¿Qué es la infraestructura de IA?

Esta tecnología forma parte de una pila de IA, que también incluye la infraestructura, las herramientas y los servicios que permiten desarrollar y ejecutar 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 y desplegar de manera efectiva 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 fundamental para las organizaciones que buscan adoptar y ampliar la IA agéntica, IA generativa, IA para 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 global en infraestructura de IA casi se triplique para 2029. Se prevé que el mercado crezca de 334 000 millones de dólares en 2025 a más de 900 000 millones de dólares en 2029.¹

La infraestructura de IA continúa evolucionando junto con el ecosistema de IA de extremo a extremo en rápida expansión. Por ejemplo, las organizaciones confían en un enfoque híbrido, que combina la escalabilidad de los servicios de nube pública para el entrenamiento con la infraestructura on premises para una inferencia de IA confiable de alto volumen.

En entornos de centro de datos on premises y privados, los aceleradores de IA integrados en mainframes como el IBM Z están contribuyendo a acelerar la productividad de los desarrolladores y a alcanzar los objetivos de modernización. Esta necesidad es especialmente importante para industrias como las finanzas y los seguros, donde las estrictas regulaciones a menudo dictan dónde se pueden almacenar y procesar los datos.

En el punto final de los entornos de infraestructura híbrida distribuida, la IA edge permite que los modelos de IA se ejecuten en dispositivos locales como cámaras y sensores. Este enfoque permite a las organizaciones obtener insights de forma inmediata sin depender de una infraestructura en la nube para el procesamiento.

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

La gobernanza y la soberanía de los datos son las principales preocupaciones en la actualidad, a medida que proliferan los volúmenes de datos impulsados por IA procedentes de numerosas fuentes dispares. En consecuencia, las organizaciones están adaptando su infraestructura de IA para cumplir con los objetivos de soberanía de IA, lo que les permite controlar directamente sus modelos de IA y garantizar así la independencia, la seguridad y el cumplimiento normativo 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 las actividades principales.  

El mismo estudio revela que el 57 % de los líderes empresariales encuestados cree que su ventaja competitiva provendrá principalmente de la sofisticación de sus modelos de IA. Con ese fin, la infraestructura de IA segura y diseñada específicamente se ha vuelto esencial a medida que el papel de la IA en los negocios continúa creciendo.

Empresas de todos los tamaños y de una amplia variedad de industrias dependen de la infraestructura de IA para hacer realidad sus ambiciones. Antes de profundizar en la infraestructura de IA y su funcionamiento, conviene repasar algunas tecnologías fundamentales: inteligencia artificial, machine learning (ML) y aprendizaje profundo.

La IA es una tecnología que permite a las computadoras 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 una entrada humana. Estas tareas incluyen operar un vehículo, responder preguntas o entregar insights a partir de grandes volúmenes de datos.

Muchas de las aplicaciones más populares de IA se basan en modelos de machine learning, un área de IA que se centra específicamente en datos y algoritmos.

El ML es un área de enfoque de la IA que usa datos y algoritmos para imitar la forma en que los humanos aprenden, para la precisión de sus respuestas con el tiempo. El ML se basa en algunos procesos principales:

• Un proceso de toma de decisiones para realizar una predicción o clasificar información.
• Una función de error que evalúa la precisión de su trabajo.
• 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 que se alcanza un umbral de precisión definido para el modelo.

Un subconjunto de machine learning (ML), el aprendizaje profundo forma la base de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y otras aplicaciones de IA generativa.

Consiste en  neural networks multicapa modeladas con base en el 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 aprendizaje profundo sea adecuado para el procesamiento de lenguaje natural, que impulsa los chatbots, las herramientas de traducción y análisis predictivos para pronosticar la demanda de los clientes.

Para obtener más información sobre las diferencias matizadas entre estas tecnologías, consulte nuestro blog: “IA versus machine learning vs. deep learning versus neural networks: What’s the difference?”

La infraestructura de TI es un término general que se refiere a los recursos de hardware, software y redes que las empresas necesitan para gestionar y ejecutar sus entornos de TI de manera eficaz.

