¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
La inteligencia artificial (IA) abarca un amplio abanico de diferentes tecnologías, aplicaciones y sistemas que permiten a ordenadores y otras máquinas imitar capacidades humanas como el razonamiento, la toma de decisiones y la resolución de problemas. Para ello, la IA se sirve de muchas disciplinas, como la informática avanzada, el análisis de datos, la ingeniería de software, el procesamiento del lenguaje natural, la visión informática, el reconocimiento de voz y las redes neuronales, además de campos como la psicología y la filosofía.
La IA funciona mediante el uso de algoritmos y datos. Los algoritmos Los algoritmos guían a los ordenadores en el análisis de datos, la toma de decisiones y el comportamiento. Por ejemplo, los algoritmos de machine learning pueden analizar conversaciones de texto para comprender las interacciones humanas o ayudar a un programa a identificar imágenes concretas. Veamos brevemente cómo funciona la IA:
- Entrada: se recopilan datos de distintas fuentes, como información de clientes o registros históricos.
- Procesamiento: se clasifican y analizan estos datos para identificar patrones y correlaciones.
- Resultado: se emplean los patrones identificados para predecir resultados, como las necesidades de personal en el pequeño comercio basándose en datos de ventas anteriores.
- Ajuste: se aprende de los errores cometidos durante la formación probando repetidamente los distintos escenarios hasta lograr los resultados correctos.
- Valoración: para garantizar la precisión, se evalúan las predicciones o identificaciones de patrones comparándolas con los resultados esperados o los puntos de referencia.
En resumen, la IA aprende y mejora con el tiempo entrenándose con una gran cantidad de datos, procesando la información para hacer predicciones y perfeccionándose continuamente mediante el feedback y la comparación.
¿Por qué la IA es tan importante para el cloud computing?
La IA es crucial para el cloud computing porque revoluciona las operaciones comerciales y la vida cotidiana al identificar patrones y correlaciones a velocidades que superan las capacidades humanas. En las instituciones financieras, por ejemplo, la IA mejora la gestión de riesgos al analizar rápidamente innumerables puntos de datos para evaluar el riesgo asociado con las solicitudes de crédito de los minoristas, un proceso que a los humanos les llevaría mucho más tiempo. Esta velocidad y eficiencia pueden llevar a mejorar significativamente la toma de decisiones y la resolución de problemas, proporcionando a las empresas una información muy valiosa que impulsa la innovación.
En el cloud computing, la IA resulta excelente automatizando procesos y tareas de TI, lo que libera a sus profesionales y les permite centrarse en proyectos estratégicos que ayuden al crecimiento del negocio. Los principales proveedores de nube, como AWS, Azure y Google Cloud, están invirtiendo enormes cantidades en IA para proporcionar estas funcionalidades punteras. Las plataformas de nube resultan perfectas para la IA, dado que, gracias a su gran almacenamiento y capacidad de escalado, pueden dar cabida a las ingentes cantidades de datos que precisa la IA, al tiempo que proporcionan flexibilidad y eficiencia.
Estas ventajas de la IA en el entorno del cloud computing mejoran la eficiencia, la productividad y la capacidad de innovación de la empresa, lo que la convierte en una herramienta indispensable en los ecosistemas empresariales modernos.
Ventajas de combinar la IA y el cloud computing
- Ahorro en gastos: gracias a la tecnología de virtualización, el coste del machine learning se ha reducido y las empresas pueden entrenar programas de IA utilizando una infraestructura estándar en la nube.
- Mayor productividad: las pruebas de los algoritmos de la IA son más eficientes en la nube porque el departamento de TI no tiene que crear ni administrar una infraestructura on-premise.
- Automatización sencilla: las funcionalidades de la IA se pueden integrar directamente en los servicios y aplicaciones en la nube. También pueden emplearse para supervisar, gestionar y optimizar los entornos en la nube.
- Acceso sencillo a los análisis: cada vez más organizaciones utilizan la nube para el almacenamiento de datos, con lo que las aplicaciones pueden aprovechar las características de la IA para analizar los datos en línea en tiempo real y obtener así información más rápidamente.
- Gestión de datos más eficiente: las funcionalidades de la IA en los sistemas de gestión en la nube pueden agilizar y automatizar esos procesos, logrando así operaciones más eficientes.
- Servicios en la nube mejorados: la incorporación de las funcionalidades de la IA a los servicios en la nube existentes o en las ofertas de software como servicio puede mejorar la experiencia de usuario y ofrecer servicios innovadores con un gran valor añadido.
