¿Cómo hacer que tu estrategia de datos impulsada por IA sea a prueba de futuro?

Piensa en tu estrategia empresarial de IA como un cohete. Puedes tener el mejor diseño y las mentes más brillantes detrás de ella, pero sin el combustible adecuado, nunca despegará.

El combustible que necesita la IA son los datos, y la buena noticia es que las empresas ciertamente ya no tienen que preocuparse por encontrar suficientes datos para la IA. Ahora, se trata de obtener los datos correctos y usarlos de la manera adecuada.

Los conjuntos de datos están creciendo, tanto en volumen como en complejidad. Estamos capturando datos de maneras que antes no hubiéramos pensado posibles. Tomemos la manufactura, por ejemplo: hace 15 años, las fábricas solo seguían los niveles de producción y nada más. Hoy en día, los sensores están en todas partes, transmitiendo un flujo constante de datos. Es un mundo completamente nuevo de posibilidades.

Esta tendencia hacia más datos de más fuentes está ocurriendo en todas las industrias y continuará en el futuro. La pregunta es, ¿cómo convertimos esos datos en resultados para el negocio?

La IA proporciona el cambio de juego. Creo firmemente que la IA impactará a todas las empresas y que será tan disruptiva como lo fue internet. La IA tiene el poder de transformar todo sobre la forma en que vivimos nuestras vidas. Emocionante, ¿verdad? Pero primero, las empresas necesitan una estrategia de datos para IA que sea a prueba de futuro. Eso comienza con la implementación de infraestructura en una plataforma flexible que esté posicionada para respaldar el crecimiento de los datos.

Implementación en centros de datos preparados para IA

We all know that AI requires data centers. But not all data centers are created equally, particularly not when it comes to AI. Todos sabemos que la IA necesita centros de datos. Pero no todos los centros de datos son iguales, especialmente cuando se trata de IA.

Para empezar, la IA no es solo una cosa sucediendo en un solo lugar: es una serie de procesos interconectados que ocurren en ubicaciones de todo el mundo, con datos moviéndose constantemente entre ellos. Por lo tanto, no necesitas un centro de datos preparado para IA; necesitas una plataforma interconectada de centros de datos preparados para IA. Específicamente, es posible que necesites diferentes tipos de centros de datos para diferentes cargas de trabajo de IA:

• Los centros de datos de gran escala se utilizan principalmente por los proveedores de servicios para entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), que requieren una capacidad de cómputo extremadamente alta.
• Los centros de datos de colocation se usan comúnmente por las empresas para modelos privados que usan conjuntos de datos más pequeños.
• Los centros de datos en el borde se utilizan para cargas de trabajo de inferencia, que necesitan ser distribuidas cerca de las fuentes de datos para mantener la baja latencia y asegurar los datos más actuales posibles.

El socio adecuado en infraestructura digital lo reúne todo: centros de datos de gran escala, de colocation y en el borde, en una única plataforma global. Las organizaciones también pueden acceder a la infraestructura de red necesaria para enlazar esos centros de datos y mantener los datos en movimiento entre ellos.

Centros de datos preparados para IA son poderosos e interconectados

La necesidad de hardware potente para respaldar las cargas de trabajo de IA es evidente. También está claro que las empresas tendrían dificultades para obtener eso dentro de centros de datos locales heredados que no fueron construidos con las necesidades del hardware de IA en mente.

En cambio, los principales proveedores de colocation han invertido consistentemente en innovaciones de IA durante años, y seguirán haciéndolo. Las empresas pueden capitalizar esas inversiones solo implementándose en centros de datos de alto rendimiento. Esto también les ahorra el costo y la complejidad de intentar modernizar sus propios centros de datos.

Ser preparado para IA también significa garantizar la conectividad y el acceso a los datos, lo que no puedes hacer si tu centro de datos está aislado. Aquí es donde entra en juego una infraestructura de red confiable y de baja latencia. Nuevamente, esto es algo que los centros de datos de alto rendimiento proporcionan, y los centros de datos convencionales no.

La IA requiere más que solo hardware

Las cargas de trabajo de IA han crecido hasta requerir una densidad de energía extrema, lo que significa que un centro de datos preparado para IA también debe ofrecer capacidades avanzadas de refrigeración. El enfriamiento por líquido ahora es necesario para respaldar el hardware moderno de IA como las GPU. Este es otro ejemplo de una tecnología que se encuentra comúnmente en los centros de datos de alto rendimiento.

Además, los requisitos energéticos de las cargas de trabajo de IA complicarán aún más los esfuerzos de sostenibilidad para muchas empresas. Es más importante que nunca trabajar con un operador que esté persiguiendo innovaciones tanto en energía renovable como en eficiencia de centros de datos.

Asegurar una conectividad escalable y segura

Una infraestructura de red confiable y de alto rendimiento es esencial para mover los conjuntos de datos de IA en crecimiento de manera rápida y segura, ya sea moviéndolos entre centros de datos o hacia socios del ecosistema.

La mayoría de las empresas incluyen múltiples proveedores de nubes públicas en sus ecosistemas de IA, pero también dependen de socios especializados como GPU como servicio (GPUaaS) y proveedores de alojamiento de datos. No importa con quién se conecten, las empresas necesitan hacerlo en sus propios términos. Esto significa mantener el control sobre los datos para evitar latencias y costos elevados de salida.