Tanto la infraestructura de TI como la infraestructura de IA comparten tecnologías modernas subyacentes, como la virtualización, los hipervisores, los contenedores, Kubernetes de código abierto y los microservicios para desplegar y orquestar cargas de trabajo de IA a gran escala. Si bien la infraestructura de TI se compone de tecnologías que admiten aplicaciones comerciales 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 usar la IA, crear la infraestructura necesaria para admitir su desarrollo se ha vuelto primordial. Ya sea para desplegar ML con el fin de impulsar la innovación en la cadena de suministro o para preparar el lanzamiento de agentes virtuales impulsados por IA generativa, es fundamental contar con la infraestructura adecuada.

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

Además, la infraestructura de IA se centra en hardware y software diseñados específicamente para arquitecturas híbridas distribuidas que admiten tareas de IA y machine learning (ML).   

La infraestructura de IA se basa en una combinación de hardware y software modernos. Esta pila integrada incluye soluciones de computación, red y almacenamiento y otros recursos que respaldan todo el ciclo de vida de la IA, que abarca el entrenamiento de modelos, el despliegue y la gestión continua.  

Este es un análisis detallado de los componentes avanzados de la infraestructura de IA.

• Servidores especializados: la infraestructura de IA utiliza servidores especializados y clústeres de servidores que permiten el traslado de datos a alta velocidad y ofrecen capacidades de almacenamiento de alto rendimiento. Este hardware abarca desde servidores de chip de IA on premises (por ejemplo, IBM Z con el procesador Telum) hasta servidores de IA edge energéticamente eficientes y servidores de alta densidad basada en la nube.
• Recursos informáticos: las tareas de machine learning (ML) e IA requieren grandes cantidades de potencia. La infraestructura de IA bien diseñada a menudo incluye hardware especializado, como una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) y una  unidad de procesamiento de tensores (TPU) para proporcionar capacidades de procesamiento paralelo y acelerar las tareas de ML.
• Unidades de procesamiento de gráficos (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 de tensores (TPU): las TPU son aceleradores de IA creados a medida para acelerar los cálculos de tensores en cargas de trabajo de IA. Su alto rendimiento y baja latencia los hacen ideales para muchas aplicaciones de IA y aprendizaje profundo.
• Almacenamiento de datos: para que las aplicaciones de IA sean eficaces, deben entrenarse con grandes   conjuntos de datos. Las empresas que buscan desplegar productos y servicios de IA necesitan invertir en soluciones escalables de almacenamiento de datos y soluciones de gestión, como bases de datos  on-premises o basadas en la nube data warehouses, sistemas de archivos distribuidos y data lakes.
• Redes: la infraestructura de IA incorpora sistemas de redes de IA que utilizan la IA y el ML para admitir cargas de trabajo de IA a escala y mejorar la inteligencia de la red, el rendimiento y la seguridad. Los componentes clave incluyen conmutadores y enrutadores de alto rendimiento, interconexiones y aceleradores informáticos 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 facilidad que alberga la infraestructura de TI específica necesaria para entrenar, desplegar y entregar aplicaciones y servicios de IA. Estos centros de datos están equipados para proporcionar potencia informática avanzada, redes y sistemas de almacenamiento, junto con la energía y la capacidad de refrigeración necesarias para manejar cargas de trabajo de IA.