Nube híbrida e IA
En los entornos de nube híbrida, la IA facilita una perfecta integración entre la infraestructura on-premise y los servicios en la nube, lo que permite a las empresas aprovechar la escalabilidad y la flexibilidad de la nube manteniendo a la vez el control sobre aplicaciones y datos confidenciales. La información proporcionada por la IA les permite adoptar decisiones fundadas sobre la localización del trabajo, el empleo de recursos y la optimización de costes, maximizando así las ventajas de las implementaciones de nube híbrida.
IA y servicios en la nube
Las aplicaciones de IA se integran muy bien con los servicios y aplicaciones en la nube. De hecho, es probable que los desarrolladores prefieran crear soluciones de IA en la nube porque no necesitan construir o gestionar una infraestructura completamente diferenciada on-premise para alojar la plataforma de IA, sino que pueden usar las configuraciones y modelos de nube existentes para desarrollar, probar e implementar sus nuevas aplicaciones de IA.
Las empresas también utilizan cada vez más funcionalidades basadas en IA en sus servicios en la nube. Por ejemplo:
- Chatbots: este es un ejemplo muy común de IA basada en la nube que puede ser de gran ayuda para las empresas que necesitan un amplio servicio de atención al cliente.
- Internet de las cosas (IoT): la nube es un lugar ideal para que miles de dispositivos inteligentes transmitan y almacenen sus datos, ya que permite analizarlos rápidamente para obtener información mediante la IA.
- Espionaje empresarial: la IA puede ser muy útil para recopilar datos digitales sobre mercados, clientes, competidores, propiedad intelectual, etc.
Desarrollo e implementación del cloud computing y la IA
La nube optimiza el desarrollo y la implementación de la IA gracias a su rápida escalabilidad y flexibilidad, lo que permite que los recursos se ajusten fácilmente bajo demanda sin necesidad de gestión on-premise. Este entorno facilita una colaboración fluida, esencial en los actuales entornos de trabajo remotos o híbridos. Además, el modelo de pago por uso hace que los proyectos de IA basados en la nube sean más rentables, permitiendo a los desarrolladores ampliar los recursos según sea necesario y eliminando la gestión innecesaria de la infraestructura.
¿Cómo gestiona la nube el almacenamiento y procesamiento de grandes conjuntos de datos en IA?
La nube es una opción excelente para almacenar y procesar los enormes conjuntos de datos que precisan los proyectos de IA. Además de su escalabilidad infinita, también está diseñada para gestionar sistemas de archivos distribuidos como Hadoop Distributed File System (DFS) y Spark, que son en muchos casos los favoritos de los desarrolladores de IA. En estos sistemas de archivos distribuidos, los datos se almacenan a lo largo de muchos nodos diferentes que operan en paralelo, por lo que el acceso a los datos es rápido y eficiente. La velocidad y la eficiencia son claves en los proyectos de IA, especialmente cuando los resultados prácticos de la vida real dependen de los conocimientos obtenidos del procesamiento de estos grandes conjuntos de datos.
Un almacenamiento de datos distribuido y la infraestructura en clúster creada para una informática de alto rendimiento también pueden ver cómo mejora su resiliencia, ya que si un nodo o clúster funciona mal o se pierden datos, se replican en otra parte del sistema. No hay un punto de fallo único.
Consideraciones fundamentales para la seguridad de la IA
En la implementación de la IA en la nube, la seguridad resulta crucial. Las aplicaciones de IA pueden introducir nuevas amenazas y funcionar como "cajas negras" que oculten sus análisis de datos y recomendaciones, lo que plantea preocupaciones de seguridad y privacidad de datos. La solución de los problemas de seguridad puede ser tarea compleja, y el cumplimiento de las normativas del sector se convierte en un reto a medida que aumenta la atención a las implicaciones de seguridad de los datos de la IA.
Los siguientes puntos son esenciales para la seguridad de la IA en la nube:
- Gestión de identificación y acceso: se trata de una medida básica de seguridad en la nube que nunca debe pasarse por alto. Implemente los principios de "privilegio mínimo", haga que la autenticación multifactor sea obligatoria en toda la organización y limite aún más el acceso con controles basados en roles.
- Cifrado de datos: cifre los datos en reposo y en tránsito y refuerce la gestión de claves almacenándolas de forma segura y cambiándolas con regularidad.
- Sistemas de control y detección de intrusiones: implemente un software que controle continuamente todos sus entornos de nube e IA y configúrelos para recibir notificaciones instantáneas en caso de vulneraciones o comportamientos sospechosos. De hecho, hay muchos sistemas de control basados en IA que utilizan sus funcionalidades para mantener los datos en la nube seguros y protegidos.
- Evaluación de vulnerabilidades y pruebas de penetración: no pase por alto estas importantes tareas que pueden ayudar a garantizar la seguridad de los datos en la nube. Identifique y corrija los puntos débiles y ejecute simulaciones con casos reales para probar y perfeccionar la respuesta de su equipo.
