Rackspace y Uniphore se asocian para ofrecer una arquitectura “de infraestructura a agentes” para la inteligencia artificial empresarial

Las empresas han pasado los últimos años experimentando con la inteligencia artificial, sin embargo, muchas iniciativas siguen estancadas en fases de prueba. Una nueva asociación entre Rackspace Technology y Uniphore tiene como objetivo abordar esa brecha al introducir lo que las empresas llaman una arquitectura “de infraestructura a agentes”, un enfoque de pila completa diseñado para ayudar a las organizaciones a mover los sistemas de inteligencia artificial desde la experimentación hasta entornos de producción del mundo real.

Anunciada a principios de marzo, la colaboración combina la infraestructura de nube híbrida multicloud y de nube privada de Rackspace con la plataforma de inteligencia artificial empresarial de Uniphore. Las empresas afirman que el objetivo es crear un entorno integrado donde las empresas puedan implementar modelos de inteligencia artificial, preparar datos y ejecutar agentes autónomos de inteligencia artificial mientras mantienen la gobernanza, la seguridad y el cumplimiento normativo.

El esfuerzo refleja un cambio más amplio en la inteligencia artificial empresarial. Las organizaciones están avanzando más allá de las preguntas sobre qué modelos o chips utilizar y se centran en cómo traducir las capacidades de inteligencia artificial en resultados comerciales confiables.

El desafío de mover la inteligencia artificial a la producción

Las herramientas de inteligencia artificial generativa se han extendido rápidamente en las organizaciones, pero construir sistemas confiables que se ejecutan en producción sigue siendo difícil. Muchas empresas enfrentan la fragmentación en toda la pila de inteligencia artificial. La infraestructura puede gestionarse en un lugar, las tuberías de datos en otro y los modelos de inteligencia artificial en otro entorno.

La asociación busca abordar esta fragmentación combinando dos capas complementarias. Rackspace aporta infraestructura de nube privada diseñada para ejecutar cargas de trabajo de inteligencia artificial de manera segura en entornos de CPU y GPU. Uniphore aporta su plataforma de nube de inteligencia artificial empresarial, que integra modelos, tuberías de datos, capas de conocimiento y automatización basada en agentes.

Juntas, las empresas tienen como objetivo proporcionar un entorno unificado que cubra todo el ciclo de vida de la inteligencia artificial empresarial. Esto incluye preparar datos, ejecutar cargas de trabajo de inferencia, gestionar modelos y implementar agentes de inteligencia artificial que automatizan los flujos de trabajo comerciales.

Comprender la pila “de infraestructura a agentes”

El concepto de infraestructura a agentes se refiere a tratar toda la pila de inteligencia artificial como un sistema conectado en lugar de una colección de herramientas independientes.

Dentro de esta arquitectura, la infraestructura admite la capa de cómputo, las tuberías de preparación de datos transforman los datos empresariales en entradas utilizables, los modelos realizan razonamiento y predicción, y los agentes de inteligencia artificial automatizan tareas dentro de los flujos de trabajo operativos.

Bajo la asociación, las empresas tendrán acceso a entornos de inferencia capaces de ejecutarse en arquitecturas de cómputo NVIDIA y AMD. La plataforma también ofrece servicios de preparación de datos diseñados para estructurar los datos empresariales para que puedan ser utilizados de manera efectiva por los modelos de inteligencia artificial. Los modelos de lenguaje pequeños afinados son otro componente importante, lo que permite a las empresas implementar modelos especializados adaptados a funciones comerciales específicas.

Estos modelos pueden impulsar luego a los agentes de inteligencia artificial que automatizan tareas en industrias como la atención médica, las finanzas y los seguros.

Los modelos de lenguaje pequeños desempeñan un papel particularmente importante en los entornos empresariales. En comparación con los modelos generales grandes, pueden optimizarse para casos de uso más estrechos, operar de manera más eficiente y brindar un mayor control sobre el rendimiento y la gobernanza.

La visión de Uniphore de la empresa agente

La plataforma de Uniphore se centra en la idea de la empresa agente, donde los agentes de inteligencia artificial realizan trabajo estructurado en los procesos comerciales en lugar de simplemente responder a solicitudes.

