La combinación de sistemas de TI de nube híbrida y capacidades de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) está acaparando la atención en todo el sector tecnológico . Por sí solas, cada una presenta oportunidades para que las empresas innoven y crezcan. Sin embargo, fusionar estas nuevas capacidades puede ser un reto para las organizaciones.
La curiosidad generalizada en torno a la IA y el ML está dando vida a nuevos casos de uso y posibilidades, sin embargo, la necesidad de controlar los datos, las aplicaciones y los sistemas de TI, provoca que los profesionales estén buscando las mejores prácticas para implementarlo. Muchas empresas tecnológicas están entrando en escena para ayudar a los responsables de TI a crear una estrategia y elegir las piezas adecuadas para aprovechar la IA.
En agosto de este año, Nutanix lanzó GPT-in-a-Box, una plataforma completa de IA definida por software con servicios que tienen el objetivo de simplificar o incluso poner en marcha iniciativas de IA. Los equipos de TI pueden utilizar esta herramienta para controlar sus datos críticos, propiedad intelectual y construir una infraestructura que cumpla con sus requisitos de seguridad, privacidad y cumplimiento. A medida que las empresas adoptan nuevas tecnologías de IA y ML, estas capacidades se ejecutarán en más sistemas de TI de nube híbrida e híbrida multi nube.
Factores a tomar en cuenta para proyectos de IA
Adaptar la infraestructura de TI puede acelerar las iniciativas de IA/ML, pero debe hacerse teniendo en cuenta la sostenibilidad, la gestión de costos, la seguridad y el cumplimiento de otras normativas de TI. McDowell,analista principal de NAND Research, dijo que los equipos de TI siguen fijándose en la eficiencia del sistema, especialmente cuando se están considerando nuevas aplicaciones de IA y ML.
Se debe de tomar en cuenta que los centros de datos ya consumen alrededor del 1,5% de la energía mundial, por lo que Chatha, director sénior de operaciones en la nube de Nutanix, predice que el consumo de energía será una preocupación importante para las empresas que se basan en la IA, especialmente para aquellas que publican informes medioambientales, sociales y de gobernanza cada año.
A medida que surjan más opciones de infraestructuras preparadas para la IA, los responsables de TI tendrán que seguir centrándose en la integridad y la eficiencia de sus sistemas, pero también tendrán que gestionar las expectativas. Aun así, existe un entusiasmo creciente en torno a la búsqueda de formas para que la IA y el ML aumenten la productividad. Esto es inherente a la transformación digital, en la que las empresas digitalizan procesos y aspectos de sus operaciones para ser más ágiles y eficientes. La digitalización de los procesos puede abrir el camino para experimentar con la automatización de la IA y el ML.
Un ejemplo es cómo un equipo de TI dentro de Nutanix documentó la infraestructura del centro de datos y luego utilizó un código abierto llamado NetBox para automatizar el inventario de TI. Unos meses más tarde, el equipo lo amplió a una herramienta que ayuda a gestionar recursos en operaciones híbridas multicloud.
Las innovaciones de la IA están mejorando la forma en que las empresas desarrollan, despliegan y modernizan las aplicaciones. Además,pueden permitir la traducción automatizada del código de desarrollo e incluso eliminar puntos problemáticos para las empresas que están migrando a un modelo de nube híbrida.
Retos como la inflación, los requisitos de sostenibilidad y las ciberamenazas son obstáculos, pero las empresas que maximizan el uso del talento humano y las herramientas digitales pueden adaptarse rápidamente a las circunstancias cambiantes. Sin duda, las organizaciones que maximizarán sus proyectos de IA son las que modernicen sus operaciones de TI, aprovechen una variedad de nubes públicas y privadas y utilicen capacidades de computación en la nube como Kubernetes para construir, ejecutar y mover aplicaciones a través de diferentes sistemas de TI. Esto se relaciona con una nueva mentalidad que dicta que estas nuevas aplicaciones y desarrollos de IA y M deben poder ejecutarse en una variedad de infraestructuras, y mantener la integridad para evolucionar con las cambiantes necesidades o normativas empresariales.
El mundo de la infraestructura de TI está evolucionando en muchas direcciones. Mientras que existen empresas nuevas que «nacen en la nube» y otras «se trasladan a la nube», la creciente complejidad requiere la simplificación del software. Por esto, es necesario que los equipos de TI sean estratégicos con respecto a la infraestructura donde se ejecutan esas aplicaciones y residen los datos.