Cómo los requisitos de datos están transformando la infraestructura de IA

A medida que los sistemas de IA se integran cada vez más en las operaciones comerciales, los equipos de infraestructura están decidiendo dónde deben residir los datos, cómo deben gestionarse y cómo pueden permanecer accesibles.

El último informe de Google Cloud sobre el estado de la infraestructura de IA¹ destaca esta visión, al constatar que el 52 % de las organizaciones ahora utilizan un enfoque híbrido para la IA, mientras que el 48 % prioriza la infraestructura que admite la residencia de datos, los controles de cumplimiento y los requisitos de seguridad locales.

A medida que las plataformas en la nube siguen acelerando la experimentación y la implementación de la IA, las organizaciones están acumulando conjuntos de datos más grandes y diversos. Estos hallazgos también indican cómo los requisitos de datos están influyendo en las decisiones sobre infraestructura, con un mayor énfasis en la necesidad de gestionar, conservar y acceder a los datos en múltiples entornos.

Cuando los datos determinan la arquitectura

La residencia de datos, la gobernanza, el cumplimiento normativo y la seguridad local son cuestiones fundamentales de gestión y control de datos. Para muchas organizaciones, estos requisitos se convierten en criterios de decisión primordiales que determinan cómo se implementa la infraestructura de IA.

Los distintos tipos de datos están sujetos a diferentes requisitos legales, reglamentarios, de seguridad y operativos. Como resultado, las organizaciones a menudo no pueden mantener todos sus datos en un único entorno. La infraestructura se vuelve distribuida porque los datos en sí mismos deben ser gestionados, almacenados y accedidos de diferentes maneras.

Esta dinámica se hace visible en el creciente interés por las iniciativas de IA soberana, donde los gobiernos y las empresas están invirtiendo en infraestructuras diseñadas para mantener los datos críticos bajo control local, al tiempo que se siguen dando soporte a las cargas de trabajo de la IA.

La IA cambia el valor de los datos.

Si bien la gobernanza, el cumplimiento normativo y la gestión de datos no son requisitos nuevos, la IA cambia la cantidad y el valor de los datos que conservan las organizaciones. A medida que esos datos retenidos se convierten en una fuente de contexto, conocimiento e información operativa para los sistemas de IA, la retención y la gobernanza de datos se convierten en consideraciones clave sobre cómo se almacena y reutiliza la información para crear valor futuro.

En lugar de crear sus propios modelos fundamentales, muchas organizaciones están descubriendo que combinar modelos disponibles comercialmente con datos propios resulta más eficaz. En consecuencia, el control de esos datos se convierte en un factor clave para determinar cuánto valor pueden generar los sistemas de IA.

Los sistemas de IA dependen del contexto acumulado, el historial operativo, los controles de gobernanza, las interacciones con los clientes y el conocimiento organizacional, que deben conservarse y consultarse. Más que un simple insumo para los sistemas de IA, los datos se han convertido en un activo que ayuda a determinar el valor que esos sistemas pueden crear, y que cambia la forma en que las organizaciones conciben la arquitectura.

Tradicionalmente, los equipos de infraestructura solían centrarse en dónde se ejecutan las aplicaciones. Hoy en día, están decidiendo dónde deben residir los datos, cuánto tiempo deben conservarse, qué políticas los rigen y cómo deben seguir siendo accesibles para futuros sistemas de IA.

De las cargas de trabajo a la estrategia de datos

Los hallazgos de Google no son solo una historia sobre la nube, sino también una historia sobre la arquitectura de datos. La infraestructura híbrida es una respuesta arquitectónica a la realidad de que los datos valiosos residen en múltiples entornos.

El debate en el sector está yendo más allá de la cuestión de dónde deberían ejecutarse las cargas de trabajo de IA y, en cambio, se centra en evaluar si la arquitectura puede soportar la forma en que se crean, gestionan, conservan y reutilizan los datos.

Las organizaciones que logren el éxito con la IA construirán una infraestructura en torno a la realidad de sus datos y el valor que estos pueden generar. A medida que los datos retenidos se convierten en una fuente cada vez más importante de contexto, conocimiento y ventaja competitiva, la capacidad de preservar, gestionar y reutilizar esos datos adquiere mayor importancia. Desde esta perspectiva, la infraestructura evoluciona desde una plataforma para ejecutar cargas de trabajo hasta convertirse en un sistema de registro duradero que preserva, gestiona y genera valor a partir de los datos.

Más información: Consulta mi reciente publicación de blog para aprender cómo el almacenamiento de objetos se ha convertido en una capa fundamental para la infraestructura moderna de la nube y la IA.

Notas al pie de página:

¹Informe sobre el estado de la infraestructura de IA en la nube híbrida y la GDC | Blog de Google Cloud