El fácil acceso a los datos y la capacidad de utilizarlos de manera significativa siempre han sido importantes, pero en la period de la IA, el aprendizaje automático y el análisis de datos, se ha vuelto absolutamente esencial. Se prevé que el mercado world de IA, actualmente valorado en más de $ 390 mil millones, supere $ 826 mil millones para 2030. Sin embargo, este crecimiento depende de que la tecnología de IA continúe evolucionando y aumente en el valor aplicable. Lograr eso requiere grandes cantidades de datos. Las organizaciones en todo el mundo almacenaron aproximadamente 7.2 Zettabytes (ZB) de datos en 2024, y se espera que esta cifra crezca a 15.1 ZB para 2027. Este mayor crecimiento subraya la necesidad de soluciones de almacenamiento confiables y accesibles que puedan manejar las crecientes demandas de datos.
La explosión de aplicaciones impulsadas por la IA en las industrias, desde finanzas y atención médica hasta fabricación y venta minorista, ha acelerado aún más la demanda de conjuntos de datos vastos y bien preparados. Los sistemas de IA prosperan en los datos, utilizándolo para refinar algoritmos, mejorar los modelos predictivos y optimizar la automatización. Según empresas líderes como IDC, cuanto más datos de alta calidad Una organización tiene, cuanto más pueda mejorar la efectividad de los resultados de la IA para permitir la toma de decisiones más inteligente e impulsar la eficiencia operativa. Sin embargo, el desafío radica no solo en recopilar y generar grandes cantidades de datos, sino también para garantizar su retención y accesibilidad a largo plazo. Sin soluciones de almacenamiento adecuadas, las empresas corren el riesgo de perder información valiosa que podría dar forma a la próxima ola de avances de IA.
La importancia de los datos para la IA
Para que la IA continúe avanzando a su ritmo precise, debe mejorar constantemente en eficiencia y precisión. La única forma de lograr esto es proporcionar a los modelos de IA datos continuos y de alta calidad para la capacitación. Los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de idiomas grandes (LLM) han crecido a un ritmo sorprendente, triplicar en tamaño cada año desde 2010. Por ejemplo, GPT-2 fue entrenado en un conjunto de datos que contenía aproximadamente 3 mil millones de palabras, mientras que GPT-4, lanzado solo cuatro años después, fue entrenado con aproximadamente 9.75 billones de palabras.
Esta rápida expansión de los conjuntos de datos de entrenamiento de IA presenta un desafío significativo: cómo almacenar de manera rentable grandes cantidades de datos de alta calidad. A medida que los sistemas de IA consumen grandes cantidades de datos existentes basados en texto, incluidos libros, artículos y trabajos de investigación, las organizaciones corren el riesgo de agotar el materials generado por humanos de alta calidad. Esto podría obligar a los desarrolladores de IA a confiar en el contenido generado por la IA para una futura capacitación, lo que lleva a problemas potenciales como una precisión reducida, una disminución de la creatividad y una mayor repetición. Para contrarrestar este riesgo, las organizaciones deben priorizar la retención de la mayoría de los datos que generan, ya que puede convertirse en un recurso valioso para capacitar a los modelos de IA en el futuro. Esta necesidad impulsa la demanda de soluciones de almacenamiento robustas, escalables y a largo plazo.
Análisis de datos como una ventaja competitiva: no hay AI sin IA
Los análisis impulsados por la IA se han convertido en una piedra angular de la estrategia comercial moderna, ofreciendo a las organizaciones la capacidad de descubrir patrones, predecir tendencias y tomar decisiones más rápidas e inteligentes. Pero aunque la IA obtiene el centro de atención, es fácil pasar por alto la base no reconocida detrás de todo: los datos. Más específicamente, la infraestructura que hace que las décadas de datos estén disponibles cuando y dónde se necesita, lo que ahora llamamos el Archivo de información (IOWA).
El IA como un depósito profundo de conocimiento organizacional, a menudo alojado en un almacenamiento rentable y escalable como cinta. Es donde se conservan grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, no solo para el cumplimiento, sino para impulsar la innovación potencial que conduce a ventajas competitivas. Cuando llega el momento de entrenar modelos AI, los conjuntos de datos grandes se extraen temporalmente de este archivo a sistemas de alto rendimiento. Una vez que se completa la capacitación, los datos vuelven a la IA para la retención a largo plazo. Este ciclo de acceso y preservación hace posible el desarrollo continuo de IA.