Además, usar interconexión directa en lugar de internet público permite un mayor rendimiento y mejor seguridad. Puedes mover tus datos a donde necesiten ir utilizando una conexión dedicada que no sea accesible públicamente. De esta manera, puedes hacer que la nube pública y XaaS sean parte de tu estrategia de IA mientras minimizas los riesgos.

Modernizando tu arquitectura multicloud

Con las capacidades adecuadas de redes multicloud, puedes asegurar la flexibilidad para mover cargas de trabajo entre nubes siempre que surja la necesidad. Esto es importante, ya que tus necesidades en la nube inevitablemente cambiarán con el tiempo.

Para cumplir con tus requisitos de cumplimiento, necesitarás control sobre dónde se mueven tus datos y quién puede acceder a ellos. Si pones tus datos en almacenamiento nativo en la nube, podría significar renunciar a ese control. Debido a los costos y la complejidad de la nube pública, puede ser difícil recuperar esos datos de la nube, limitando así la flexibilidad de tu infraestructura futura. Además, las principales nubes públicas son globales por diseño, lo que significa que probablemente no podrás usarlas para cargas de trabajo con requisitos específicos de residencia y soberanía de los datos.

En su lugar, implementar tu propio entorno de almacenamiento en proximidad a múltiples nubes y proveedores de servicios te permite acceder a servicios bajo demanda mientras mantienes el control sobre tus datos. Esto significa que puedes evitar el bloqueo de proveedores, cumplir con tus requisitos regulatorios y asegurar la portabilidad de las cargas de trabajo.

Escalar la infraestructura de red a medida que escalas los conjuntos de datos de IA

A medida que los conjuntos de datos de IA crecen cada vez más, escalar la infraestructura de red sin sacrificar el rendimiento será otro aspecto esencial de una arquitectura de datos de IA a prueba de futuro.

Una solución de interconexión definida por software, como Equinix Fabric®, puede ayudar. No solo garantiza un alto rendimiento, sino que también facilita la escalabilidad según sea necesario. En lugar de necesitar agregar nuevas conexiones físicas, podrás agregar capacidad a tus conexiones virtuales existentes con solo hacer clic en un botón.

Cumplir con los requisitos de gobernanza de datos

Hemos establecido que la IA requiere datos, pero no pueden ser cualquier dato. Hay mucha conversación sobre cómo hacer que la IA sea más sostenible, pero no es solo la sostenibilidad ambiental lo que importa. Para que la IA sea viable a largo plazo, la gestión y el consumo responsables de los datos son esenciales.

Esto es algo que tanto las empresas como los reguladores parecen reconocer ahora. La gobernanza de datos es esencial para garantizar la transparencia de la IA y cumplir con regulaciones emergentes como la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea.

La IA federada es una forma inteligente de construir tus conjuntos de datos de IA mientras cumples con los requisitos de gobernanza. Esencialmente, esto significa conectarse con socios del ecosistema para intercambiar datos en una plataforma neutral. Todos los participantes mantienen el control sobre sus propios datos, mientras que también rastrean toda la genealogía de cualquier dato de IA que sus socios compartan con ellos.

Los pods de inferencia en el borde ayudan a cumplir con los requisitos de residencia y soberanía

Necesitas pods de inferencia de IA en el borde para asegurar que los datos se procesen cerca de la fuente. Además de limitar la latencia, esto también ayuda a cumplir con tus requisitos de residencia y soberanía de datos. Obtendrás el control necesario para asegurar que la inferencia ocurra dentro de los límites prescritos y, por lo tanto, evitar sanciones regulatorias inesperadas.

Pero esto no significa que los pods de inferencia deban estar aislados. Aún necesitas que estén conectados con el resto de tu infraestructura global de IA, solo que de una manera segura y controlada. Nuevamente, por eso es tan importante elegir una plataforma que ofrezca los centros de datos correctos en las ubicaciones correctas, así como la infraestructura de red para enlazarlos todos.

Capitaliza tus datos con IA privada

También necesitas formas de hacer que tus datos sensibles trabajen para ti en modelos de IA sin ponerlos en riesgo. Aquí es donde la IA privada puede ayudar.

La Inteligencia Artificial privada significa construir modelos para el uso exclusivo de tu organización sobre infraestructura privada que controlas. Esencialmente, colocas tus modelos cerca de la fuente de datos, de modo que no tengas que mover tus datos hacia los modelos. Así, puedes obtener valor de tus datos exclusivos sin necesidad de sacarlos de tu dominio de seguridad.

El socio adecuado de colocation puede ayudarte a acceder a los principales proveedores de hardware de IA para desplegar rápidamente lo que necesitas para realizar IA privada en los lugares adecuados. Esto puede ser especialmente útil en industrias altamente reguladas como la salud, las finanzas y el sector legal.

Comienza a construir tu estrategia de datos para IA a prueba de futuro hoy

En Equinix, ayudamos a nuestros clientes a convertir sus sueños de datos para IA en realidad. Solo Equinix ofrece una plataforma global con diferentes tipos de centros de datos, un ecosistema denso de nubes y proveedores de servicios, y servicios de interconexión virtual bajo demanda. Tu estrategia de datos para IA a prueba de futuro comienza aquí.

Lee el Equinix Indicator para obtener información sobre este tema importante tanto de líderes de Equinix como de expertos de la industria.