivando las consultas más complejas a agentes activos. Como la IA puede gestionar tareas de bajo nivel, como responder a las preguntas más frecuentes y ofrecer un soporte permanente, los agentes humanos pueden dedicar más tiempo a las tareas de alto nivel, lo que se traduce en una mejor experiencia de usuario en general.
Detección del fraude
La IA se está convirtiendo rápidamente en una defensa extremadamente poderosa contra las tácticas en continua evolución utilizadas por estafadores y estafadores. Los algoritmos de machine learning y deep learning pueden analizar patrones de transacciones complejos y señalar comportamientos sospechosos mediante la detección de anomalías. Mientras que los expertos en detección de fraudes humanos solo tienen un ancho de banda limitado, la IA puede revisar exponencialmente más datos por segundo, una herramienta invaluable para sectores como la banca.
Experiencias personalizadas
Los minoristas, los bancos y otras empresas de atención al cliente están utilizando la IA para crear experiencias de compra y entretenimiento más personalizadas para mejorar la satisfacción del cliente y evitar la pérdida de clientes. Los algoritmos de IA pueden utilizar información del cliente, como intereses personales y datos de compras anteriores, para adaptar las recomendaciones de productos y servicios a las preferencias de un cliente.
Recursos humanos y contratación
Contratar y gestionar un personal cualificado puede suponer una enorme presión para cualquier sector. Las plataformas de contratación con IA ayudan a agilizar el proceso de contratación al seleccionar los currículos, encontrar buenos candidatos para los puestos vacantes e incluso realizar entrevistas preliminares mediante el análisis de vídeo. Herramientas como estas pueden ayudar a los profesionales de RR. HH. a reducir el tiempo dedicado a tareas administrativas menores y centrarse más en los solicitantes de empleo más prometedores. Al clasificar grandes volúmenes de posibles contrataciones, la IA ayuda a minimizar el tiempo de contratación y reduce los tiempos de respuesta, lo que mejora la experiencia de los solicitantes, consigan el trabajo o no.
Desarrollo y modernización de aplicaciones
Las herramientas de IA generativa, que pueden producir resultados detallados basados en accesorios conversacionales, están demostrando un valor único para codificadores y desarrolladores. Capaces de producir código ejecutable, las herramientas de IA automatizadas como estas agilizan las tareas repetitivas asociadas con la escritura de código, ayudan con el desarrollo de aplicaciones y aceleran las iniciativas de migración y modernización de aplicaciones. Aunque no sustituyen a los programadores con talento, las herramientas de codificación de IA pueden ayudar a reducir los errores y garantizar la coherencia del código.
Mantenimiento predictivo
Junto con potentes herramientas como la virtualización, los modelos de machine learning pueden analizar los datos recopilados de sensores, dispositivos habilitados para Internet de las cosas (IoT) y tecnología operativa (OT) para crear previsiones fiables para el mantenimiento necesario de los equipos, evitando fallos de las máquinas. El mantenimiento predictivo basado en IA puede reducir los costosos tiempos de inactividad y ayudar a las empresas a proteger sus resultados.
La gestión de cargas de trabajo de cualquier tipo es un componente crítico de cualquier departamento de TI de tamaño considerable. Las configuraciones inadecuadas pueden impedir directamente el rendimiento general del sistema, lo que aumenta los costes, reduce la estabilidad y genera experiencias negativas para los usuarios. Los proveedores de soluciones de IA como IBM, Microsoft Azure, Nvidia y Amazon Web Services (AWS) buscan constantemente formas rentables de optimizar, reducir la carga de ancho de banda en las principales canalizaciones y mejorar el rendimiento general a lo largo del ciclo de vida de todo tipo de cargas de trabajo.
Aunque existen muchos tipos de cargas de trabajo complicadas, las cargas de trabajo de IA pueden estar entre las más exigentes. Requieren amplias soluciones de almacenamiento de datos, ya sea en las instalaciones o en centros de datos remotos, y hardware especializado y potente.
Algunos de los principales desafíos de la implementación de cargas de trabajo de IA son:
- Asignación de recursos: lograr cargas de trabajo de IA eficientes y de baja latencia es un desafío para los procesadores tradicionales como las CPU. Los complejos algoritmos de IA y el proceso de datos de gran volumen requieren hardware optimizado para IA construido para el procesamiento paralelo. A medida que los sistemas de IA crecen en complejidad y densidad de datos, la escalabilidad se convierte en un factor crítico.
- Privacidad y seguridad de IA: las cargas de trabajo dependen de (y producen) grandes cantidades de datos. Estos datos a menudo pueden contener cualquier cosa, desde información personal confidencial hasta secretos comerciales o información de gobierno clasificada. A medida que aumenta la complejidad de cualquier sistema, también lo hacen las posibles vulnerabilidades de seguridad. Cuando se trata de una cantidad tan grande y variada de datos, no se puede exagerar la importancia de unos controles de seguridad estrictos.
- Mantenimiento: con el tiempo, los modelos de IA de vez en cuando necesitan volver a entrenarse y recalibrarse para garantizar su precisión. El reentrenamiento regular de los modelos de IA puede ser un proceso costoso y laborioso, y debe ser llevado a cabo por profesionales cualificados.
- Preocupaciones éticas: operar sistemas de IA con cargas de trabajo de IA plantea una cierta cantidad de nuevas consideraciones éticas. Cuestiones como la gestión del sesgo algorítmico, la transparencia de los modelos y la rendición de cuentas siguen suscitando debate. En el caso de la IA generativa, que a menudo se entrena con la propiedad intelectual original, las preocupaciones en torno a los derechos de autor y la atribución plantean preguntas interesantes e importantes.
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