Hemos entrado en la era inteligente, en la que se utilizan grandes cantidades de datos para trabajar con IA para mejorar productos, aumentar la eficiencia, optimizar la atención médica y el transporte y brindar experiencias más personalizadas. Los nuevos casos prácticos de IA, como los vehículos autónomos, la monitorización de la atención sanitaria, la fabricación inteligente y la agricultura de precisión, prometen mejorar nuestras vidas y nuestro mundo.
A medida que los procesadores se vuelven más asequibles y accesibles, es probable que la IA se vuelva omnipresente y que empresas de todos los tamaños la aprovechen. Pero, para lograr todos los beneficios de la información y la eficiencia impulsadas por la IA, las empresas necesitan la infraestructura de TI adecuada en los lugares adecuados. Para los casos de uso de IA más avanzada, el procesamiento de datos en tiempo real y una baja latencia es imprescindible. Y eso requiere potencia de procesamiento en el edge, cerca de donde se generan y utilizan los datos.
Los modelos de TI que dependen demasiado de la nube pública simplemente no pueden satisfacer los requisitos de procesamiento en tiempo real de muchas aplicaciones de IA. Trasladar datos a data centers de nube pública lejanos no solo aumenta la latencia, sino que también puede generar problemas de privacidad y seguridad. Para tener éxito en sus negocios con la incorporación de la IA, las empresas necesitan centros interconectados en el edge para complementar su uso de la nube pública. Una infraestructura multicloud híbrida robusta que esté bien conectada a los ecosistemas globales en el edge hará que las empresas alcancen la excelencia en un futuro impulsado por la IA.
Los datos son para siempre, pero no sus propietarios
Actualmente se están recopilando datos a una escala sin precedentes. Cada día se crean cientos de millones de terabytes en todo el mundo y la IA y el aprendizaje automático ya están demostrando la riqueza en posibilidades de este gran volumen de información
Al mismo tiempo, las organizaciones se enfrentan a numerosos riesgos relacionados con los datos:
- Filtraciones de datos
- Cambios de propiedad a través de fusiones, adquisiciones, quiebras y adquisiciones de capital privado
- Un número creciente de regulaciones a nivel mundial
- Información confidencial y de propiedad exclusiva que debe mantenerse privada
Por ello, las empresas están estudiando cómo pueden proteger mejor su recurso más valioso. En industrias como la atención sanitaria, las ciencias biológicas, los servicios financieros, la Administración Pública y la defensa, los datos altamente sensibles sustentan la investigación, el desarrollo y las ventajas competitivas de las organizaciones. Por lo tanto, es crucial procesar los datos localmente en un entorno seguro donde las empresas tengan el control de los datos y puedan minimizar la exposición a amenazas externas.
Si los datos son para siempre y son el diferenciador de su negocio, el mantenimiento, la privacidad, la seguridad y la procedencia de esos datos son esenciales. Y eso puede significar repensar dónde se colocan y cómo se transportan.
El problema de apostar todo a la nube
Durante un tiempo, las empresas se centraron exclusivamente en la adopción de la nube. Las empresas parecían estar compitiendo para trasladar la mayor cantidad posible de cargas de trabajo a la nube. Y tenía sentido en ese momento: las empresas estaban tratando de reducir el riesgo aumentando la flexibilidad y la escalabilidad de su infraestructura de TI. Querían liberarse de los ciclos de 60 meses de compra de equipos y tener acceso a cosas como la computación de alto rendimiento.
Con el tiempo, muchas aprendieron que apostar todo a la nube no les proporcionó el ahorro de costes ni la reducción de riesgos que esperaban. Incluso las empresas que nacieron en la nube han comenzado a darse cuenta de que, a medida que maduran, necesitan un mayor control de sus datos y un buen número está llevando a cabo iniciativas de reequilibrio de la nube.
Ahora, en la era de la IA, las organizaciones trabajan con tantos datos y necesitan tanto procesamiento en tiempo real que un enfoque de TI centrado en la nube ya no es la mejor estrategia.
