{"id":63871,"date":"2026-11-05T17:27:33","date_gmt":"2026-11-05T17:27:33","guid":{"rendered":"https:\/\/radiocresatelital.com\/?p=63871"},"modified":"2026-11-05T20:28:53","modified_gmt":"2026-11-05T20:28:53","slug":"vertiv-plantea-una-ruta-para-llevar-la-inteligencia-artificial-empresarial-de-los-proyectos-piloto-a-la-operacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/radiocresatelital.com\/?p=63871","title":{"rendered":"Vertiv plantea una ruta para llevar la inteligencia artificial empresarial de los proyectos piloto a la operaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Quito. \u2013 A medida que las empresas exploran nuevas aplicaciones de inteligencia artificial (IA), uno de los desaf\u00edos consiste en pasar de las pruebas iniciales a una operaci\u00f3n sostenida. Para lograrlo, no basta con contar con modelos de IA y capacidad de procesamiento: tambi\u00e9n es necesario determinar d\u00f3nde ejecutar cada aplicaci\u00f3n y si la infraestructura disponible puede responder a sus requerimientos de energ\u00eda, refrigeraci\u00f3n, conectividad y operaci\u00f3n.<\/p>\n

\u201cLa pr\u00f3xima fase de la IA empresarial estar\u00e1 determinada no solo por los modelos y la capacidad de c\u00f3mputo, sino tambi\u00e9n por la capacidad de las organizaciones para proporcionar la energ\u00eda, la refrigeraci\u00f3n, la conectividad y el entorno operativo que requiere cada carga de trabajo\u201d, afirm\u00f3 Giordano Albertazzi, CEO de Vertiv. Seg\u00fan explic\u00f3, analizar estos requerimientos desde las primeras etapas permite identificar limitaciones con anticipaci\u00f3n y establecer una ruta m\u00e1s clara desde los objetivos de IA hasta su implementaci\u00f3n.<\/p>\n

Cuatro pasos para planificar la infraestructura de IA<\/strong><\/p>\n

La gu\u00eda plantea un proceso de cuatro pasos para que las organizaciones vinculen sus necesidades de negocio con las decisiones de infraestructura:<\/p>\n

    \n
  1. Definir el objetivo de negocio y la carga de trabajo de IA.<\/strong> Identificar qu\u00e9 resultado se busca y qu\u00e9 aplicaci\u00f3n permitir\u00e1 alcanzarlo.<\/li>\n
  2. Evaluar los requerimientos t\u00e9cnicos y operativos.<\/strong> Analizar la escala, el rendimiento y las condiciones necesarias para ejecutar la carga de trabajo.<\/li>\n
  3. Determinar el entorno de implementaci\u00f3n.<\/strong> Identificar si la aplicaci\u00f3n funcionar\u00e1 mejor en la nube, en instalaciones propias, en un entorno h\u00edbrido, mediante servicios de colocaci\u00f3n o en el borde de la red.<\/li>\n
  4. Seleccionar el modelo de infraestructura adecuado.<\/strong> Relacionar las necesidades identificadas con una arquitectura de referencia que sirva como base para la planificaci\u00f3n y la validaci\u00f3n t\u00e9cnica.<\/li>\n<\/ol>\n

    A partir de esa evaluaci\u00f3n, la gu\u00eda plantea cuatro modelos de infraestructura f\u00edsica: cl\u00faster de IA en el borde, cl\u00faster peque\u00f1o de IA, cl\u00faster grande de IA y cl\u00faster de IA de alta densidad. Estos modelos sirven como puntos de partida para definir los requerimientos de energ\u00eda, refrigeraci\u00f3n, conectividad, controles, resiliencia y capacidad de crecimiento. Su configuraci\u00f3n final debe ajustarse a las condiciones de cada instalaci\u00f3n y a los resultados de la ingenier\u00eda de detalle.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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