La IA generativa puede cambiar el mundo, pero solo si la infraestructura de datos se mantiene al día

La IA generativa puede cambiar el mundo, pero solo si los datos están actualizados.

A pesar del revuelo que rodea a la IA Generativa, la mayoría de los expertos de la industria aún no han abordado una pregunta importante: ¿Existe una plataforma infraestructural que pueda respaldar esta tecnología a largo plazo y, de ser así, será lo suficientemente sostenible como para impulsar las innovaciones radicales que promete la IA Generativa?

Las herramientas de IA Generativa ya han construido una reputación considerable, con su capacidad para escribir textos bien sintetizados con solo hacer clic en un botón, tareas que de otro modo requerirían horas, días, semanas o meses para completarse manualmente.

Todo eso está muy bien, pero sin la infraestructura adecuada, estas herramientas simplemente no tienen la escalabilidad necesaria para cambiar verdaderamente el mundo. Pronto superarán los 76 mil millones de dólares, los astronómicos costos operativos de las IA Generativas son un testimonio de este hecho, pero hay otros factores en juego.

Las empresas deben enfocarse en crear y conectar las herramientas adecuadas para aprovecharla de manera sostenible e invertir en una infraestructura de datos centralizada que haga que todos los datos relevantes sean accesibles de manera fluida para su LLM sin necesidad de tuberías dedicadas. Con la implementación estratégica de las herramientas adecuadas, podrán brindar el valor empresarial que buscan a pesar de las limitaciones de capacidad que imponen los centros de datos en la actualidad, solo así avanzará realmente la revolución de la IA.

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Un Patrón Familiar

Según un nuevo informe del Capgemini Research Institute, el 74% de los ejecutivos creen que los beneficios de la IA generativa superan sus preocupaciones. Tal consenso ya ha impulsado altas tasas de adopción entre las empresas, aproximadamente el 70% de las organizaciones de Asia-Pacífico ya han expresado su intención de invertir en estas tecnologías o han comenzado a explorar casos de uso prácticos.

Pero el mundo ya ha recorrido este camino antes. Tomemos Internet, por ejemplo, que gradualmente atrajo más atención antes de superar las expectativas a través de una miríada de aplicaciones notables. Pero a pesar de sus impresionantes capacidades, solo despegó realmente cuando sus aplicaciones comenzaron a brindar un valor tangible a las empresas a gran escala.

Mirando más allá de ChatGPT

La IA está siguiendo un ciclo similar. Las empresas se han subido rápidamente a la tecnología, con aproximadamente el 93% de las empresas ya involucradas en varios estudios de casos de uso de IA/ML. Pero a pesar de la alta tasa de adopción, muchas empresas aún luchan con la implementación, una señal reveladora de una infraestructura de datos incompatible.

Con la infraestructura adecuada, las empresas pueden mirar más allá del nivel superficial de las capacidades tentadoras de la IA Generativa y aprovechar su verdadero potencial para transformar sus paisajes empresariales.

De hecho, la IA Generativa puede ayudar a redactar un resumen rápidamente y, en la mayoría de los casos, de manera bastante efectiva, pero su potencial va mucho más allá. Desde el descubrimiento de posibles medicamentos hasta tratamientos de atención médica y optimización de la cadena de suministro, ninguno de estos avances son posibles si los centros de datos que respaldan y impulsan las aplicaciones de IA no son lo suficientemente robustos para manejar sus cargas de trabajo.

Superando la Barrera de la Escalabilidad

La IA Generativa aún no ha brindado un valor significativo a las empresas porque carece de escalabilidad. Esto se debe a que los centros de datos tienen limitaciones de capacidad, su infraestructura no se creó originalmente para admitir la exploración, orquestación y ajuste de modelos masivos que los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) requieren para ejecutar múltiples ciclos de entrenamiento de manera eficiente.

Por lo tanto, obtener valor de la IA Generativa depende de cómo una empresa aprovecha sus propios datos, lo cual se puede mejorar mediante el desarrollo de una arquitectura de datos sólida. Esto se puede lograr conectando fuentes de datos estructurados y no estructurados a LLMs o aumentando el rendimiento del hardware existente.

Es esencial que las empresas que deseen entrenar su LLM con datos organizativos puedan primero consolidar esos datos de manera unificada. De lo contrario, los datos dejados en una estructura aislada probablemente generarán sesgos en las capacidades de aprendizaje del LLM.

Un Sistema de Soporte

La IA Generativa no apareció de la nada, lleva en desarrollo desde hace tiempo y su uso y potencial solo crecerán en las décadas venideras. Pero por ahora, sus aplicaciones empresariales se están encontrando con una barrera que no es escalable.

La realidad es que estas diversas herramientas solo son tan fuertes como la infraestructura de procesamiento de datos que los respalda. Por lo tanto, es fundamental que los líderes empresariales aprovechen plataformas que puedan procesar los petabytes de datos que estas herramientas necesitan para ofrecer tangiblemente el valor significativo que prometen.

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