¿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 utilizados para completar tareas específicas de los sistemas de inteligencia artificial, machine learning y aprendizaje profundo.
Más específicamente, el término cargas de trabajo de IA se refiere a tareas intensivas en recursos que requieren grandes cantidades de procesamiento de datos relacionadas con el desarrollo, la capacitación y el despliegue de modelos de IA.
Detrás de escena, las cargas de trabajo de IA individuales permiten que las aplicaciones de IA simulen características similares a las humanas, como la comprensión, la toma de decisiones, la resolución de problemas, la creatividad y la autonomía, asociadas con las formas en que los humanos aprenden, piensan y sacan 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. La cargas de trabajo puede abarcar desde tareas relativamente simples, como un solo cálculo o una aplicación independiente, hasta operaciones complejas, como servicios de procesamiento a gran escala de analytics de datos, nube híbrida o nube pública, o ejecutar una suite de aplicaciones y flujos de trabajo interconectados.
Como subconjunto, las cargas de trabajo de IA se asocian a tareas relacionadas con aplicaciones de IA, como la IA generativa modelos de lenguaje grandes (LLM) como ChatGPT, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) 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 la capacitación del modelo y la inferencia del modelo las dos que más abarcan:
Las cargas de trabajo de entrenamiento de modelos se utilizan para enseñar a los marcos de IA a identificar patrones con el fin de 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 datos y solicitudes completamente nuevos.
En profundidad, algunos tipos adicionales y más matizados de cargas de trabajo de IA incluyen los siguientes:
Estos tipos de cargas de trabajo consisten preparar datos para un análisis más profundo o para fines de entrenamiento de modelos. Como paso crítico en el entrenamiento de modelos de IA, el procesamiento de cargas de trabajo garantiza que los datos de entrenamiento cumplan con los estándares predefinidos de calidad y formato. Las cargas de trabajo de procesamiento de datos contienen tareas como extraer y recopilar datos de diferentes fuentes en un formato coherente y luego cargar los datos en un sistema de almacenamiento para facilitar el acceso al modelo de IA. Estos tipos de procesos también pueden incluir operaciones más avanzadas, como la extracción de características, en las que se identifican puntos de datos o atributos específicos como entradas deseadas desde conjuntos de datos menos estructurados.
Las cargas de trabajo de machine learning (ML) están directamente relacionadas con el desarrollo, capacitación y despliegue de algoritmos de machine learning utilizados para el aprendizaje y la realización de predicciones. Las cargas de trabajo de machine learning (ML) procesan grandes conjuntos de datos, ajustando iterativamente los parámetros del modelo para una mayor precisión. Los modelos de machine learning (ML) son valiosos para tareas de inferencia, como predecir eventos futuros basados en patrones históricos. Estos tipos de cargas de trabajo específicamente pueden hacer un uso intensivos de recursos durante la fase de capacitación, lo que requiere procesadores especializados como GPU (unidades de procesamiento de gráficos) y TPU (unidades de procesamiento tensorial) para acelerar las operaciones a través de cálculos paralelos.
Las cargas de trabajo de aprendizaje profundo (DL) se utilizan para entrenar y desplegar neural networks que imitan la forma en que piensa, aprende y resuelve problemas el cerebro humano. Como subconjunto del machine learning, los sistemas de aprendizaje profundo se definen por una mayor profundidad, que involucra múltiples capas de neuronas artificiales, o nodos, que utilizan jerarquías de datos cada vez más complejas para hacer conexiones y abstracciones. Los modelos de DL son especialmente útiles para reconocimiento de imágenes y reconocimiento de voz, pero estas cargas de trabajo pueden ser incluso más exigentes que las cargas de trabajo de machine learning (ML), ya que exigen los tipos de potentes aceleradores de IA utilizados en la computación de alto rendimiento (HPC).
Las tareas de procesamiento de 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 luego generar respuestas que también son fáciles de entender para los humanos. Las tareas asociadas con el NLP incluyen análisis de sentimientos, traducción de idiomas y reconocimiento de voz. Los sistemas de PNL tienen que ser capaces de analizar grandes volúmenes de datos de texto y audio en busca de contexto, gramática y semántica. Las CPU modernas (unidades centrales de procesamiento) son capaces de ejecutar sistemas de IA de PNL, sin embargo, los modelos lingüísticos 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 (por ejemplo, texto, imágenes, videos) basados en vastos conjuntos de datos de entrenamiento e instrucciones para el usuario. Las cargas de trabajo de IA generativa interpretan los comandos del usuario y hacen inferencias para crear resultados coherentes. Los modelos de lenguaje grandes utilizan cargas de trabajo de IA generativa para tareas como predecir la mejor siguiente palabra para usar en una oración. Los modelos de difusión, utilizados para la generación de imágenes y videos, emplean 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 las computadoras utilizar sensores como cámaras y LiDAR para interpretar datos visuales, identificar objetos y reaccionar en tiempo real. Este tipo de tareas son críticas para aplicaciones como vehículos autónomos o vigilancia automatizada. Las cargas de trabajo de visión artificial incluyen tareas como clasificación de imágenes, detección de objetos y 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 utilidad, con aplicaciones que abarcan industrias desde la automatización hasta la automoción, la atención médica y la fabricación pesada. Cada día se prueban nuevas aplicaciones de IA y se perfeccionan las aplicaciones anteriores, con el potencial de mejorar significativamente una amplia gama de servicios y operaciones.
