Pilares de la integración de la IA en entornos multinube
La inteligencia artificial está transformando las industrias al impulsar la innovación y la eficiencia.
Sin embargo, para aprovechar su máximo potencial, las empresas requieren más que algoritmos avanzados: necesitan una infraestructura sólida y flexible, especialmente en un mundo multicloud donde los datos se distribuyen en múltiples plataformas.
Hoy en día, las organizaciones combinan entornos locales y en la nube para optimizar costes y mejorar la flexibilidad operativa. Se estima que, para 2028, el 70% de las cargas de trabajo estarán en la nube, lo que hace esencial contar con una infraestructura eficiente. Sin embargo, muchas empresas aún enfrentan dificultades para integrar la IA en estos entornos. Para ello, Dell Technologies subraya la importancia de tener una estrategia bien definida basada en cuatro pilares fundamentales:
1. Implementar redes de alta velocidad y baja latencia
Los modelos de IA requieren un alto poder de procesamiento, por lo que las empresas deben invertir en hardware especializado como GPUs y TPUs optimizadas para aprendizaje automático y profundo. Esto es crucial en sectores como el financiero, donde se utilizan IA en tiempo real para detectar fraudes.
Además, la conectividad es esencial para garantizar operaciones fluidas. Implementar redes de alta velocidad y baja latencia, junto con tecnologías como redes definidas por software (SDN), permite una transferencia de datos eficiente entre entornos en la nube, evitando interrupciones y optimizando el rendimiento de la IA.
2. Gestión de Datos: garantizar un flujo de datos óptimo para la IA
La IA depende de datos accesibles y de alta calidad, pero gestionar información en múltiples nubes puede ser complejo. Para garantizar resultados precisos, las empresas deben establecer políticas de gobernanza de datos que aseguren la seguridad y el cumplimiento normativo (como GDPR y CCPA).
También es fundamental integrar datos de distintas fuentes (sistemas heredados, almacenamiento en la nube y flujos en tiempo real) para evitar información fragmentada o desactualizada. Invertir en herramientas de integración y en soluciones de procesamiento en tiempo real permite consolidar datos de manera eficiente y mejorar la toma de decisiones basada en IA.
3. Almacenamiento: la base para la escalabilidad de la IA
Las cargas de IA generan enormes volúmenes de datos, por lo que una estrategia de almacenamiento eficiente es clave para reducir costos y mejorar el rendimiento. Un enfoque por niveles permite almacenar datos de uso frecuente en unidades de alta velocidad (como flash) y archivar datos menos críticos en soluciones más económicas (como almacenamiento por objetos).
Con el crecimiento de la multicloud, cada vez más empresas adoptan modelos de almacenamiento como servicio, lo que les permite escalar capacidad según sus necesidades sin grandes inversiones iniciales. Además, la automatización en la gestión del ciclo de vida de los datos optimiza el almacenamiento y garantiza el cumplimiento de normativas de retención.
4. Impulsar la eficiencia operativa y la sostenibilidad
El crecimiento de la IA está impulsando un aumento en el consumo energético de los centros de datos. Se estima que el uso de electricidad en los centros de datos impulsados por IA crecerá un 44.7% anual, alcanzando los 146.2 Teravatios-hora para 2027. Para reducir el impacto ambiental y los costes operativos, es fundamental optimizar la infraestructura de TI mediante hardware eficiente y estrategias de gestión energética.
Las empresas pueden mejorar su eficiencia adoptando sistemas de refrigeración sostenibles y utilizando herramientas avanzadas de gestión de energía basadas en telemetría. Estas herramientas permiten monitorizar en tiempo real el consumo de energía y la gestión térmica, además de detectar posibles fallos en el hardware antes de que se conviertan en problemas mayores.
