¿Qué es la infraestructura de IA?

Esta tecnología forma parte de una pila de IA, que también incluye los marcos, herramientas y servicios que apoyan la creación y ejecución de soluciones de IA a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA. La infraestructura de IA adecuada permite a los desarrolladores crear e implementar de forma eficaz aplicaciones de IA y machine learning (ML), como agentes virtuales, reconocimiento facial y de voz y visión artificial.

La infraestructura de IA también se ha vuelto crucial para las organizaciones que buscan adoptar y escalar la IA agéntica, la IA generativa, la IA para las operaciones de TI (AIOps) y otros casos de uso de la IA a escala. Un estudio de Statista muestra que se espera que el gasto mundial en infraestructura de IA casi se triplique para 2029. Se prevé que el mercado crezca de 334 000 millones de USD en 2025 a más de 900 000 millones de dólares para 2029.¹

La infraestructura de IA sigue evolucionando junto al ecosistema de IA de extremo a extremo, que crece rápidamente. Por ejemplo, las organizaciones confían en un enfoque híbrido, que combina la escalabilidad de los servicios de nube pública para la formación con la infraestructura local para una inferencia de IA fiable y de gran volumen.

En entornos de centros de datos locales y privados, los aceleradores de IA integrados en mainframes como el IBM Z están ayudando a acelerar la productividad de los desarrolladores y los objetivos de modernización. Esta necesidad es especialmente importante para sectores como las finanzas y los seguros, donde las estrictas normativas dictan a menudo dónde se pueden almacenar y procesar los datos.

En el punto final de los entornos de infraestructuras híbridas distribuidas, IA edge permite que los modelos de IA se ejecuten en dispositivos locales como cámaras y sensores. Este enfoque permite a las organizaciones generar perspectivas inmediatas sin depender de la infraestructura de nube para su procesamiento.

La IA agéntica también está transformando el panorama de la infraestructura de IA. A diferencia de las herramientas tradicionales de IA que responden a consultas individuales, estos sistemas autónomos de IA pueden razonar, planificar y actuar. En un entorno empresarial, la IA agéntica admite flujos de trabajo complejos y de varios pasos, priorizando la seguridad, el cumplimiento y la toma de decisiones en tiempo real. 

El gobierno de datos y la soberanía de los datos son las principales preocupaciones en estos días, ya que los volúmenes de datos impulsados por IA proliferan desde muchas fuentes dispares. Como resultado, las organizaciones están personalizando su infraestructura de IA para cumplir los objetivos de soberanía de la IA, lo que les permite controlar directamente sus modelos de IA, garantizando la independencia, la seguridad y el cumplimiento de la organización.

En un estudio del IBM Institute of Business Value (IBV), los encuestados predicen que la inversión en IA crecerá aproximadamente un 150 % de aquí a 2030. Al mismo tiempo, al 68 % de los ejecutivos encuestados les preocupa que sus esfuerzos de IA fracasen debido a la falta de Integración con la actividad principal.  

El mismo estudio revela que el 57 % de los líderes empresariales encuestados creen que su ventaja competitiva provendrá principalmente de la sofisticación de sus modelos de IA. Con ese fin, una infraestructura de IA segura y diseñada específicamente para este fin se ha convertido en algo esencial, a medida que el papel de la IA en el mundo empresarial sigue creciendo.

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 profundizar en la infraestructura de la IA y su funcionamiento, merece la pena repasar algunas tecnologías fundacionales: la inteligencia artificial, el machine learning (ML) y el deep learning.

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 y robótica, la IA puede realizar tareas que normalmente requieren intervención humana. Estas tareas incluyen conducir un vehículo, responder a preguntas u ofrecer perspectivas 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, mejorando la precisión de sus respuestas con el tiempo. El ML se basa en algunos procesos principales:

• Un proceso de decisión para hacer una predicción o clasificar la información
• Una función de error que evalúa la precisión de su trabajo
• Un proceso de optimización del modelo 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.

El deep learning, un subconjunto del ML, constituye la base de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y otras aplicaciones de IA generativa.

Consiste en redes neuronales multicapa modeladas a partir del cerebro humano. Estos algoritmos aprenden refinando continuamente la forma en que reconocen patrones complejos en datos no estructurados (por ejemplo, imágenes, sonido, texto). Esta capacidad hace que el deep learning sea adecuado para el procesamiento del lenguaje natural, que impulsa los chatbots, las herramientas de traducción y el análisis predictivo para pronosticar la demanda de los clientes.

Para obtener más información sobre las sutiles diferencias entre estas tecnologías, eche un vistazo a nuestro blog, “AI versus machine learning versus deep learning versus neural networks: What’s the difference?”.

La infraestructura de TI es un término amplio que se refiere a los recursos de hardware, software y redes que las empresas necesitan para gestionar y hacer funcionar sus entornos de TI con eficacia.