Los nuevos casos de uso y oportunidades de IA requieren de infraestructuras en el network edge
El mundo está en un momento histórico interesante con la IA. Estamos en las primeras etapas de lo que seguramente será una tecnología transformadora. Internet fue revolucionario, pero se necesitaron décadas para pasar de la idea inicial del hipertexto en la década de 1960 al HTTP y la World Wide Web en la década de 1990. El mundo de la IA está evolucionando muy rápidamente, pero todavía estamos en el comienzo de lo que probablemente será un renacimiento de cómo vivimos y trabajamos.
Constantemente se entrenan nuevos modelos de IA, que operan en todo tipo de lugares: en teléfonos inteligentes, automóviles, dispositivos portátiles y quioscos de autopago. Los sensores de IoT están recopilando datos en todas partes, y las redes 5G se están expandiendo para transportarlos. Como industria, todavía estamos intentando descubrir cuál es el mejor uso de la tecnología, y cada día aparecen ideas inteligentes y novedosas.
Las empresas ya reconocen el potencial de la IA para ayudarlas a resolver sus problemas:
- En el ámbito sanitario, la monitorización remota de pacientes y los diagnósticos basados en inteligencia artificial están mejorando los resultados de los pacientes.
- En el sector manufacturero, los gemelos digitales y las soluciones de gestión de la cadena de suministro están transformando las operaciones de las fábricas.
- En el transporte, los vehículos autónomos y las soluciones de gestión de flotas están mejorando la seguridad y la eficiencia.
- En las iniciativas de ciudades inteligentes, la gestión del tráfico y los servicios de seguridad pública están reduciendo la congestión y acelerando la respuesta a emergencias.
A medida que se acumulen más avances en inteligencia artificial, las empresas verán que el aprendizaje automático es el único camino a seguir. Pero estas aplicaciones de IA requieren procesamiento de datos en tiempo real cerca de donde se generan y utilizan los datos. Para tomar decisiones basadas en datos, las empresas no pueden darse el lujo de transportarlos, ni siquiera a la velocidad de la luz, a una nube lejana o a un centro de datos local. Necesitan infraestructura de network edge.
of enterprises say AI has accelerated their adoption or use of edge computing. Another 18% say AI has forced a complete overhaul of their edge strategies. —S&P Global Market Intelligence [1]
La IA requiere un replanteamiento de la infraestructura
Para reducir de manera significativa y segura la latencia y respaldar así los tiempos de respuesta de muchos casos de uso de IA, las organizaciones están repensando su estrategia de infraestructura para incluir una combinación de nube y network edge.
Existen múltiples formas en las que las empresas pueden satisfacer sus necesidades de computación en el network edge, utilizando zonas de disponibilidad en la nube, sitios y sucursales propiedad de la empresa o instalaciones de colocation. Independientemente de cómo lo hagan, seguirán necesitando acceso a nubes públicas y una red sólida que pueda conectar de forma segura todos sus recursos.
De hecho, la red es crucial para la IA, ya que no importa cuán sofisticado sea su equipo de IA si no está conectado a una buena red. Si tiene datos confidenciales o altamente regulados, es aún más importante que disponga de opciones de conectividad privada.
En Equinix, las organizaciones pueden conectar su infraestructura privada con todas las principales nubes, proveedores de servicios de red y otros servicios de TI utilizando cualquier opción de conectividad que deseen, ya sea pública o privada, física o virtual. Con más de 260 data centers en 74 mercados, podemos ayudarle a aprovechar el edge, sin importar el lugar del mundo en el que estén. Y puede seguir teniendo esa flexibilidad de infraestructura similar a la de la nube, de modo que pueda mover cargas de trabajo de manera orgánica, replicar implementaciones y dirigir grupos de usuarios a nuevas ubicaciones. Equinix permite a las organizaciones ensamblar su conjunto preferido de equipos privados y operados por partners, y conectarlos a nuestra red con nubes, proveedores de SaaS y cualquier otro componente de su ecosistema de IA en el network edge.
Para obtener más información sobre el poder de la computación en el network edge, descargue nuestro informe técnico: Where edge meets AI opportunity.
[1] “AI is upending edge strategies for some enterprises – Highlights from VotE: Edge Infrastructure & Services” S&P Global Market Intelligence, 14 de febrero de 2025.
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