La plataforma de nube de inteligencia artificial empresarial de la empresa combina varias capas que trabajan juntas. Estas capas incluyen la infraestructura necesaria para la inferencia, los sistemas de datos y conocimiento que organizan la información empresarial, los modelos en sí y los agentes que ejecutan tareas en función de esos modelos.

Esta arquitectura está diseñada para cerrar la brecha entre las herramientas de inteligencia artificial de estilo de consumo y los sistemas empresariales que deben cumplir con estrictos requisitos de confiabilidad, seguridad y cumplimiento.

Al integrarse con el entorno de infraestructura de Rackspace, la plataforma puede operar dentro de despliegues de nube privada controlados por la empresa. Este enfoque permite a las organizaciones implementar inteligencia artificial mientras mantienen el control sobre los datos sensibles.

Rackspace en la operativización de la inteligencia artificial

Rackspace aporta experiencia en la gestión de entornos de nube complejos en infraestructuras tanto públicas como privadas.

A través de la asociación, los ingenieros de Rackspace trabajarán en estrecha colaboración con los equipos empresariales para implementar y operar la plataforma combinada. Estos ingenieros ayudan a configurar la infraestructura, optimizar las cargas de trabajo y garantizar que los sistemas de inteligencia artificial se ejecuten de manera confiable en entornos de producción.

Este modelo operativo refleja la estrategia más amplia de Rackspace de ofrecer servicios de infraestructura administrada en lugar de simplemente entregar componentes de hardware o software. Las empresas describen la oferta como basada en resultados, lo que significa que el enfoque está en entregar resultados medibles en lugar de simplemente implementar tecnología.

Inteligencia artificial soberana y sectores regulados

Uno de los principales impulsores detrás de la colaboración es la creciente demanda de infraestructura de inteligencia artificial soberana.

Industrias como los servicios financieros, la atención médica y los seguros operan bajo marcos regulatorios estrictos. Estas organizaciones a menudo requieren fuertes garantías en torno a la gobernanza de los datos, la privacidad y el control operativo.

Al ejecutar cargas de trabajo de inteligencia artificial dentro de entornos de nube privada y permitir que las empresas seleccionen la arquitectura de cómputo más adecuada, la plataforma de Rackspace y Uniphore está diseñada para cumplir con estos requisitos. Este enfoque permite a las organizaciones adoptar tecnologías de inteligencia artificial mientras mantienen los estándares de seguridad y cumplimiento esperados en sectores regulados.

Un cambio hacia la inteligencia artificial operativa

La asociación refleja un cambio más amplio en la forma en que las empresas están abordando la inteligencia artificial.

En las primeras etapas del auge de la inteligencia artificial generativa, las conversaciones se centraron mucho en los modelos y el hardware. Las organizaciones debatían qué modelos de lenguaje grande adoptar o qué plataformas de cómputo ofrecían el mejor rendimiento.

Hoy en día, el enfoque ha cambiado hacia la integración operativa. Las empresas están preguntando cómo la inteligencia artificial puede estar incrustada en flujos de trabajo reales, cómo los sistemas pueden gobernarse de manera segura y cómo los despliegues pueden escalarse sin crear nuevas capas de complejidad.

Al presentar una arquitectura de infraestructura a agentes unificada, Rackspace y Uniphore están intentando abordar estos desafíos a nivel de sistema.

De la experimentación a resultados medibles

En última instancia, el objetivo de la asociación es acortar el camino desde la experimentación con inteligencia artificial hasta la implementación en producción.

Muchas organizaciones todavía luchan con proyectos piloto que nunca escalan más allá de entornos de prueba limitados. Una plataforma unificada que integre infraestructura, preparación de datos, modelos y agentes de inteligencia artificial podría ayudar a reducir esas barreras.

Si tiene éxito, la colaboración puede ilustrar un patrón emergente en la inteligencia artificial empresarial: la próxima fase de adopción dependerá menos de nuevos modelos y más de la capacidad de integrar sistemas de inteligencia artificial en entornos tecnológicos operativos, gobernados y seguros.