Si bien los beneficios potenciales de la Inteligencia Artificial (IA) hablan por sí solos, las empresas necesitan un enfoque estratégico para alcanzar esos beneficios sin poner en riesgo su valiosa propiedad intelectual.
Es por eso por lo que muchas empresas comienzan a construir sus propios modelos de IA, alojarlos en una infraestructura privada y utilizar únicamente conjuntos de datos propietarios para entrenarlos. Este concepto se conoce como Inteligencia Artificial privada.
Actualmente, las organizaciones reconocen que cuando introducen datos confidenciales en servicios públicos de IA como ChatGPT, esos datos se entrenan en el modelo. Esto significa que los datos podrían estar expuestos a cualquiera que lo utilice en el futuro; incluso OpenAI establece que los usuarios no deben compartir ninguna información confidencial con ChatGPT, ya que no hay forma de eliminar mensajes específicos del historial.
Uso de Inteligencia Artificial
De acuerdo con Eduardo Carvalho, director general de Equinix para Latinoamérica, las empresas se están centrando en acelerar sus iniciativas de Inteligencia Artificial para servir mejor a sus clientes, empleados y socios.
“La creación de soluciones escalables de Inteligencia Artificial requiere que las empresas se adapten al intercambio, 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”.
Factores para implementar Inteligencia Artificial privada
A continuación, compartimos cuatro factores que se deben tomar en cuenta en las estrategias de negocio con la Inteligencia Artificial privada.
1. Asegurar que la IA privada es lo más adecuado
Para las empresas de industrias altamente reguladas como la atención médica y los servicios financieros, los beneficios de la IA privada son obvios. Saben que deben evitar hacer cualquier cosa que pueda poner en riesgo sus datos confidenciales, por lo que la Inteligencia Artificial privada es una opción.
Es posible que las empresas de industrias no reguladas aún puedan beneficiarse de la IA privada, pero la propuesta de valor no siempre es tan clara. Estas empresas deben considerar las ventajas y desventajas: tanto el riesgo de fuga de datos como el costo y el impacto de la flexibilidad de utilizar IA 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 que exigen sus modelos de Inteligencia Artificial. Sin embargo, acceder a la computación en la nube pública suele ser más costoso y difícil de lo esperado, en gran parte debido a las altas tarifas de salida de datos.
Si determina que los supuestos beneficios de la infraestructura de nube pública no son suficientes para compensar el riesgo potencial, entonces sabe que su empresa es un buen candidato para continuar con la Inteligencia Artificial privada.
2. Incorporar la gestión de datos a la estrategia
A la luz de todos los rápidos avances de la tecnología de IA durante los últimos años, puede que valga la pena dar un paso atrás para considerar un hecho fundamental: sus modelos de IA sólo pueden ser tan buenos como los datos que les introduzca. Es por eso por lo que la gestión eficaz de los datos es esencial para el éxito de la Inteligencia Artificial privada.
Se debe tener en cuenta cómo llevará los datos correctos a los lugares adecuados sin demora. Esto puede ser un desafío porque la infraestructura de IA está altamente distribuida. Una forma ideal de crear una arquitectura de datos preparada para la IA es mediante el uso de almacenamiento adyacente en la nube.
Lo anterior permitirá incorporar servicios de nube pública en su estrategia de IA privada mientras mitiga los riesgos, costos y complejidad potenciales. Es como tener lo mejor de ambos mundos para su infraestructura de IA: está lo suficientemente cerca de la nube como para poder acceder a los servicios cuando los necesita, pero también puede mantener su entorno de almacenamiento autorizado separado de la nube.
3. Considerar las necesidades informáticas
El crecimiento explosivo de la IA ha provocado una mayor demanda de hardware GPU potente y los fabricantes aumentan sus esfuerzos para satisfacer esta demanda. La disponibilidad limitada de hardware podría impedir alcanzar los objetivos de la Inteligencia Artificial privada. Sin embargo, existen formas de evitarlo y seguir obteniendo la capacidad informática que se necesita.
Para esta problemática, las empresas podrían utilizar una solución Bare Metal como servicio, para implementar las CPU que necesita bajo demanda, sin altos costos iniciales.
4. Plan de sostenibilidad y eficiencia
Los objetivos de sostenibilidad son un pilar en las estrategias de negocio. Las cargas de trabajo de la Inteligencia Artificial, y de capacitación en particular, pueden consumir mucha energía y para limitar su impacto en el medioambiente, por ello es necesario que se ejecuten de una manera más eficiente.
Con este panorama, las nuevas tecnologías de liquid cooling para centros de datos desempeñarán un papel esencial en la operación de cargas de trabajo de alta densidad, como la IA, de forma energéticamente eficiente.
También, es importante colocar las cargas de trabajo en lugares donde puedan extraer la energía con menor consumo de carbono de la red local. Una forma de lograrlo es trabajar con un socio de infraestructura digital que haya priorizado la inversión en energía renovable.
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