En este estudio de PWC, el 59% de los líderes dijeron que invertirán en nuevas tecnologías y el 46% dice que invertirán en IA generativa específicamente en los próximos 12 a 18 meses. El obstáculo más importante es el ancho de banda y la potencia informática de la nube adecuados para adaptarse al uso y permitir la escalabilidad. Eso significa llegar a un acuerdo sobre cuánto dinero se puede gastar en nuevos sistemas de IA generativa y en su habilitación. La IA generativa está de moda. Intente leer cualquier artículo sobre tecnología o negocios hoy en día sin encontrar una mención. Sin embargo, los costos informáticos y de infraestructura que implica ejecutar modelos de IA generativa en la nube son una barrera para muchas empresas. Incluso con los modelos de pago por uso más baratos de hoy en día, es costoso ejecutar modelos de IA generativos en la nube, sin mencionar el almacenamiento y la recuperación de datos de entrenamiento y el uso de otros sistemas masivos de computación y almacenamiento. Obtienes lo que pagas. mundo de los costos de la IA generativa, realmente obtienes lo que pagas. Aquellos que aprovechen procesadores especializados, como GPU, tendrán que pagar el flete actual, que es más caro que los recursos del sistema tradicional. Sin embargo, es necesario para que los sistemas de IA generativa funcionen de manera optimizada. Hay docenas de nuevas empresas .ai que solo proporcionan GPU y otros procesadores especialmente diseñados bajo demanda. Estas “micronubes” aún no han aparecido en cifras en las que debamos prestarles atención. Sin embargo, serán otra opción bajo demanda más allá de los principales proveedores de nube pública, que actualmente dominan el juego de la IA generativa. Ahora que vivimos en el mundo multinube, agregar otras nubes que solo proporcionen procesamiento y almacenamiento de IA generativa no es una solución. No es tan exagerado. Ya estamos lidiando con la complejidad y la heterogeneidad; Si hay algún beneficio en estas micronubes especialmente diseñadas que soportan IA, lo lograremos rápidamente. Nuevo objeto brillante. No hay medias tintas para lograr una implementación exitosa de IA generativa a menos que gastes el dinero en la solución optimizada. Mientras construyo esta arquitectura ahora, puedo decirles que nadie va a conseguir esto por poco dinero, que es lo que quieren las empresas. No se puede evitar el hecho de que será costoso y la mayoría de las empresas no tienen dinero disponible para este propósito específico. Hemos visto esta película antes. Como menciono cada vez que puedo, fui desarrollador y diseñador de IA recién salido de la universidad en la década de 1980; no es que la tecnología se compare con los avances actuales en IA generativa de próxima generación, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Ni siquiera está cerca. Sin embargo, la cuestión del coste es la misma. En aquel entonces, construir e implementar sistemas basados ​​en IA requería millones en hardware y espacio en el centro de datos. También necesitábamos sistemas únicos y de alto rendimiento (supercomputadoras), muchos de los cuales se proporcionaban como un servicio para compartir el alto costo entre organizaciones. (Trabajé para una empresa que hacía eso). De hecho, la IA aumentó pero luego disminuyó, principalmente debido a la necesidad de casos de uso empresarial con propósito, pero también porque era demasiado costosa. Todavía existían algunas implementaciones y empresas de IA, pero la IA quedó en gran medida en un segundo plano debido al precio. Aprendemos del pasado Algunos de esos errores del pasado todavía ocurren. Las empresas se están enamorando de la tecnología y las capacidades sin hacerse las preguntas clave: ¿Cuál es el propósito de la IA y cómo puede devolver valor al negocio? Como señaló el estudio, veo muchos proyectos de IA generativa avanzando por pura voluntad sin un beneficio claro para el negocio. Como regla general, los sistemas de IA generativa cuestan de tres a cuatro veces más que los sistemas que no utilizan IA generativa. Esto incluye el desarrollo y la implementación, pero el gasto real corresponde a los recursos de infraestructura necesarios para respaldar las operaciones de IA generativa. Se necesitará computación especializada y almacenamiento masivo para mantenerlos funcionando hasta el punto en que devuelvan valor comercial. Sí, se pueden tomar medidas a medias, pero yo no me molestaría. Aquellos que intenten hacer IA generativa a bajo precio desperdiciarán dinero. Lo que se puede aprender del pasado es que cualquier tecnología tiene valor, y es cuestión de comprender el valor antes de realizar inversiones. Dirija sus gastos en orden de prioridad a los casos de uso específicos que probablemente generarán el mayor valor para el negocio. Sí, la respuesta es así de aburrida. Sospecho que algún día hablaremos de lo que causó la tremenda resaca generativa de la IA de 2025. Con suerte, volverás a leer esta publicación para apreciar la advertencia. Intentemos no cometer los mismos errores dos veces en un siglo, ¿de acuerdo? Copyright © 2023 IDG Communications, Inc.

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