La capacidad de una organización para tomar decisiones de alto impacto y basadas en datos no solo depende de las últimas herramientas de IA. Depende de si puede acceder y retener la información correcta: tiempo, a escala y sin sacrificar la rentabilidad. Hecho bien, el análisis de datos puede personalizar las experiencias de los clientes, optimizar las operaciones y pivotar rápidamente en respuesta a los mercados cambiantes. Sin embargo, todo eso depende de una estrategia de datos a largo plazo que ve recopilar información no como un problema de almacenamiento, sino como un activo estratégico. El futuro pertenece a las organizaciones que tratan sus datos históricos como un recurso vivo, uno que continúa creciendo en valor con cada información impulsada por la IA.
Nuevas oportunidades para una tecnología probada
El aumento en las aplicaciones de IA basadas en datos introduce nuevas demandas de soluciones de almacenamiento. Las organizaciones requieren un sistema que permita el almacenamiento a largo plazo de conjuntos de datos masivos al tiempo que garantiza la accesibilidad, la sostenibilidad y la seguridad. Además, con los ataques cibernéticos en aumento, se estima que los costos del delito cibernético world alcanzan $ 10.5 billones anuales para 2025—En la seguridad de los datos se ha convertido en una consideración crítica para cualquier solución de almacenamiento. Muchas empresas pueden buscar instintivamente tecnologías de almacenamiento de vanguardia y recientemente desarrolladas para cumplir con estos requisitos. Debido a la necesidad de un almacenamiento confiable ahorasin embargo, las organizaciones deben considerar una tecnología existente que ya ha demostrado su confiabilidad: el almacenamiento de cinta.
Durante décadas, muchas organizaciones establecidas han confiado en el almacenamiento de cinta, incluso cuando las compañías más nuevas y nativas de la nube lo han pasado por alto. Sin embargo, el resurgimiento de la IA, el aprendizaje automático y el análisis avanzado de datos han proporcionado nuevos casos de uso para esta tecnología probada y verdadera. El almacenamiento de cinta ofrece una potente combinación de escalabilidad, flexibilidad, rentabilidad y seguridad, lo que lo convierte en una solución very best para administrar cargas de trabajo masivas de IA y ML. A diferencia de muchas otras soluciones de almacenamiento, la cinta es altamente sostenible, ya que no devour energía mientras almacena datos, reduciendo significativamente su huella de carbono. Además, su capacidad fuera de línea proporciona una capa adicional de protección contra las amenazas de ciberseguridad, como los ataques de ransomware, ya que los datos almacenados en la cinta son inherentemente inmunes a las violaciones remotas.
Las soluciones de almacenamiento de cinta modernas han evolucionado para satisfacer las demandas de IA y análisis de datos. Con los últimos avances en tecnología de cinta de alta capacidad, las empresas pueden almacenar petabytes de datos a una fracción del costo de las soluciones tradicionales basadas en la nube. Además, la longevidad de Tape, a menudo superior a los 30 años, se asegura que las organizaciones puedan preservar conjuntos de datos valiosos sin el riesgo de degradación de datos. Esto lo convierte en una opción muy atractiva para las empresas que buscan a prueba de su infraestructura de datos a prueba de futuro mientras mantienen la eficiencia de rentabilidad.
La IA y la revolución de los datos
La revolución de IA en curso es fundamentalmente una revolución de datos. Las organizaciones que no priorizan el almacenamiento de datos y el riesgo de accesibilidad se quedan atrás en un mundo cada vez más basado en datos. Más datos equivalen a más oportunidades de innovación y diferenciación competitiva. Al adoptar soluciones de almacenamiento escalables y seguras, incluido el potencial renovado de las cintas, las organizaciones pueden asegurarse de que permanezcan a la vanguardia de los avances de IA y la toma de decisiones basadas en datos. A medida que las empresas continúan navegando por las complejidades del crecimiento impulsado por la IA, aquellos que reconocen la importancia de la retención de datos y las soluciones de almacenamiento inteligente serán las que prosperen en el futuro centrado en los datos.