- Estrategia de seguridad nativa de la nube: emplee las distintas herramientas de seguridad que le ofrece su proveedor de nube pública y asegúrese de que su equipo comprende el modelo de responsabilidad compartida y los componentes de los que es responsable.
¿Cómo ayuda el cloud computing a la IA en el edge?
Con el aumento de los volúmenes de datos y la necesidad de un acceso y unos resultados cada vez más rápidos, el edge computing cobra cada vez más importancia. El edge computing consiste en construir dispositivos capaces de almacenar e incluso procesar datos allí donde se recogen, en lugar de enviarlos a un depósito central. Por ejemplo, una cámara de vigilancia tradicional recoge imágenes en un almacén, pero tiene que enviar los datos a la sede central para su análisis y almacenaje.
Sin embargo, a día de hoy ya existen cámaras inteligentes equipadas con funcionalidades de IA, así como procesadores y almacenamiento informatizados para el análisis de las imágenes de vídeo en tiempo real. Las aplicaciones de IA facilitan la identificación de posibles problemas en el sitio, como un allanamiento, y se ha automatizado el sistema para que se ponga inmediatamente en contacto con las fuerzas del orden o la seguridad del edificio. En estas situaciones, cada segundo es vital.
Otro ejemplo de IA en el edge lo encontramos en los semáforos. Su sistema dispone de cámaras que pueden identificar un atasco o un accidente en un cruce, adaptándose a esas situaciones imprevistas al instante, cambiando por ejemplo la frecuencia de las luces rojas y verdes.
¿Cómo pueden las empresas aprovechar la IA para obtener una ventaja competitiva?
Hoy en día, las empresas recurren cada vez más a la IA en la nube para seguir siendo competitivas. Una forma de aumentar la competitividad es integrando la IA en los procesos empresariales basados en la nube para trabajar de forma más rentable y eficaz. De hecho, la IA y la automatización permiten agilizar los procesos y hacer más con menos mano de obra humana, de modo que el personal quede libre para centrarse en proyectos más innovadores y complejos que creen nuevas fuentes de ingresos o lleguen a nuevos públicos objetivo.
La IA también puede ayudarle a ofrecer una mejor experiencia global a sus clientes. Tanto si vende productos como si ofrece servicios, la información proporcionada por la IA y la nube puede ayudarle a personalizar las interacciones con sus clientes y satisfacer sus necesidades como nunca antes.
La IA le permite optimizar sus servicios y aplicaciones en la nube y hacer que funcionen al máximo rendimiento. Algunas aplicaciones de IA pueden ayudarle a garantizar una alta disponibilidad y resiliencia en toda la infraestructura. Por otra parte, las capacidades de IA en los sistemas de supervisión de la nube y de su gestión pueden reforzar la seguridad de los datos y proteger mejor la infraestructura frente a posibles amenazas.
Nutanix e IA
Nutanix GPT-in-a-Box: una solución preconfigurada y definida por software que permite a los clientes implementar y ajustar de manera sencilla transformadores generativos preentrenados (GPT) y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) mediante marcos de IA de código abierto en Nutanix Cloud Platform. Esta solución ha sido diseñada para hacer frente a los desafíos que presentan la seguridad de los datos, la privacidad y la protección de la propiedad intelectual en los casos de uso de IA que no se pueden ejecutar en la nube pública.
"Aprovéchese de los modelos de lenguaje de gran tamaño, pero no deje que se aprovechen de usted"
Las claves de esta oferta son:
Nodos habilitados para GPU
Alguna de las ventajas y funcionalidades de los productos o soluciones de la IA de Nutanix son:
Full stack de IA: Nutanix proporciona una selección precisa de LLM de los principales marcos de IA de código abierto, como PyTorch (AI Framework) y Kubeflow (MLOps). Los clientes pueden también ejecutar sus GPT preferidos, como Llama2, Falcon o mosaicML, también conocido como MPT (Mosaic ML Pretrained Transformer).
En cualquier parte: los productos o soluciones de IA de Nutanix se pueden implementar a cualquier escala, desde el pequeño escalado de un edge hasta el gran escalado de una nube privada.
Servicios de datos integrados: Nutanix ofrece una gama completa de soluciones de seguridad y protección de datos, tales como cifrado, copia de seguridad, recuperación ante desastres y cumplimiento de la normativa, para garantizar la seguridad y disponibilidad de los datos y modelos de IA.
Menor TCO : Nutanix reduce el coste total de propiedad de la IA mediante la automatización, la asignación dinámica de recursos y la consolidación para reducir la sobrecarga y la complejidad de la infraestructura y facilitar el control de costes para el consumo en la nube.
