En un mundo empresarial impulsado por la innovación y la competitividad, el papel de la Inteligencia Artificial (IA) es cada vez más relevante. Si bien los beneficios potenciales de esta tecnología son innegables, las empresas necesitan un enfoque estratégico y mesurado para alcanzar esos beneficios, sin poner en riesgo su valiosa propiedad intelectual.
En este contexto, muchas compañías comienzan a construir sus propios modelos, alojarlos en una infraestructura privada y utilizar únicamente conjuntos de datos propios para entrenarlos. Este concepto se conoce como IA privada y surge a partir de la necesidad de protección de datos confidenciales que no se obtiene con servicios públicos de esta tecnología como ChatGPT.
Según las preguntas frecuentes de OpenAI, los datos usados en estos chats quedan expuestos a cualquier usuario futuro, ya que no hay forma de eliminar mensajes específicos del historial.
De acuerdo con Eduardo Carvalho, director general de Equinix para Latinoamérica, “Las empresas se están centrando en acelerar sus iniciativas de IA para servir mejor a sus clientes, empleados y socios. La creación de soluciones escalables, con esta tecnología, requieren que las empresas se adapten al intercambio, el almacenamiento y el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Con la IA privada se puede extraer información empresarial de sus datos sin tener que sacrificar la privacidad o el control sobre estos”.
Con este panorama, Equinix comparte cuatro factores para tener en cuenta en las estrategias de negocio con la IA privada:
1. Asegurar que la IA privada es la opción más adecuada: para las empresas de industrias, altamente reguladas, como la de servicios financieros o salud, la IA privada evita cualquier acción que pueda poner en riesgo datos confidenciales. Asimismo, esta favorece a industrias que no está tan reguladas, previniendo el riesgo de fuga de datos, costos adicionales y flexibilidad al utilizar esta tecnología en la infraestructura pública.
Algunas empresas gravitan hacia la nube pública porque la ven como una forma fácil y rentable de obtener la infraestructura informática escalable. Sin embargo, acceder a la computación en la nube pública suele ser más costoso y difícil de lo esperado. Por esto, si una compañía determina que la nube pública no es suficiente para compensar el riesgo potencial, entonces debe acceder a opciones propias como la IA privada.
2. Incorporar la gestión de datos a tu estrategia: considerando los avances de la IA en los últimos años, resulta pertinente detenerse y reflexionar sobre un hecho fundamental: esta tecnología opera en base a los datos que recibe. Por lo tanto, asegurar su éxito implica una gestión eficaz de la información.
Una manera óptima de establecer una arquitectura de datos preparada para la IA es empleando un almacenamiento adyacente en la nube. Esto ofrece una combinación ideal para su infraestructura de datos, el cual se encuentra lo bastante próximo a la red, para acceder a los servicios de información, al tiempo que permite mantener un entorno autorizado y protegido.
3. Considerar las necesidades informáticas: el crecimiento de la IA ha generado una alta demanda de unidades de procesamiento gráfico (GPU), y los fabricantes intensifican sus esfuerzos para satisfacerla. La escasez de hardware podría obstaculizar la realización de los objetivos de la IA privada. No obstante, existen métodos para sortear este desafío y continuar obteniendo la capacidad informática necesaria.
Para abordar este problema, las empresas podrían recurrir a una solución como Equinix Metal®, que ofrece servidores dedicados listos para usar. Esto les permite obtener la cantidad necesaria de Unidades Centrales de Procesamiento (CPU) cuando las necesitan. Además, incluso para tareas que requieren GPU, hay alternativas disponibles más allá de tener que comprar y gestionar su propio hardware, lo que a menudo implica largos tiempos de espera para la entrega.
4. Tener plan de sostenibilidad y eficiencia: los objetivos de sostenibilidad son fundamentales en las estrategias empresariales. Las actividades de la IA, especialmente las de capacitación, pueden consumir mucha energía, por lo que es importante que se realicen de manera más eficiente para reducir su impacto ambiental.
En este contexto, las nuevas tecnologías de enfriamiento líquido para centros de datos jugarán un papel clave en el manejo eficiente de cargas de trabajo intensivas, como la IA, desde el punto de vista energético. También es crucial ubicar estas actividades en lugares donde puedan aprovechar energía con menor emisión de carbono de la red local. Una manera de lograrlo es colaborar con un proveedor de infraestructura digital que haya priorizado la inversión en energías renovables.
Amet Novillo, director general de Equinix para México, señala que la compañía ha estado probando el enfriamiento líquido durante años y ya la emplea para soportar cargas de trabajo de producción. Los clientes pueden beneficiarse de esta infraestructura mientras trabajan para alcanzar su objetivo de hacer IA de manera sostenible.
