¿Cómo pueden las empresas capitalizar la fiebre del oro de la IA?

Por Julio Castrejón, Country Manager de Pure Storage en México

No se puede negar que la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las áreas más grandes y de mayor crecimiento de inversión e innovación en tecnología empresarial en los últimos años. Dado que hay tantas aplicaciones prácticas para esta tecnología, no sorprende que la IA admita casos de uso generalizados, que van desde la atención médica y las ciencias de la vida hasta la fabricación de semiconductores y chips, la automoción, los servicios financieros y más.

Si bien las herramientas de IA generativa como ChatGPT han dominado los titulares en los últimos meses, la realidad es que la IA ha estado presente durante varios años. Sin embargo, la última ola de herramientas generativas de inteligencia artificial ampliamente accesibles está dando como resultado más datos generados por máquinas que nunca, y esto está impulsando el crecimiento sin precedentes de datos no estructurados en todo el mundo.

De hecho, IDC predice que para 2025, la cantidad total de datos digitales creados globalmente aumentará a 175 zettabytes (desde aproximadamente 40 zettabytes en 2019). Esta estimación en realidad puede considerarse conservadora, dado el aumento de datos generados por IA que estamos viendo hoy.

En un ciclo algo perpetuo, mayores volúmenes de datos y la aceleración de la IA significan una mayor oportunidad para que las empresas conviertan esta información en inteligencia procesable, para innovar más rápido que sus competidores, aumentar la satisfacción del cliente, optimizar las operaciones y, en última instancia, convertirse en una empresa más exitosa. Sin embargo, así como refinamos el petróleo en productos útiles como combustible y plásticos, los datos también deben refinarse antes de que puedan proporcionar valor. Aquí es donde entra en juego el análisis de datos (cada vez más basado en IA).

¿Cómo pueden las empresas tener éxito con los proyectos de IA?

Para potenciar la IA y el análisis de datos basado en IA, las organizaciones necesitan una infraestructura de almacenamiento de datos flexible, confiable, eficaz y, quizás lo más importante, sostenible.

1. El rendimiento es clave porque la IA se basa en enviar cantidades masivas de datos a las GPU, una y otra vez. Cuanto más rápido lo hagan las organizaciones, más rápidos y mejores resultados obtendrán. Los recursos de IA (GPU, científicos de datos) son costosos y tienen una gran demanda, por lo que mantenerlos esperando para acceder a los datos puede generar una factura considerable. Tan importante como alimentar las GPU es acelerar todos los flujos de trabajo de preparación y conservación de datos, ayudando a recopilar y procesar los datos en primer lugar.
2. La flexibilidad surge ya que la IA es fácilmente el espacio de evolución más rápida en tecnología: las herramientas, las técnicas, los conjuntos de datos y los casos de uso evolucionan todos los días. Como resultado, es fundamental invertir en opciones de tecnología e infraestructura que permitan a las organizaciones adaptarse rápidamente a los cambios.
3. La confiabilidad y los controles empresariales son más importantes que nunca para las organizaciones con entornos de IA. Estos son entornos de misión crítica, y cualquier tiempo de inactividad puede generar costos exorbitantes. Como resultado, la disponibilidad y la fiabilidad son esenciales. Además, los proyectos de IA suelen ser grandes proyectos en expansión y muy automatizados. Tener controles en torno a las cuotas, la seguridad y la facilidad de gestión es fundamental.
4. Por último, pero ciertamente no menos importante, está una de las preocupaciones más apremiantes del planeta, la sostenibilidad.

¿Por qué las empresas necesitan ejecutar la IA de manera sostenible?

Las estimaciones actuales tienen centros de datos que representan entre el 1 y el 4% de todo el consumo mundial de energía. De hecho, en algunos países, la expansión del centro de datos se ha detenido porque no pueden acceder a la energía adecuada. La IA no irá a ninguna parte y, en general, será una herramienta abrumadoramente positiva para la humanidad, ayudándonos a automatizar tareas repetitivas, tratar enfermedades de manera más efectiva y comprender mejor nuestro mundo a través de los patrones climáticos y meteorológicos.

Sin embargo, desde una perspectiva ambiental, solo aumenta las preocupaciones sobre el consumo de energía y la huella de carbono. A raíz de este inmenso desafío y oportunidad, la construcción de una infraestructura tecnológica eficiente y sostenible para la IA es fundamental para mitigar el calentamiento global y los peores impactos del cambio climático.

