¿Qué es la infraestructura de IA?

Una infraestructura de IA sólida permite a los desarrolladores crear y desplegar eficazmente aplicaciones de IA y machine learning (ML), como chatbots, como Chat GPT de OpenAI,reconocimiento facial y del habla, y visión artificial. Empresas de todos los tamaños y de una amplia gama de industrias dependen de la infraestructura de IA para hacer realidad sus ambiciones. Antes de entrar en qué hace que la infraestructura de IA sea importante y cómo funciona, veamos algunos términos clave.

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, robótica y más, la tecnología de IA puede realizar tareas que normalmente requieren intervención humana, como 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 utiliza datos y algoritmos para imitar el modo en que los humanos aprenden, mejorando la precisión de sus respuestas con el tiempo. El ML se basa en un proceso de decisión para realizar predicciones o clasificar información, una función de error que evalúa la precisión de su trabajo y un modelo de lenguaje grande (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 que se alcanza un umbral de precisión definido para el modelo.

Para obtener más información sobre las diferencias matizadas entre IA y ML, consulte nuestro blog “AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning vs. Neural Networks: What’s the difference?”

A medida que las empresas descubren más y más formas de emplear la IA, la creación de la infraestructura necesaria para apoyar su desarrollo se convirtió en algo primordial. Ya sea implementando ML para estimular la innovación en la cadena de suministro o prepararse para lanzar un chatbot generativo de IA, contar con la infraestructura adecuada es crucial.

La razón principal por la que los proyectos de AI requieren una infraestructura a medida es la gran cantidad de energía necesaria para ejecutar cargas de trabajo de AI. Para lograr este tipo de energía, la infraestructura de AI depende de la baja latencia de los entornos cloud y de la potencia de procesamiento de las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) en lugar de las unidades de procesamiento central (CPU) típicas de las tradicionales Entornos  de infraestructura de TI.

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 favorecen las infraestructuras 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 respaldar el desarrollo de aplicaciones de vanguardia para los clientes, las empresas que invierten en infraestructura de IA suelen ver grandes mejoras 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 estable:

Dado que la infraestructura de IA suele estar basada en la nube, es mucho más escalable y flexible que sus predecesoras de TI on-premises. 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 ellos, lo que permite a las organizaciones aumentar los recursos según sea necesario. La infraestructura de nube flexible es altamente adaptable y puede ampliar o reducir fácilmente que la infraestructura de TI más tradicional a medida que cambian los requisitos de una empresa.

La infraestructura de IA emplea las últimas tecnologías de computación de alto rendimiento (HPC) disponibles, como GPU y unidades de protocolo tensor (TPU), para impulsar los algoritmos de ML que sustentan las capacidades de IA. Los ecosistemas de IA tienen capacidades de procesamiento paralelo que reducen significativamente el tiempo necesario para capacitar 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 trata solo de hardware y software, también proporciona a los desarrolladores e ingenieros los sistemas y procesos que necesitan para trabajar juntos de manera más efectiva al crear aplicaciones de IA. Al confiar en las prácticas de MLOps, un ciclo de vida para el desarrollo de IA construido para simplificar 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 aumentaron las preocupaciones en torno a la privacidad de datos y la IA, el entorno regulatorio se volvió más complejo. Como resultado, una infraestructura de IA estable debe garantizar que las leyes de privacidad se cumplan estrictamente durante la gestión y el procesamiento de datos en el desarrollo de nuevas aplicaciones de IA. Las soluciones de infraestructura de IA garantizan que se sigan de cerca todas las leyes y normas aplicables y el cumplimiento de la IA, protegiendo los datos de los usuarios y manteniendo a las empresas a salvo de 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 más altos. La infraestructura de IA garantiza la optimización de los recursos y la utilización de la mejor tecnología disponible en el desarrollo y despliegue de proyectos de IA. Invertir en una infraestructura de IA sólida 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 es la IA que puede crear su propio contenido, incluidos texto, imágenes, video y código informático, empleando instrucciones simples de los usuarios. Desde el lanzamiento de ChatGPT, una aplicación de IA generativa, hace dos años, empresas de todo el mundo estuvieron probando con entusiasmo nuevas formas de aprovechar esta nueva tecnología. La IA generativa puede aumentar exponencialmente la productividad tanto de las empresas como de las personas. Pero 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 manera segura y responsable.

Para brindar a los ingenieros y desarrolladores los recursos que necesitan para crear aplicaciones avanzadas de IA y ML, la infraestructura de IA se basa en una combinación de hardware y software modernos. Por lo general, la infraestructura de IA se divide en cuatro componentes: almacenamiento y procesamiento de datos, recursos informáticos, marcos de ML y plataformas MLOps. Aquí hay una visión más detallada de cómo funcionan.

Las aplicaciones de AI deben entrenarse con grandes conjuntos de datos para ser eficaces. Las empresas que buscan desplegar productos y servicios de AI sólidos deben invertir en soluciones escalables de almacenamiento de datos y gestión de datos, como bases de datos on premises o basadas en cloud, almacenes de datos y sistemas de archivos distribuidos. Además, a menudo se necesitan infraestructuras de procesamiento de datos y bibliotecas de procesamiento de datos como Pandas, SciPy y NumPy para procesar y limpiar los datos antes de que puedan usarse para entrenar un modelo de AI.

Las tareas de ML e IA requieren grandes cantidades de potencia informática y recursos para ejecutar. 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, típicamente 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 que se han creado 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 . 

Los marcos de ML proporcionan recursos específicos que la IA necesita para diseñar, capacitar e implementar modelos de ML. Los marcos de ML como TensorFlow y PyTorch soportan una variedad de capacidades requeridas por las aplicaciones de IA, incluido el aceleramiento de las tareas de GPU y la funcionalidad crítica para los tres tipos de entrenamiento de ML: entrenamiento supervisado, no supervisado y de refuerzo. Los marcos estables de ML aceleran el proceso de machine learning y proporcionan a los desarrolladores las herramientas que necesitan para desarrollar y desplegar 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 monitoreo de una aplicación una vez que se lanzó. Las plataformas MLOps 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 con capacidad de IA.

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