Tanto la infraestructura de TI como la de IA comparten tecnologías modernas subyacentes, como la virtualización, los hipervisores, los contenedores, los Kubernetes de código abierto y los microservicios para implementar y orquestar cargas de trabajo de IA a escala. Mientras que la infraestructura de TI consiste en tecnologías que admiten aplicaciones empresariales generales, la infraestructura de IA se basa en hardware y software especializados para ejecutar y entrenar modelos de IA.

A medida que las empresas descubren más formas de utilizar la IA, la creación de la infraestructura necesaria para apoyar 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 agentes virtuales impulsados por IA generativa, contar con la infraestructura adecuada es crucial.

La razón principal por la que los proyectos de IA requieren una infraestructura a medida es la gran cantidad de energía necesaria para ejecutar cargas de trabajo de IA. Para lograr este tipo de potencia, la infraestructura de la IA depende de la baja latencia de los entornos de cloud computing. También se basa en la potencia de procesamiento de las unidades de procesamiento gráfico (GPU), más que en las unidades de procesamiento central (CPU) más tradicionales típicas de los entornos de infraestructura de TI.  

Además, la infraestructura de IA se concentra en hardware y software especialmente diseñados para arquitecturas híbridas distribuidas que soportan tareas de IA y ML.   

La infraestructura de la IA se basa en una mezcla de hardware y software modernos. Esta pila integrada incluye soluciones de computación, red y almacenamiento y otros recursos que dan soporte a todo el ciclo de vida de la IA, abarcando la formación de modelos, la implementación y la gestión continua.  

A continuación, le mostramos un análisis detallado de los componentes avanzados de la infraestructura de IA.

• Servidores especializados: la infraestructura de la IA utiliza servidores especializados y clústeres de servidores que soportan el movimiento de datos a alta velocidad y capacidades de almacenamiento de alto rendimiento. Este hardware abarca desde servidores con chip de IA locales (por ejemplo, IBM Z con el procesador Telum) hasta servidores de IA edge de alta densidad de eficiencia energética y servidores de alta densidad basados en la nube.
• Recursos informáticos: las tareas de ML e IA requieren grandes cantidades de potencia informática. 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, fabricadas por NVIDIA o Intel, son circuitos electrónicos utilizados para entrenar y ejecutar modelos de IA debido a su capacidad única para realizar muchas 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 (TPUs): las TPUs son aceleradores de IA creados a medida para acelerar los cálculos tensoriales en cargas de trabajo de IA. Su alto rendimiento y baja latencia los hacen ideales para muchas aplicaciones de IA y deep learning.
• Almacenamiento de datos: las aplicaciones de IA necesitan entrenarse en grandes conjuntos de datos para ser eficaces. Las empresas que deseen implementar productos y servicios de inteligencia artificial deben invertir en soluciones escalables de almacenamiento y gestión de datos, como bases de datos on-premises o en la nube, almacenes de datos, sistemas de archivos distribuidos y data lakes.
• Redes: la infraestructura de IA incorpora sistemas de redes de IA que utilizan IA y ML para dar soporte a cargas de trabajo de IA a escala y mejorar la inteligencia, el rendimiento y la seguridad de la red. Los componentes clave incluyen conmutadores y enrutadores de alto rendimiento, interconexiones y aceleradores de computación para una baja latencia y un alto rendimiento de ancho de banda.
• Centros de datos de IA: un centro de datos de IA es una instalación que alberga la infraestructura de TI específica necesaria para entrenar, implementar y ofrecer aplicaciones y servicios de IA. Estos centros de datos están equipados para proporcionar potencia informática avanzada, sistemas de red y almacenamiento, junto con la energía y la capacidad de refrigeración necesarias para manejar las cargas de trabajo de la IA.

• Preprocesamiento y filtrado de datos: la ingesta de datos procedentes de múltiples fuentes tiene lugar primero en el entrenamiento del modelo. A partir de ahí, los marcos y bibliotecas de proceso de datos como Pandas, SciPy y NumPy pueden procesar y limpiar datos a gran escala.
• Marcos y bibliotecas de machine 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 admiten varias capacidades que requieren las aplicaciones de IA. Estas funciones incluyen la aceleración de las tareas de la GPU y la funcionalidad crítica para los tres tipos de entrenamiento de ML: aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. Estos marcos aceleran el proceso de machine learning y proporcionan a los desarrolladores las herramientas que necesitan para desarrollar e implementar aplicaciones de IA.
• Plataformas MLOps y AIOps: MLOps (operaciones machine learning) es un proceso que implica un conjunto de prácticas específicas para ayudar a automatizar y acelerar el machine learning. La plataformas MLOps ayudan a los desarrolladores e ingenieros en la recopilación de datos y el entrenamiento de modelos, a través de la validación, resolución de problemas y monitorización de una aplicación una vez que se ha lanzado. Estas plataformas sustentan la funcionalidad de la infraestructura de IA, ayudando a los científicos de datos, ingenieros y otros a lanzar con éxito nuevas herramientas, productos y servicios de IA. AIOps amplía aún más el proceso MLOps, aplicando IA y ML para automatizar inteligentemente la implementación de recursos, el escalado, la monitorización continua y la observabilidad, así como pipelines CI/CD diseñados para flujos de trabajo de IA.
• Herramientas de seguridad: la infraestructura de IA combina las herramientas de seguridad de la IA con la infraestructura de ciberseguridad existente, como las fuentes de inteligencia de amenazas y los sistemas de información y gestión de eventos (SIEM) de seguridad. El cifrado y los controles de acceso ayudan a las organizaciones a proteger sus sistemas de IA y sus datos confidenciales en toda la superficie de ataque.

