La IA está cambiando la planificación de infraestructuras: aquí te explicamos por qué

Los datos se están convirtiendo en el principal motor de las decisiones sobre infraestructura a medida que se diversifican las cargas de trabajo de la IA

La planificación de infraestructuras se ha basado tradicionalmente en la estabilidad, ya que las organizaciones seleccionaban plataformas, tecnologías cualificadas, arquitecturas estandarizadas y, posteriormente, las escalaban de forma coherente y eficiente.

Eso está cambiando a medida que más iniciativas de IA pasan de la fase piloto a la fase de producción.

Actualmente, los equipos dan soporte a una variedad cada vez mayor de cargas de trabajo, entornos de implementación y requisitos empresariales, al tiempo que cumplen con los requisitos de gobernanza, cumplimiento normativo y soberanía. Algunas aplicaciones de IA se ejecutan en nubes públicas, mientras que otras permanecen en las instalaciones del cliente o en el perímetro de la red.

Mientras tanto, el ritmo acelerado de la tecnología está generando más opciones de modelos y posibilidades de implementación que nunca. Las decisiones sobre infraestructura se centran cada vez menos en identificar una arquitectura estándar única y más en mantener la flexibilidad para adaptarse.

Los modelos son cada vez más intercambiables dentro de los flujos de trabajo de IA. Las organizaciones pueden asignar diferentes tareas a diferentes modelos en función del coste, el rendimiento o los requisitos del negocio. Los modelos de IA con gran capacidad están apareciendo en una gama más amplia de entornos, desde infraestructuras a hiperescala hasta dispositivos locales. Los proveedores de infraestructura también están planificando arquitecturas informáticas más modulares y reemplazables.

Todo esto apunta a un cambio más amplio: La infraestructura de IA se está volviendo más dinámica y las decisiones sobre la infraestructura dependen cada vez más de la carga de trabajo específica. En muchos casos, los datos son la razón.

El cambiante valor de los datos

La IA está creando nuevas oportunidades para reutilizar datos en diferentes sistemas, flujos de trabajo y aplicaciones. Estas aplicaciones tienen requisitos diferentes en cuanto a dónde residen los datos, cómo se gestionan, quién puede acceder a ellos, con qué frecuencia se transfieren y durante cuánto tiempo deben conservarse. La privacidad, la soberanía, la latencia, los aspectos económicos y las consideraciones operativas también influyen en estas decisiones arquitectónicas.

Esto significa que la infraestructura se adapta cada vez más a las necesidades de los datos, en lugar de adoptar un enfoque de implementación único para todos los casos. Históricamente, las organizaciones recopilaban datos para responder a preguntas empresariales conocidas. El análisis de datos ayudó a predecir resultados futuros, pero las preguntas en sí mismas generalmente se comprendían de antemano.

Gracias a la IA, las interacciones con los clientes, el historial operativo, los registros de gobernanza, el conocimiento organizativo y el contexto empresarial pueden reutilizarse en múltiples sistemas, flujos de trabajo y aplicaciones.

Dado que las nuevas implementaciones generan nuevos datos que pueden servir de base para futuros modelos, flujos de trabajo y decisiones, los datos retenidos se convierten en un insumo para la creación de valor futuro.

Cuando los datos perduran más que la infraestructura

En mis conversaciones con profesionales del sector, ha quedado cada vez más claro que los datos persisten mucho después de que finalicen los ciclos de procesamiento individuales. Los modelos, la infraestructura y las aplicaciones pueden cambiar, pero los datos permanecen.

Como resultado, muchas organizaciones están encontrando valor en combinar modelos disponibles comercialmente con datos propios. Cuando eso sucede, la capacidad de retener, gestionar, acceder y reutilizar los datos cobra mayor importancia. Dado que los datos suelen perdurar más que la infraestructura utilizada para procesarlos, las organizaciones están haciendo mayor hincapié en arquitecturas que puedan adaptarse a medida que evolucionan las tecnologías.

Quieren tener la capacidad de adoptar nuevas tecnologías y cualificar la infraestructura con mayor rapidez. Buscan arquitecturas que les permitan responder a los requisitos cambiantes sin tener que reconstruir todo desde cero.

También observo un mayor interés en los modelos de infraestructura adaptables que reducen las dependencias rígidas entre las capas tecnológicas. Esta flexibilidad tiene como objetivo crear suficientes opciones para responder a los cambios en la carga de trabajo, las tecnologías y las prioridades empresariales.

A medida que la IA se integra cada vez más en las operaciones comerciales, las decisiones sobre infraestructura estarán cada vez más condicionadas por los datos: dónde residen, cómo se gestionan, cuánto tiempo conservan su valor y con qué eficacia pueden reutilizarse en una gama cada vez mayor de aplicaciones y cargas de trabajo.

Construir una infraestructura flexible en torno al valor a largo plazo de los datos será una ventaja decisiva en el futuro de la IA.

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