La infraestructura AI: clave para la hiperautomatización en las industrias emergentes
En el escenario tecnológico contemporáneo, la inteligencia artificial (AI) no es meramente un recurso extra, sino que se ha transformado en un componente esencial para la competitividad de las entidades. El artículo, motivado por los hallazgos del más reciente estudio sobre infraestructura AI del Uptime Institute, muestra cómo las entidades están modificando rápidamente sus infraestructuras para cumplir con las exigencias de la hiperautomatización moldeada por la Inteligencia Artificial.
La AI como componente estratégico
De acuerdo con la investigación, llevada a cabo en más de 500 administradores de centros de datos a escala global, la Inteligencia Artificial se ha consolidado como un elemento clave en la estrategia competitiva de las organizaciones. El 32% de los participantes en la encuesta ya están realizando tareas de inferencia AI y un 45% tiene la intención de implementarlas en el futuro. Esto indica que aproximadamente el 80% de las organizaciones están implementando o preparándose para la incorporación de la Inteligencia Artificial, subrayando la necesidad apremiante de estar listos a nivel de infraestructura.
Tendencias en el alojamiento de cargas AI
Un descubrimiento esencial en el campo de la tecnología es la tendencia creciente hacia el alojamiento de cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) en diferentes tipos de infraestructuras.
A diferencia de la creencia popular que sugiere que la nube pública es la elección predeterminada para alojar estas cargas, los datos muestran un panorama diverso.
La investigación revela que el 46% de las cargas de trabajo de IA se alojan a nivel local.
Un 34% de las cargas de IA se ejecutan en ambientes de colocation, que ofrecen servicios combinados de infraestructura.
Sorprendentemente, solo el 14% de las cargas de IA se encuentran en la nube pública, desafiando las suposiciones comunes.
Estos patrones de alojamiento están influenciados por la necesidad de soberanía de datos, que se refiere al control sobre cómo y dónde se almacenan los datos.
Otro factor crucial es la gestión de costos, que afecta la decisión sobre el alojamiento de infraestructuras.
La demanda de desempeño en tiempo real también impulsa esta tendencia, esencial para aplicaciones que requieren respuestas inmediatas.
Las organizaciones valoran cada vez más la capacidad de conservar el control sobre sus propios datos.
Mantener la infraestructura local permite una integración más estrecha con otros sistemas internos.
En conjunto, estas razones demuestran por qué muchas empresas optan por no depender exclusivamente de la nube pública para sus cargas de IA.
La infraestructura detrás de la hiperautomatización
La hiperautomatización hace referencia a la integración de tecnologías avanzadas como la Inteligencia Artificial (IA), el aprendizaje automático y la automatización robótica en un mismo sistema. Estas tecnologías trabajan en conjunto para automatizar procesos complejos y repetitivos de manera más eficiente y efectiva.
La infraestructura subyacente juega un papel crucial en el éxito de la hiperautomatización.
Las cargas laborales de la Inteligencia Artificial requieren infraestructura avanzada para manejar el aumento significativo en el uso de energía y generación de calor.
Los centros de datos deben evolucionar para adaptarse a estas nuevas exigencias tecnológicas.
Un informe reciente destaca que los racks utilizados para entrenar modelos de IA ya han superado los 50 kW en el 27% de los casos.
Como resultado de esta evolución, más del 50% de los centros de datos han comenzado a actualizar sus sistemas de suministro de energía y refrigeración para poder gestionar la creciente demanda.
Estas actualizaciones son indispensables para mantener la eficiencia operativa y la sostenibilidad de los centros de datos en el futuro.
La habilidad de una entidad para triunfar en proyectos de hiperautomatización no solo se basa en la implementación de tecnologías de Inteligencia Artificial, sino también en construir la infraestructura apropiada. Se recomienda a los líderes adoptar una actitud proactiva e invertir en ambientes escalables y de alto rendimiento que sean capaces de adaptarse al aumento de la complejidad y volumen de las cargas laborales de la Inteligencia Artificial. La alerta es evidente: aquellos que no actualizan su infraestructura corren el peligro de quedarse rezagados en un mundo cada vez más automatizado y competitivo.
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