La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una tecnología del futuro para estar ya muy presentes en nuestras vidas. Cualquier empresa puede beneficiarse de sus ventajas para facilitar la toma de decisiones, mejorar la experiencia del cliente y ahorrar costes. En este post proponemos cómo actualizar la infraestructura TI para IA indicando qué recursos hay que optimizar.
La IA ya forma parte del día a día. Esta tecnología es la que genera las recomendaciones que recibimos al utilizar, por ejemplo, las plataformas audiovisuales o al comprar en tiendas online; organismos científicos se sirven de ella para avanzar en sus estudios, y hasta la NBA confía en ella para medir las cualidades de los jugadores y ofrecer retransmisiones personalizadas a sus seguidores.
Hoy por hoy la IA puede estar presente en cualquier compañía que quiera rentabilizar y maximizar el valor de la ingente cantidad de datos que provienen tanto de fuentes internas como externas. Desplegar soluciones de Inteligencia Artificial es la mejor manera para dejar de ver Big Data como un problema, y sí como un generador de oportunidades.
Claves para soportar aplicaciones y cargas de trabajo de IA
Para implantar un proyecto de Inteligencia Artificial con éxito es necesario auditar y actualizar la infraestructura TI. Los DataCenter tradicionales no responden a las exigencias de un entorno en el que el volumen de datos se escala continuamente y debe moverse ágilmente entre sistemas.
La IA exige cargas de trabajo intensivas en datos que demandan condiciones específicas referidas a almacenamiento, redes, computación, preparación/limpieza, gobernanza, accesos y seguridad. Así es necesario definir claramente donde se van a almacenar los datos, cómo se van a mover, cómo serán procesados y cómo hay que prepararlos para que sean aptos.
Optimizar los recursos TI corporativos conlleva un esfuerzo muy considerable y requiere de un profundo conocimiento. Pocas empresas pueden llevar a cabo la planificación, implantación y conexión de todos los sistemas adecuados en el mínimo tiempo y con la máxima eficacia para aplicar los beneficios de la IA en el negocio cuanto antes.
Asociarse con expertos que tengan la capacitación oportuna para liderar esta modernización TI, como los profesionales de Orbit Consulting Group, asegura no solo el despliegue, sino su mantenimiento para dar soporte a cualquier iniciativa IA: Machine Learning, Deep Learning, procesamiento de lenguaje natural…
¿Qué almacenamiento necesito para Inteligencia Artificial?
El almacenamiento es un recurso prioritario en todo proyecto IA pues tiene que garantizar su robustez en un escenario de crecimiento continuo de datos y su agilidad para proveerlos a los sistemas oportunos. Al elegir el mejor almacenamiento para IA hay que valorar su capacidad escalable, sus valores IOPS para determinar latencias y rendimientos, y sus funcionalidades de gestión de BigData.
La elección de los sistemas de almacenamiento dependerá del uso que se dé a las aplicaciones de IA. En aquellos escenarios en los que se necesite tomar decisiones en tiempo real, los sistemas de almacenamiento flash son los más demandados. Pero también hay empresas que opten por análisis de los datos tras su procesamiento sin tanta prisa, por lo que se abren otras opciones, incluyendo servicios en la Nube.
Lo que sí es necesario es conocer en todo momento dónde residen los datos y asignarlos a los sistemas con unas u otras características en función del uso que van a hacer de ellos las soluciones de Inteligencia Artificial. La propia IA forma parte de los recursos de almacenamiento más avanzados para distribuir los datos en distintas ubicaciones en función de su frecuencia de uso y valor.
¿Qué tipo de redes se necesitan para IA?
La calidad de las comunicaciones es crítica para garantizar el flujo de algoritmos y datos que alimentan las distintas tecnologías de Inteligencia Artificial. Por eso, en las arquitecturas TI enfocadas a IA, hay que priorizar todo aquello que proporcione un alto ancho de banda y una baja latencia. Y aquí las redes son fundamentales.
El alto intercambio de grandes volúmenes de datos entre distintos sistemas exige un diseño de red TI corporativa avanzado. En este escenario lo más recomendable es optar por soluciones que automaticen la gestión de las redes IT. Las redes definidas por software SDN (Software Defined Netwok) permiten anticipar las peticiones de red, detectar amenazas y actuar en tiempo real.
Procesamiento, limpieza de datos y seguridad
La computación tradicional basada en CPUs no es suficiente para aplicar las diversas variedades de Inteligencia Artificial, es necesario acelerarla mediante GPU (Unidades de Procesamiento Gráfico). Proveedores TI de ambos campos se han unido para proporcionar equipos orientados a IA capaces de procesar grandes volúmenes de datos de forma escalable y ahorrando energía.
Pero por mucho que se mejoren la computación, el almacenamiento y las redes, si los datos con los que se trabaja no tienen calidad, será imposible beneficiarse de la IA pues los resultados no serán fiables. Por eso previamente a optimizar estos recursos, es obligatorio preparar los datos eliminando duplicidades, incoherencias, desactualizaciones, etc. Para ello hay que implementar soluciones que automatizan la limpieza de los datos basándose en reglas y algoritmos.
En el punto final de un plan para implantar IA en la empresa, debe situarse siempre la entrega segura y eficiente de los datos. Es decir, garantizar la accesibilidad de los mismos a través de cualquier dispositivo para que puedan estar disponibles siempre que se necesitan. Las soluciones de gestión de identidades y accesos, así como las herramientas de cifrado de datos aseguran entregas protegidas y controladas.
Orbit Consulting Group es una empresa especializada en diseñar e implantar soluciones de arquitectura TI para pymes y empresas de Madrid, y el resto de España.
