La Inteligencia Artificial Generativa Puede Cambiar el Mundo – Pero Solo si la Infraestructura de Datos Mantiene el Ritmo

A pesar del revuelo que rodea a la Inteligencia Artificial Generativa, la mayoría de los expertos de la industria aún no han abordado una pregunta significativa: ¿Existe una plataforma infraestructural que pueda respaldar esta tecnología a largo plazo, y si es así, será lo suficientemente sostenible como para respaldar las innovaciones radicales que promete la Inteligencia Artificial Generativa?

Las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa ya han construido una gran reputación, con su capacidad para escribir textos bien sintetizados con solo hacer clic en un botón – tareas que de otro modo podrían requerir horas, días, semanas o meses para completar manualmente.

Eso está bien, pero en ausencia de la infraestructura adecuada, estas herramientas simplemente no tienen la escalabilidad para cambiar realmente el mundo. Pronto superarán los $76 mil millones, los costos operativos astronómicos de la Inteligencia Artificial Generativa son un testimonio de este hecho, pero hay factores adicionales en juego.

Las empresas necesitan centrarse en crear y conectar las herramientas adecuadas para aprovecharla de manera sostenible y deben invertir en una infraestructura de datos centralizada que haga que todos los datos relevantes sean accesibles de manera fluida a sus LLM sin tuberías dedicadas. Con la implementación estratégica de las herramientas adecuadas, podrán entregar el valor empresarial que buscan a pesar de las limitaciones de capacidad que imponen actualmente los centros de datos – solo entonces la revolución de la IA avanzará realmente.

Un Patrón Familiar

Según un nuevo informe del Capgemini Research Institute, 74% de los ejecutivos creen que los beneficios de la Inteligencia Artificial Generativa superan sus preocupaciones. Este consenso ya ha generado altas tasas de adopción entre las empresas – alrededor del 70% de las organizaciones de Asia-Pacífico han expresado su intención de invertir en estas tecnologías o han comenzado a explorar casos de uso prácticos.

Pero el mundo ha recorrido este camino antes. Tomemos la internet, por ejemplo, que gradualmente atrajo más y más atención antes de superar las expectativas a través de una multitud de aplicaciones notables. Pero a pesar de sus impresionantes capacidades, solo realmente despegó una vez que sus aplicaciones comenzaron a entregar valor tangible a las empresas a gran escala.

Mirar Más Allá de ChatGPT

La IA está cayendo en un ciclo similar. Las empresas se han apresurado a adoptar la tecnología, con un estimado del 93% de las empresas ya involucradas en varios estudios de caso de uso de IA/ML. Pero a pesar de la alta tasa de adopción, muchas empresas todavía luchan con la implementación – un signo indicativo de una infraestructura de datos incompatible.

Con la infraestructura adecuada, las empresas pueden mirar más allá del nivel superficial de las capacidades tentadoras de la Inteligencia Artificial Generativa y aprovechar su verdadero potencial para transformar sus paisajes empresariales.

En efecto, la Inteligencia Artificial Generativa puede ayudar a escribir un borrador rápidamente y, en la mayoría de los casos, de manera bastante efectiva, pero su potencial va mucho más allá de eso. Desde el descubrimiento de medicamentos potenciales hasta tratamientos de salud, hasta la optimización de la cadena de suministro, ninguno de estos avances es posible si los centros de datos que respaldan y impulsan las aplicaciones de IA no son lo suficientemente robustos como para gestionar sus cargas de trabajo.

Superar la Barrera de Escalabilidad

La Inteligencia Artificial Generativa aún no ha entregado realmente valor significativo a las empresas porque le falta escalabilidad. Esto se debe a que los centros de datos tienen limitaciones de capacidad – su infraestructura no fue originalmente diseñada para respaldar la exploración masiva, la orquestación y el ajuste de modelos que los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) requieren para ejecutar múltiples ciclos de entrenamiento de manera eficiente.

Recoger valor de la Inteligencia Artificial Generativa depende, por lo tanto, de cómo una empresa aproveche sus propios datos, lo que se puede mejorar mediante el desarrollo de una arquitectura de datos robusta. Esto se puede lograr conectando fuentes de datos estructuradas y no estructuradas a los LLM o aumentando el rendimiento del hardware existente.

Es esencial que las empresas que buscan entrenar sus LLM en datos organizacionales puedan consolidar primero esos datos de manera unificada. De lo contrario, los datos que se dejan en una estructura siloizada probablemente generarán sesgo en las capacidades de aprendizaje de los LLM.

Un Sistema de Apoyo

La Inteligencia Artificial Generativa no apareció de la nada – ha estado en marcha durante bastante tiempo, y su uso y potencial solo crecerán en las décadas venideras. Pero por ahora, sus aplicaciones comerciales están golpeando un muro que no es escalable.

La realidad es que estas diversas herramientas son solo tan fuertes como la infraestructura de procesamiento de datos que las respalda. Es por eso que es fundamental que los líderes empresariales aprovechen plataformas que puedan procesar los petabytes de datos que estas herramientas necesitan para entregar tangiblemente el valor significativo que prometen.