Quito. – A medida que las empresas exploran nuevas aplicaciones de inteligencia artificial (IA), uno de los desafíos consiste en pasar de las pruebas iniciales a una operación sostenida. Para lograrlo, no basta con contar con modelos de IA y capacidad de procesamiento: también es necesario determinar dónde ejecutar cada aplicación y si la infraestructura disponible puede responder a sus requerimientos de energía, refrigeración, conectividad y operación.
“La próxima fase de la IA empresarial estará determinada no solo por los modelos y la capacidad de cómputo, sino también por la capacidad de las organizaciones para proporcionar la energía, la refrigeración, la conectividad y el entorno operativo que requiere cada carga de trabajo”, afirmó Giordano Albertazzi, CEO de Vertiv. Según explicó, analizar estos requerimientos desde las primeras etapas permite identificar limitaciones con anticipación y establecer una ruta más clara desde los objetivos de IA hasta su implementación.
Cuatro pasos para planificar la infraestructura de IA
La guía plantea un proceso de cuatro pasos para que las organizaciones vinculen sus necesidades de negocio con las decisiones de infraestructura:
- Definir el objetivo de negocio y la carga de trabajo de IA. Identificar qué resultado se busca y qué aplicación permitirá alcanzarlo.
- Evaluar los requerimientos técnicos y operativos. Analizar la escala, el rendimiento y las condiciones necesarias para ejecutar la carga de trabajo.
- Determinar el entorno de implementación. Identificar si la aplicación funcionará mejor en la nube, en instalaciones propias, en un entorno híbrido, mediante servicios de colocación o en el borde de la red.
- Seleccionar el modelo de infraestructura adecuado. Relacionar las necesidades identificadas con una arquitectura de referencia que sirva como base para la planificación y la validación técnica.
A partir de esa evaluación, la guía plantea cuatro modelos de infraestructura física: clúster de IA en el borde, clúster pequeño de IA, clúster grande de IA y clúster de IA de alta densidad. Estos modelos sirven como puntos de partida para definir los requerimientos de energía, refrigeración, conectividad, controles, resiliencia y capacidad de crecimiento. Su configuración final debe ajustarse a las condiciones de cada instalación y a los resultados de la ingeniería de detalle.
