El crecimiento de la inteligencia artificial (IA) está en aumento y las organizaciones de TI buscan con urgencia modernizar y escalar sus centros de datos para dar cabida a la nueva ola de aplicaciones con capacidad de IA para generar un profundo impacto en el negocio de sus empresas.
Es una carrera contra el tiempo. En el último Índice de preparación para la IA de Cisco , el 51 por ciento de las empresas afirman que tienen un máximo de un año para implementar su estrategia de IA o, de lo contrario, tendrá un impacto negativo en su negocio.
La IA ya está transformando la forma en que las empresas hacen negocios
El rápido crecimiento de la IA generativa en los últimos 18 meses ya está transformando la forma en que operan las empresas en prácticamente todos los sectores. En el sector sanitario, por ejemplo, la IA está facilitando a los pacientes el acceso a la información médica, ayudando a los médicos a diagnosticar a los pacientes con mayor rapidez y precisión y proporcionando a los equipos médicos los datos y la información que necesitan para ofrecer la mejor calidad de atención. En el sector minorista, la IA está ayudando a las empresas a mantener los niveles de inventario, personalizar las interacciones con los clientes y reducir los costes mediante una logística optimizada.
Los fabricantes están aprovechando la IA para automatizar tareas complejas, mejorar el rendimiento de la fabricación y reducir el tiempo de inactividad de la producción, mientras que en los servicios financieros, la IA está permitiendo una orientación financiera personalizada, mejorando la atención al cliente y transformando las sucursales en centros de experiencia. Los gobiernos estatales y locales también se benefician de la innovación en IA, que la aprovechan para mejorar los servicios a los ciudadanos y permitir una formulación de políticas más eficaz y basada en datos.
Superar la complejidad y otras barreras clave de implementación
Si bien la promesa de la IA es clara, el camino a seguir para muchas organizaciones no lo es. Las empresas enfrentan desafíos importantes en el camino hacia la mejora de su preparación. Estos incluyen la falta de talento con las habilidades adecuadas, preocupaciones sobre los riesgos de ciberseguridad que plantean las cargas de trabajo de IA, largos plazos de entrega para adquirir la tecnología requerida, silos de datos y datos distribuidos en múltiples jurisdicciones geográficas. Hay trabajo por hacer para capitalizar la oportunidad de la IA, y una de las primeras órdenes del día es superar una serie de barreras de implementación significativas.
La incertidumbre es una de esas barreras, especialmente para aquellos que todavía están tratando de determinar qué papel desempeñará la IA en sus operaciones. Pero esperar a tener todas las respuestas antes de comenzar con los cambios de infraestructura necesarios significa quedarse aún más atrás de la competencia. Por eso es fundamental comenzar a implementar la infraestructura ahora en paralelo con las actividades de planificación de la estrategia de IA. Evaluar la infraestructura que está optimizada para la IA en términos de potencia de procesamiento acelerada, almacenamiento de alto rendimiento y redes confiables de 800G es imprescindible, y aprovechar los diseños modulares desde el principio brinda la flexibilidad para adaptarse en consecuencia a medida que estos planes evolucionan.
La infraestructura de IA también es inherentemente compleja, lo que constituye otra barrera de implementación común para muchas organizaciones de TI. Si bien el 93 por ciento de las empresas son conscientes de que la IA aumentará las cargas de trabajo de la infraestructura, menos de un tercio (32 %) de los encuestados informan una alta preparación desde una perspectiva de datos para adaptar, implementar y aprovechar al máximo las tecnologías de IA. Para agravar aún más esta complejidad, existe una escasez constante de habilidades de TI específicas de IA, lo que hará que las operaciones del centro de datos sean mucho más desafiantes. El Índice de preparación para la IA revela que cerca de la mitad (48 %) de los encuestados dice que su organización solo cuenta con los recursos adecuados y el nivel adecuado de talento interno para gestionar una implementación exitosa de la IA.
La adopción de un enfoque de plataforma basado en estándares abiertos puede simplificar radicalmente las implementaciones de IA y las operaciones de los centros de datos al automatizar muchas tareas específicas de IA que, de otro modo, tendrían que ser realizadas manualmente por recursos altamente calificados y, a menudo, escasos. Estas plataformas también ofrecen una variedad de herramientas sofisticadas diseñadas específicamente para las operaciones y el monitoreo de los centros de datos, que reducen los errores y mejoran la eficiencia operativa.
Lograr la sostenibilidad es de vital importancia para el resultado final
La sostenibilidad es otro gran desafío que hay que superar, ya que las organizaciones deben hacer evolucionar sus centros de datos para gestionar nuevas cargas de trabajo de IA y la potencia de procesamiento necesaria para gestionarlas sigue creciendo exponencialmente. Si bien las fuentes de energía renovables y las medidas de refrigeración innovadoras desempeñarán un papel importante para mantener bajo control el consumo de energía, es fundamental construir la infraestructura adecuada para el centro de datos con capacidad para IA. Esto incluye hardware y procesos energéticamente eficientes, pero también las herramientas adecuadas y diseñadas específicamente para medir y supervisar el consumo de energía. A medida que las cargas de trabajo de IA se vuelven cada vez más complejas, lograr la sostenibilidad será de vital importancia para los resultados, los clientes y las agencias reguladoras.
Cisco trabaja activamente para reducir las barreras a la adopción de IA en el centro de datos mediante un enfoque de plataforma que aborda los desafíos de complejidad y habilidades, al mismo tiempo que ayuda a monitorear y optimizar el uso de energía. Descubra cómo Cisco AI-Native Infrastructure for Data Center puede ayudar a su organización a construir su centro de datos de IA del futuro. CISCO Blog. D. J-W. Traducido al español
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