El crecimiento de la inteligencia synthetic (IA) está aumentando y las organizaciones de TI buscan urgentemente modernizar y escalar sus centros de datos para dar cabida a la nueva ola de aplicaciones con capacidad de IA para tener un profundo impacto en los negocios de sus empresas. Es una carrera contra el tiempo. En lo último Índice de preparación para la IA de Ciscoel 51 por ciento de las empresas dicen que tienen un máximo de un año para implementar su estrategia de IA o, de lo contrario, tendrá un impacto negativo en su negocio.
La IA ya está transformando la forma en que las empresas hacen negocios
El rápido aumento de la IA generativa en los últimos 18 meses ya está transformando la forma en que operan las empresas en prácticamente todos los sectores. En el sector sanitario, por ejemplo, la IA facilita el acceso de los pacientes a la información médica, ayuda a los médicos a diagnosticar a los pacientes más rápido y con mayor precisión y brinda a los equipos médicos los datos y la información que necesitan para brindar la mejor calidad de atención. En el sector minorista, la IA está ayudando a las empresas a mantener niveles de inventario, personalizar las interacciones con los clientes y reducir costos mediante una logística optimizada.
Los fabricantes están aprovechando la IA para automatizar tareas complejas, mejorar los rendimientos de fabricación y reducir el tiempo de inactividad de la producción, mientras que en los servicios financieros, la IA permite una orientación financiera personalizada, mejora la atención al cliente y transforma las sucursales en centros de experiencia. Los gobiernos estatales y locales también se benefician de la innovación en IA, aprovechándola para mejorar los servicios a los ciudadanos y permitir una formulación de políticas más eficaz basada en datos.
Superar la complejidad y otras barreras clave de implementación
Si bien la promesa de la IA es clara, el camino a seguir para muchas organizaciones no lo es. Las empresas enfrentan desafíos importantes en el camino hacia la mejora de su preparación. Estos incluyen la falta de talento con las habilidades adecuadas, preocupaciones sobre los riesgos de ciberseguridad que plantean las cargas de trabajo de IA, largos plazos para adquirir la tecnología necesaria, silos de datos y datos distribuidos en múltiples jurisdicciones geográficas. Hay trabajo por hacer para capitalizar la oportunidad de la IA, y una de las primeras órdenes del día es superar una serie de importantes barreras de implementación.
La incertidumbre es una de esas barreras, especialmente para aquellos que aún no saben qué papel desempeñará la IA en sus operaciones. Pero esperar a tener todas las respuestas antes de comenzar con los cambios de infraestructura necesarios significa quedarse aún más atrás de la competencia. Por eso es elementary comenzar a implementar la infraestructura ahora en paralelo con las actividades de planificación estratégica de IA. Es imprescindible evaluar la infraestructura optimizada para la IA en términos de potencia informática acelerada, almacenamiento de rendimiento y redes confiables de 800G, y aprovechar los diseños modulares desde el principio brinda la flexibilidad para adaptarse en consecuencia a medida que estos planes evolucionan.
La infraestructura de IA también es intrínsecamente compleja, lo que constituye otra barrera de implementación común para muchas organizaciones de TI. Si bien el 93 por ciento de las empresas son conscientes de que la IA aumentará las cargas de trabajo de la infraestructura, menos de un tercio (32 %) de los encuestados reportan una alta preparación desde una perspectiva de datos para adaptar, implementar y aprovechar plenamente las tecnologías de IA. Para agravar aún más esta complejidad, existe una escasez constante de habilidades de TI específicas de IA, lo que hará que las operaciones del centro de datos sean mucho más desafiantes. El Índice de preparación para la IA revela que cerca de la mitad (48 %) de los encuestados dicen que su organización sólo cuenta con recursos moderadamente buenos y el nivel adecuado de talento interno para gestionar una implementación exitosa de la IA.
La adopción de un enfoque de plataforma basado en estándares abiertos puede simplificar radicalmente las implementaciones de IA y las operaciones de los centros de datos al automatizar muchas tareas específicas de la IA que, de otro modo, tendrían que ser realizadas manualmente por recursos altamente capacitados y a menudo escasos. Estas plataformas también ofrecen una variedad de herramientas sofisticadas diseñadas específicamente para las operaciones y el monitoreo del centro de datos, que reducen los errores y mejoran la eficiencia operativa.
Lograr la sostenibilidad es de important importancia para el resultado last
La sostenibilidad es otro enorme desafío a superar, a medida que las organizaciones desarrollan sus centros de datos para manejar nuevas cargas de trabajo de IA y la potencia informática necesaria para manejarlas continúa creciendo exponencialmente. Si bien las fuentes de energía renovables y las medidas de refrigeración innovadoras contribuirán a mantener bajo management el uso de energía, es elementary construir la infraestructura de centro de datos adecuada con capacidad de IA. Esto incluye {hardware} y procesos energéticamente eficientes, pero también las herramientas adecuadas diseñadas específicamente para medir y monitorear el uso de energía. A medida que las cargas de trabajo de la IA se vuelven más complejas, lograr la sostenibilidad será de important importancia para los resultados, los clientes y las agencias reguladoras.
Cisco trabaja activamente para reducir las barreras a la adopción de IA en el centro de datos utilizando un enfoque de plataforma que aborda los desafíos de complejidad y habilidades al tiempo que ayuda a monitorear y optimizar el uso de energía. Descubre como Infraestructura nativa de IA de Cisco para centros de datos puede ayudar a su organización a construir el centro de datos de IA del futuro.
Compartir:
