No estoy seguro de por qué nuestra industria sigue cayendo en la trampa de que cuando surge un nuevo concepto, hay anuncios casi inmediatos de que funciona mejor en una plataforma. Las empresas ni siquiera deberían pensar en otras opciones. Este artículo de VentureBeat es un ejemplo, aunque más equilibrado que la mayoría. Si bien muchos expertos presentan la computación en la nube como la única opción racional para la IA, muchos proveedores de hardware declaran que el hardware tradicional es la mejor opción. ¿Quién tiene razón? Los matices de la selección de plataforma Las preguntas que recibo en los eventos de charlas sobre IA solían ser una versión de «¿cuál es la mejor nube?» Ahora la pregunta es “¿dónde debería ejecutar la IA?” Ninguna de las preguntas tiene una respuesta en blanco y negro. Se debe realizar mucha planificación en el proceso de selección para definir las mejores nubes y las mejores plataformas de inteligencia artificial para resolver problemas específicos. ¿Recuerdan hace 10 años cuando la pandilla de “solo nube” encabezó el desfile? Muchas empresas, esclavizadas, aplicaron la computación en la nube a cada problema. Desafortunadamente, esas nubes de clavijas cuadradas encajan en problemas de agujeros cuadrados sólo la mitad de las veces. Parece que nos dirigimos a la misma trampa de siempre. La forma más sencilla de evitar los obstáculos es comprender los problemas comerciales específicos que la empresa quiere resolver. Alerta de spoiler: la respuesta final no siempre será una nube pública. Me he divertido discutiendo estas recomendaciones de «una versus otra» en conversaciones profesionales. Quienes definen un enfoque de plataforma única para la IA a menudo argumentan desde lo particular a lo general, como: «Sí, no es correcto en ese caso de negocio específico, pero en general lo es», lo cual es ilógico. No me opongo a la computación en la nube. Es un anfitrión lógico para muchas soluciones de IA y, a menudo, he sido su arquitecto. La nube tiene su propio ecosistema de IA que incluye todos los conjuntos de herramientas de IA generativa, escalabilidad bajo demanda, etc. Tenga la seguridad de que hay múltiples opciones disponibles para satisfacer sus necesidades y la decisión final es suya. Los arquitectos de IA definen una plataforma ganadora en función de las necesidades específicas de su empresa. Los expertos seleccionarán la plataforma de IA más rentable que generará el mayor valor para su empresa. Para la IA, la agilidad de la nube y la inmediatez con la que se pueden aumentar o reducir los recursos son invaluables en un campo caracterizado por una rápida evolución. Además, las plataformas en la nube tienen medidas avanzadas de seguridad y estabilidad operativa que pocas empresas pueden replicar internamente. Sin embargo, la nube suele ser demasiado costosa y es posible que no funcione para los modelos de cumplimiento y seguridad establecidos para un caso de uso específico. Además, ¿dije que era demasiado caro? Eso es algo que debe considerar con la mente despejada. Los defensores de la infraestructura local abogan por un mejor control y cumplimiento, particularmente en industrias altamente reguladas como la atención médica o las finanzas. Citan posibles ahorros de costos para cargas de trabajo con gran cantidad de datos, latencia y rendimiento mejorados para tareas específicas y la autonomía para personalizar la infraestructura sin estar atado a las limitaciones de los proveedores de la nube. Todos estos son puntos positivos y solo son relevantes para un tipo particular de caso de negocio. Entonces, en la nube o en las instalaciones, ¿cómo se decide? Es más fácil de lo que piensas. Utilice este proceso como guía: Determine el caso de uso empresarial. Lograr consenso sobre los requisitos del negocio. Considere los requisitos tecnológicos. Seleccione la plataforma correcta. Tenga en cuenta que la selección de plataforma se encuentra al final. Demasiadas personas declararán que de alguna manera son «clarividentes de plataformas» y pueden elegir su plataforma de IA a pesar de no comprender el problema que debe resolverse. Los proveedores de hardware y de nube lo hacen ahora a diario. ¿Recuerdas esas soluciones cuadradas? Lo más probable es que tengas un problema de agujeros redondos. Los casos de negocio son los que reinan. Debe comprender las realidades financieras que se esconden detrás de cualquier nueva tecnología o su aplicación. El hardware específico de IA (como las GPU de alto rendimiento de Nvidia) tiene un precio significativo. Los proveedores de nube tienen los medios financieros para absorber y distribuir estos costos entre una amplia base de usuarios. Por el contrario, las empresas que invierten mucho en hardware local enfrentan un ciclo perpetuamente desalentador de actualizaciones y obsolescencia. Dicho esto, los proveedores de la nube con demasiada frecuencia presentan arquitecturas que cuestan demasiado. Incluso con las eficiencias que mencionamos anteriormente, incluidos los beneficios indirectos de la agilidad, el costo final destruye significativamente el valor que regresa al negocio. Además, existen oportunidades para que las empresas diseñen cuidadosamente sistemas locales que no necesiten procesadores costosos y de alta gama. La idea de que las GPU son obligatorias para todas las aplicaciones de IA es simplemente una tontería. Por amor de Dios, tenemos sistemas de inteligencia artificial que se ejecutan en teléfonos inteligentes. La informática de punta complica aún más la ecuación, particularmente para aplicaciones sensibles a la latencia, como vehículos autónomos y análisis en tiempo real. Algunas empresas pueden encontrar beneficiosa la implementación de cargas de trabajo de IA en dispositivos de borde al beneficiarse de una latencia reducida y un rendimiento mejorado. Aproveche las fortalezas de cada lado. Dada la naturaleza compleja del panorama, la elección entre la infraestructura local y en la nube debería tener más matices. Las empresas deberían adoptar un enfoque híbrido que combine las fortalezas de ambos paradigmas. Por ejemplo, las empresas podrían implementar cargas de trabajo altamente reguladas o sensibles a la latencia en las instalaciones o en el borde mientras utilizan la nube por su rentabilidad, escalabilidad y acceso a ecosistemas completos de IA. La pregunta no es si la nube dominará o si el sistema local regresará, sino reconocer que ambos tienen su lugar. El objetivo debe ser aprovechar todo el espectro de recursos disponibles para satisfacer de manera más efectiva las necesidades comerciales específicas. Las empresas en la nube, en las instalaciones o ambas, que persiguen un enfoque objetivo con un conjunto de objetivos bien comprendidos, navegarán por las complejidades de la adopción de la IA y se posicionarán para desbloquear todo su potencial transformador. Copyright © 2024 IDG Communications, Inc.