La velocidad con la que avanza la inteligencia artificial generativa es asombrosa. Y lo más impresionante es que esto no ha hecho más que empezar. Las organizaciones que quieren seguir siendo competitivas en esta nueva era deben tomar decisiones estratégicas hoy mismo, sobre todo en lo que respecta a su infraestructura tecnológica.
En Google Cloud han preguntado a más de 500 líderes tecnológicos de todo el mundo cómo están afrontando este reto. El resultado es claro: el éxito en IA no se logra simplemente añadiendo una carga de trabajo más, sino construyendo una base sólida y flexible capaz de sostener las demandas específicas de esta tecnología en constante evolución.
Hoy decides cómo será tu futuro en la IA
La conclusión es contundente: quien quiera estar preparado para un futuro impulsado por la IA necesita una plataforma robusta, escalable y bien integrada. No hablamos solo de herramientas, hablamos de una infraestructura completa que permita entrenar, desplegar y gestionar modelos de IA de forma eficiente y segura.
Un 45% de los encuestados señaló que su prioridad es contar con una plataforma de IA estable y potente. Y no es para menos: el volumen de peticiones que deben gestionar estos sistemas —incluyendo comunicaciones entre agentes de IA y procesos de inferencia en tiempo real— es cada vez mayor.
Por eso, el rendimiento y la escalabilidad se han convertido en factores críticos en cualquier parte del mundo.
¿Qué debe tener una plataforma pensada para la IA?
Una infraestructura bien diseñada te permitirá adaptarte rápidamente a nuevas necesidades y liderar con confianza en un entorno cada vez más exigente. ¿Qué debes buscar? Estos son los 7 atributos fundamentales:
1. Segura
La seguridad y el cumplimiento normativo no son opcionales. Con datos repartidos en múltiples sistemas y formatos, lograr una política unificada de seguridad es complicado. Por eso es clave contar con una plataforma única que unifique todos los datos —incluso en formatos abiertos— y permita mantenerlos protegidos, privados y conforme a la legislación vigente.
2. Escalable
Una arquitectura escalable permite combinar sistemas transaccionales y analíticos sin sacrificar el rendimiento. Así se facilita el acceso a los datos entre distintos entornos, incluso cuando hay cargas de trabajo muy exigentes.
3. Optimizada para almacenamiento
Los avances en IA han dado protagonismo a nuevos tipos de almacenamiento, como los que aprovechan GPUs para entornos edge. Pero también es importante que tu infraestructura pueda adaptarse a cada caso de uso, combinando CPUs, silicio personalizado y distintos sistemas de almacenamiento (archivos, objetos, bloques) para maximizar la eficiencia y el rendimiento.
4. Dinámica
La plataforma debe evolucionar al ritmo que lo hace la IA generativa. Por ejemplo, contextos de longitud variable requieren balanceos de carga más inteligentes, y razonamientos en varios pasos pueden necesitar múltiples recursos de cómputo distribuidos. La flexibilidad es clave.
5. Preparada para el edge
Cada vez más aplicaciones de IA se ejecutan fuera de los centros de datos tradicionales. Vehículos autónomos, dispositivos IoT o móviles necesitan procesar información en el momento. Eso exige recursos eficientes y bien gestionados en el edge, con soluciones en la nube que simplifiquen la implantación en tiempo real.
6. Híbrida
El 73% de las organizaciones opta por una estrategia híbrida que combina recursos on-premise con servicios en la nube. Esto permite elegir el entorno ideal para cada carga de trabajo, pero también exige pensar muy bien cómo se gestiona el rendimiento, la seguridad y los costes en cada caso.
7. Gestionada
Muchas empresas —y también gobiernos— no cuentan con el tiempo, los recursos ni el talento para desarrollar estas tecnologías por su cuenta. Por eso, cada vez es más habitual apoyarse en proveedores de servicios gestionados, capaces de desplegar, escalar y asegurar toda la infraestructura con agilidad.
¿Y los costes? Todo empieza con la infraestructura
Aunque la IA generativa promete mejoras en productividad y ahorro, también puede disparar los costes si no se planifica bien: desde el uso de cómputo hasta la gestión de datos o el mantenimiento de modelos.
El 83% de los líderes tecnológicos consultados afirma que la eficiencia de costes es un factor crítico al evaluar soluciones de infraestructura para IA. Para lograrla, recomiendan centrarse en tres áreas clave:
- Ajuste preciso de los recursos: Plataformas que permitan escalar automáticamente y ajustar el cómputo según las necesidades reales del momento. Así evitas sobreaprovisionamientos y solo pagas por lo que usas.
- Hardware y software optimizados para IA: Utilizar aceleradores especializados (como TPUs o GPUs) y marcos de trabajo como JAX, TensorFlow o PyTorch, que aprovechan al máximo el hardware y aceleran el entrenamiento y la inferencia.
Gestión inteligente de recursos: Desde la programación dinámica de cargas hasta el uso de instancias preemtibles o sistemas de caché avanzados. Todo suma para reducir los tiempos muertos y aprovechar mejor la infraestructura.
El partner cloud se convierte en un aliado estratégico
Contar con un proveedor cloud de confianza es una decisión estratégica para cualquier organización que quiera afrontar con éxito los desafíos de la IA: desde el desarrollo hasta el despliegue, pasando por la gestión eficiente de recursos y costes.
Para estar realmente preparados, hace falta una infraestructura pensada desde la base para IA, pero también compatible con aplicaciones tradicionales y cargas distribuidas. En definitiva, una solución segura, flexible, eficiente y diseñada para escalar.
¿Está tu infraestructura lista para la era de la IA?
Puedes consultar el informe completo sobre el estado de la infraestructura cloud en la era de la IA generativa y descubrir cómo se está posicionando el mercado y dónde están las oportunidades de mejora.
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