• Preprocesamiento y filtrado de datos: la ingesta de datos procedentes de múltiples fuentes ocurre en primer lugar durante el entrenamiento del modelo. A partir de ahí, los marcos y bibliotecas de procesamiento de datos como Pandas, SciPy y NumPy pueden procesar y limpiar datos a gran escala.
• Infraestructura y bibliotecas de machine learning (ML): los marcos de machine learning proporcionan recursos específicos que la IA necesita para diseñar, entrenar y desplegar modelos de machine learning (ML). Los marcos de ML como Tensorflow y PyTorch ofrecen diversas capacidades necesarias para las aplicaciones de IA. Estas funciones incluyen la aceleración de las tareas de GPU y la funcionalidad crítica para los tres tipos de entrenamiento de ML: aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo. Estos marcos aceleran el proceso de machine learning y proporcionan a los desarrolladores las herramientas que necesitan para desarrollar y desplegar aplicaciones de IA.
• Plataformas MLOps y AIOps: MLOps (operaciones de machine learning) es un proceso que implica un conjunto de prácticas específicas para ayudar a  automatizar y acelerar el machine learning. Las plataformas de MLOps ayudan a los desarrolladores e ingenieros en la recopilación de datos y el entrenamiento de modelos, a través de la validación, la resolución de problemas y el monitoreo 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 el despliegue de recursos, escalado, monitoreo continuo y observabilidad, así como pipelines CI/CD diseñados para flujos de trabajo de IA.
• Herramientas de seguridad: la infraestructura de IA integra herramientas de seguridad de IA con la infraestructura de ciberseguridad existente, como los feeds de inteligencia de amenazas y los sistemas de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM). El cifrado y los controles de acceso ayudan a las organizaciones a proteger sus sistemas de IA y 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 equipos 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, AIaaS puede proporcionar herramientas de procesamiento de lenguaje natural que analizan el sentimiento del cliente, ayudando a las empresas a mejorar la experiencia del cliente sin crear modelos.

Además de respaldar 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.

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

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

Como la infraestructura de IA suele estar basada en la nube o desplegada en el edge, es tanto escalable como 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 estas, lo cual permite a las organizaciones aumentar los recursos según sea necesario.

La infraestructura flexible de nube y edge es altamente adaptable y se puede escalar o reducir 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 potenciar 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.

Dado que la velocidad es crucial en muchas aplicaciones de IA, como las aplicaciones de comercio de alta frecuencia y los automóvil sin conductor, las mejoras en la velocidad y el rendimiento son una característica crítica de la infraestructura de la IA.

Una infraestructura de IA sólida no se limita al hardware y el 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.

Con base en MLOps, un ciclo de vida para el desarrollo de IA creado para agilizar 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 aumentaron las preocupaciones en torno a la privacidad de datos y la IA, el entorno regulatorio se volvió más complejo, abarcando preocupaciones sobre la residencia de datos y la soberanía de la IA. Como resultado, una infraestructura de IA sólida debe garantizar que las leyes de privacidad se cumplan estrictamente durante la gestión de datos y el procesamiento de datos en el desarrollo de nuevas aplicaciones de IA. 

Las soluciones de infraestructura de IA garantizan que las empresas cumplan estrictamente todas las leyes y normas aplicables y velen por el cumplimiento normativo en materia de IA. Además, protegen los datos de los usuarios y evitan daños legales y de reputación.

Si bien invertir en infraestructura de IA puede ser costoso, los costos asociados con el intento de desarrollar aplicaciones y capacidades de IA en la infraestructura de TI tradicional pueden ser aún mayores. A menudo, este enfoque es menos rentable que invertir en una infraestructura de IA especialmente diseñada.

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 iniciativas de IA que intentar lograrlas en una infraestructura de TI obsoleta e ineficiente.

La IA generativa puede crear su propio contenido (incluidos textos, imágenes, videos y código informático) a partir de sencillas instrucciones del usuario. Esta capacidad puede aumentar la productividad tanto de las empresas como de las personas físicas, como se ha podido observar en programas como ChatGPT y Claude AI, así como en casos de uso empresarial que van desde la atención al cliente hasta el análisis de inversiones. La IA agéntica va más allá, al permitir que los sistemas de IA actúen de forma autónoma en la planeación y ejecución de tareas de varios pasos.

La infraestructura de IA con un marco sólido en torno a la IA generativa e IA agéntica puede ayudar a las empresas a desarrollar estas capacidades de manera segura y responsable.

A continuación, se presentan seis pasos que las empresas de todos los tamaños e industrias pueden seguir para crear la infraestructura de IA empresarial que necesitan.