¿Cómo pueden los clientes capitalizar la IA de manera sostenible?

A medida que crecen los volúmenes de datos y el alto rendimiento se convierte en un requisito fundamental para la IA, las preocupaciones sobre la sostenibilidad pasan a primer plano. A medida que aumentan estas necesidades, también lo hacen los costos en términos de energía, refrigeración y espacio para albergar el equipo. En el contexto actual de aumento de los precios de la energía, esto no es solo un problema ambiental, sino también un desafío operativo y financiero para las empresas.

Afortunadamente, algunas empresas están diseñando y construyendo productos y brindando servicios que permiten a los clientes reducir drásticamente su propia huella ambiental. Por ejemplo, las soluciones de almacenamiento all-flash son considerablemente más eficientes que sus contrapartes de disco giratorio (HDD). En algunos casos, las soluciones all-flash pueden ayudar a las empresas a lograr una reducción de hasta el 80 % en el uso directo de energía por parte de los sistemas de datos en comparación con los productos de la competencia. Además, el almacenamiento flash es mucho más adecuado para ejecutar proyectos de IA.

Esto se debe a que la clave de los resultados es conectar modelos de IA o aplicaciones impulsadas por IA a los datos. Para hacer esto con éxito, necesita una gran cantidad de datos, estos datos no pueden estar fríos y, de manera crucial, los datos deben ser fácilmente accesibles, a través de silos y aplicaciones. Esto simplemente no es posible con el almacenamiento basado en HDD que sustenta sus operaciones, se necesita all-flash.

Para impulsar aún más la adopción de opciones tecnológicas sostenibles, considere si su organización tiene un oficial de sostenibilidad, alguien responsable de la huella de carbono general de la empresa. Involucre a esas partes interesadas al comienzo del proceso para asegurarse de que no quede piedra sin remover en su viaje hacia la IA sostenible.

¿Cómo se ve el éxito?

Muchas empresas ya están aplicando estas mejores prácticas para embarcarse en sus viajes de IA. Meta, por ejemplo, quería ayudar a sus investigadores de IA a crear nuevos y mejores modelos de IA que puedan aprender de billones de ejemplos, trabajar en cientos de idiomas diferentes, analizar textos, imágenes y videos juntos sin problemas, desarrollar nuevas herramientas de realidad aumentada y mucho más. más. Como resultado, la empresa se propuso crear su AI Research SuperCluster (RSC), con la intención de ser la supercomputadora de IA más rápida del mundo.

Meta eligió Pure Storage porque necesitaba un socio que pudiera ofrecer capacidades de almacenamiento robustas y escalables para potenciar RSC. Con los sistemas FlashArray y FlashBlade de Pure Storage, RSC tiene un rendimiento incomparable para analizar rápidamente datos estructurados y no estructurados, respaldado por la base de rendimiento, confiabilidad, flexibilidad y sustentabilidad de Pure Storage. RSC allanará el camino hacia la creación de tecnologías para la próxima gran plataforma informática de Meta, el metaverso, donde las aplicaciones y productos impulsados por IA desempeñarán un papel importante.

¿Cómo puedes replicar este éxito?

Para prepararse para un mundo en el que cantidades cada vez mayores de datos no estructurados serán objeto de un uso cada vez mayor de análisis basados en IA, las empresas necesitarán almacenamiento en volúmenes colosales que ofrezcan un acceso rápido y sean eficientes en términos de sostenibilidad.

Las empresas deben buscar proveedores con una hoja de ruta para la capacidad de almacenamiento flash de alta densidad que pueda manejar cargas de trabajo desde las que requieren más rendimiento hasta las que actualmente se clasifican como secundarias, pero que ganarán en importancia con el aumento del procesamiento constante de IA. Las empresas también deben evaluar las opciones de compra de proveedores que pueden incorporar actualizaciones tecnológicas y de capacidad sin inconvenientes para los años venideros.

Por último, las organizaciones deben buscar proveedores de almacenamiento all-flash que puedan demostrar métricas ESG verificadas por terceros, de modo que los proyectos de IA puedan ejecutarse sin dañar el medio ambiente y sus resultados.