Por Douglas Wallace, Gerente de Ventas de Distrito, América Latina y El Caribe (excepto Brasil y México) en Pure Storage.
Hay un patrón en lo que respecta a la adopción de innovaciones y tendencias por parte de las empresas: primero haga la prueba piloto, luego planifique. El «cómo» puede ser una ocurrencia tardía (simplemente basta preguntarle a TI después de los últimos años), pero a menudo es lo más importante. El éxito con una nueva tecnología depende en última instancia de si tu infraestructura puede sostenerla.
Con la IA generativa, una cosa está clara: las infraestructuras de datos deben subir de nivel ahora.
GenAI no es una novedad: es la transformación digital sobre rieles
Se ha dicho que toda empresa tiene que ser una empresa de seguridad. Ahora, cada empresa también tendrá que ser una empresa preparada para la IA.
¿Por qué? Por primera vez en la historia, se ha derribado la barrera de entrada de AI. Ya no es la caja de arena de los científicos de datos; es para todos.
Los casos de uso de IA generativa proliferan a diario en el espacio empresarial. Compañías como Databricks, que adquirió MosaicML, traerán modelos de IA generativos y seguros a las empresas, mientras que la adquisición de Neeva por parte de Snowflake traerá inteligencia comercial impulsada por LLM a los datos empresariales.
Todo esto señala la magnitud de su disrupción para cada industria. Y en tiempos de recesión, la eficiencia que puede ofrecer es muy, muy atractiva. La IA asequible y accesible se convertirá en otra herramienta, como SaaS (ya se ofrece como un servicio ahora y está creciendo agresivamente).
Pero para muchos casos de uso empresarial, la pregunta no es tanto si se implementará la IA, sino cómo y cómo se administrarán los datos. Es probable que los modelos de lenguaje (LLM) evolucionen hacia servicios y aplicaciones basados en la nube como CRM y ERM, lo que creará otra carga de trabajo que las empresas deberán integrar en estados de datos ya complejos. La simplicidad en la gestión de datos será más importante que nunca.
El obstáculo: del dominio público a los datos privados
Las herramientas de IA generativa prosperan con los datos. Cuantos más y mejores datos reciben, más inteligentes se vuelven. Para las empresas, aprovecharlos donde cuenta (internamente, con fines de propiedad) requiere datos nuevos más allá del dominio público. Y todo lo que no se puede raspar está bajo llave por una buena razón.
Casi todas las organizaciones están explorando sus propios modelos y casos de uso de LLM. Los grandes proveedores ya están en una carrera armamentista de Inteligencia Artificial Generativa (IAG). Pero si bien todos los líderes consideran cómo aprovecharlo, también deben considerar cómo hacerlo mientras retienen el control de su recurso más preciado: sus datos.
Para algunos, esto significa llevar el cálculo de la IA a los datos, y no al revés. Para hacer eso, muchas organizaciones buscan construir sus propios modelos.
¿Cómo afectarán los datos los copilotos de IA?
Primero, está el volumen. La IA generativa será una de las innovaciones más disruptivas para afectar los datos globales. Las estimaciones conservadoras predijeron un crecimiento de datos compuesto del 2 % año tras año a partir de 2022, pero eso fue antes de que explotara ChatGPT y la generación de imágenes.
Consideremos esto: los diseñadores gráficos no pueden crear físicamente 300 imágenes únicas en un día, pero las plataformas de imágenes de IA sí pueden. Las capacidades de la IA no están limitadas por la realidad física, pero los datos que crea sí lo están. Y necesita vivir en algún lugar.
Luego, está la accesibilidad. De acuerdo con el estudio AI StrategiesView 2022 de IDC, los responsables de la toma de decisiones y personas influyentes de TI señalaron que «la disponibilidad y accesibilidad seguras de los datos son fundamentales para escalar las iniciativas de IA». El disco no puede seguir el ritmo. Soluciones all-flash empresariales que están optimizadas para IA, es decir, tienen una arquitectura de alto rendimiento, paralela y escalable con tecnología de reducción de datos como la compresión; ofrecer actualizaciones sin interrupciones; y puede escalar el rendimiento y la capacidad por separado.
La IA y el machine learning (ML) son los proyectos que más datos consumen en la historia. Los datos no estructurados son notoriamente difíciles de agregar y analizar, especialmente fotos y videos. Requiere una plataforma capaz de realizar análisis en una variedad de perfiles de datos, todos a la vez, o siempre que se requieran estas capacidades.
Y la verdad es que, si bien a todos nos gustaría explorar más proyectos de IA, también nos gustaría reducir las huellas en nuestros centros de datos. La energía para alimentarlos no es infinita, ni barata. Solo hay una forma para que las empresas avancen con la IA sin sacrificar la eficiencia: flash.
Cómo construir un centro de datos listo para IA generativa
No todos necesitarán su propio LLM. Pero ya sea que esté entrenando sus propios modelos o aprovechando IAG a través de una aplicación o la nube, el almacenamiento de datos moderno será fundamental para la historia. Una plataforma de almacenamiento robusta y eficiente para IA como FlashBlade//S™ puede manejar todos los datos y tareas que se le presentan desde una miríada de potentes GPU NVIDIA.
Para aprovechar al máximo su infraestructura de IA, una plataforma de almacenamiento de alto rendimiento y baja latencia que sea escalable, maneje una gran cantidad de datos a la vez (gran ancho de banda) y pueda compartir información entre muchos procesos de aplicaciones en paralelo es clave para optimizar la IA. resultados con el TCO más bajo.
AIRI//S™ combina estrechamente NVIDIA DGX, las redes de NVIDIA y FlashBlade//S para proporcionar una infraestructura preparada para IA aún más rápido, ofreciendo una solución probada previamente que permite a los equipos de IA y TI centrarse en la innovación, no en la implementación.
Acerca de Pure Storage:
Pure Storage (NYSE: PSTG) simplifica el almacenamiento de datos, para siempre. Pure ofrece una experiencia en la nube que permite a todas las organizaciones aprovechar al máximo sus datos y, al mismo tiempo, reducir la complejidad y los gastos de gestión de la infraestructura subyacente. El compromiso de Pure de brindar verdadero almacenamiento como servicio brinda a los clientes la agilidad para satisfacer las cambiantes necesidades de datos a velocidad y escala, ya sea que implementen cargas de trabajo tradicionales, aplicaciones modernas, contenedores o más. Y con un puntaje de satisfacción del cliente certificado en el uno por ciento superior de las empresas B2B, la lista de clientes en constante expansión de Pure se encuentra entre las más felices del mundo. Para obtener más información, visite www.purestorage.com.
Reconocimiento de analistas:
Pure Storage, el logotipo de Pure P, Portworx y las marcas en la lista de marcas comerciales de Pure en www.purestorage.com/legal/
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