La inteligencia artificial como servicio (AIaaS) se refiere a una plataforma de servicios que ofrece herramientas y capacidades de IA con precios bajo demanda. Este software basado en la nube permite a los usuarios acceder a estas capacidades sin necesidad de crear sus propios modelos de IA.

Los equipos de desarrollo y otros usuarios pueden acceder a estas herramientas a través de interfaces de programación de aplicaciones (API) o kits de desarrollo de software (SDK), que integran funciones de IA en sus aplicaciones y servicios. Por ejemplo, la AIaaS puede proporcionar herramientas de procesamiento del lenguaje natural que analizan el sentimiento del cliente, ayudando a las empresas a mejorar su experiencia del cliente sin crear modelos.

Además de apoyar el desarrollo de aplicaciones de vanguardia para los clientes, las empresas que invierten en infraestructura de IA suelen ver mejoras significativas en sus procesos y flujo de trabajo.

He aquí seis de los beneficios más comunes que pueden esperar las empresas que desarrollan una sólida infraestructura de IA:

• Mayor escalabilidad y flexibilidad
• Mayor rendimiento y velocidad 
• Más colaboración
• Mejor cumplimiento
• Reducción de costes
• Capacidades mejoradas de IA generativa e IA agéntica

Dado que la infraestructura de la IA suele basarse en la nube o implementarse en el perímetro, es escalable y flexible. A medida que los conjuntos de datos necesarios para impulsar las aplicaciones de IA se vuelven más grandes y complejos, la infraestructura de IA está diseñada para escalar con ellas, permitiendo a las organizaciones aumentar recursos según sea necesario.

La infraestructura flexible de nube y edge es altamente adaptable y puede ampliarse o reducirse más fácilmente que la infraestructura de TI 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 GPU, TPU y sistemas de supercomputación, para impulsar los algoritmos de ML que sustentan las capacidades de IA. Los ecosistemas de IA tienen capacidades de procesamiento paralelo, lo que reduce significativamente el tiempo necesario para entrenar modelos de ML.

Porque la velocidad es crucial en muchas aplicaciones de IA, como las aplicaciones de comercio de alta frecuencia y los coches sin conductor, 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.

Basándose en 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 forma 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, abarcando preocupaciones sobre la residencia de datos y la soberanía de la IA. Como resultado, una infraestructura sólida de IA debe garantizar el estricto cumplimiento de las leyes de privacidad durante la gestión de datos y el procesamiento de datos en el desarrollo de nuevas aplicaciones de IA. 

Las soluciones de infraestructura de la IA garantizan que las empresas sigan de cerca todas las leyes y normas aplicables y hagan cumplir la normativa sobre IA. También protegen los datos de los usuarios y evitan 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. A menudo, este enfoque es menos rentable que invertir en una infraestructura de IA diseñada específicamente.

La infraestructura de IA optimiza los recursos y aplica la mejor tecnología disponible para desarrollar y desplegar proyectos de IA. También proporciona un mejor retorno de la inversión (ROI) en las iniciativas de IA que intentar llevarlas a cabo en una infraestructura de TI anticuada e ineficiente.

La IA generativa puede crear su propio contenido (incluyendo texto, imágenes, vídeo y código informático) a partir de simples instrucciones del usuario. Esta capacidad puede aumentar la productividad tanto para empresas como para particulares, como se ha visto en programas como ChatGPT y Claude AI y en casos de uso empresariales que van desde la atención al cliente hasta el análisis de inversiones. La IA agéntica va más allá, permitiendo que los sistemas de IA actúen de forma autónoma en la planificación y ejecución de tareas de varios pasos.

La infraestructura de IA con un marco sólido tanto en IA generativa como en IA agéntica puede ayudar a las empresas a desarrollar estas capacidades de forma segura y responsable.

Estos son seis pasos que las empresas de todos los tamaños y sectores pueden seguir para crear la infraestructura de IA empresarial que necesitan.