Experiencia del cliente, servicio y soporte
Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA son cada vez más empleados por compañías que buscan gestionar mejor las inquietudes de los clientes, los tiquetes de soporte e incluso las ventas. Herramientas como estas emplean el procesamiento de lenguaje natural y la IA generativa para interpretar y responder las preguntas de los clientes, brindando respuestas rápidas o derivando las consultas más desafiantes a los agentes en vivo. Debido a que la IA puede manejar tareas de bajo nivel, como responder preguntas frecuentes y brindar soporte siempre activo, los agentes humanos pueden dedicar más tiempo a tareas de alto nivel, lo que resulta en una mejor experiencia de usuario en general.
Detección de fraude
La IA se está convirtiendo rápidamente en una defensa extremadamente poderosa contra las tácticas en continua evolución utilizadas por estafadores y defraudadores. Los algoritmos de machine learning y aprendizaje profundo pueden analizar patrones de transacciones complejos y marcar comportamientos sospechosos mediante la detección. Mientras que los expertos humanos en detección de fraudes solo tienen un ancho de banda limitado, la IA puede revisar exponencialmente más datos por segundo, una herramienta invaluable para industrias como la banca.
Experiencias personalizadas
Las empresas minoristas, los bancos y otras empresas orientadas 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 una fuerza laboral cualificada puede suponer una enorme tensión para cualquier industria. Las plataformas de contratación impulsadas por IA están ayudando a agilizar el proceso de contratación mediante la revisión de currículos, la coincidencia de buenos candidatos con puestos vacantes e incluso la realización de entrevistas preliminares mediante análisis de video. Herramientas como estas pueden ayudar a los profesionales de RRHH a reducir el tiempo dedicado a tareas administrativas menores y centrar 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, mejorando la experiencia de los solicitantes, tanto si consiguen el trabajo como si no.
Desarrollo y modernización de aplicaciones
Las herramientas de IA generativa, que pueden producir resultados detallados basados en apoyos conversacionales, están demostrando un valor único para codificadores y desarrolladores. Capaces de producir código ejecutable, estas herramientas automatizadas de IA agilizan las tareas repetitivas asociadas a la escritura de código, ayudan al desarrollo de aplicaciones y aceleran las iniciativas de migración de aplicaciones y modernización de aplicaciones. Aunque no sustituyen a los programadores con talento, las herramientas de programación de IA pueden ayudar a reducir los errores y garantizar la coherencia del código.
Mantenimiento predictivo
En combinación con herramientas poderosas como la virtualización, los modelos de machine learning pueden analizar datos recopilados de sensores, dispositivos habilitados para Internet de las Cosas (IoT) y tecnología operativa (OT) para desarrollar pronósticos confiables para el mantenimiento necesario del equipamiento, evitando fallas en la máquina. El mantenimiento predictivo habilitado con IA puede reducir el costoso tiempo 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 genera mayores costos, menor estabilidad y 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, reduciendo la tensión del ancho de banda en los principales pipelines y mejorando el rendimiento general a lo largo del ciclo de vida de todo tipo de cargas de trabajo.
Si bien hay 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 on premises o en centros de datos remotos y hardware potente y especializado.
Algunos de los principales desafíos de implementar 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 algoritmos complejos de IA y el procesamiento de datos de gran volumen requieren hardware optimizado para IA creado 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: las cargas de trabajo de IA dependen (y producen) grandes cantidades de datos. Estos datos a menudo pueden contener cualquier cosa, desde información personal confidencial hasta secretos comerciales e inteligencia 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 subestimar la importancia de los estrictos controles de seguridad.
- Mantenimiento: con el tiempo, los modelos de IA ocasionalmente necesitan ser reentrenados y recalibrados para garantizar la precisión. El reentrenamiento regular de modelos de IA puede ser un proceso que requiere mucho costo y mano de obra, y debe ser llevado a cabo por profesionales calificados.
- Preocupaciones éticas: operar sistemas de IA con cargas de trabajo de IA plantean un serie de nuevas consideraciones éticas. Cuestiones como la gestión del sesgo algorítmico, la transparencia del modelo y la garantía de la rendición de cuentas continúan generando debate. En el caso de la IA generativa, que a menudo se entrena con propiedad intelectual original, las preocupaciones en cuanto a los derechos de autor y la atribución plantean preguntas interesantes e importantes.
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