La IA está teniendo un enorme impacto en la infraestructura de datos: Cómo hemos llegado hasta aquí

Estamos en noviembre de 2024 y creo que se puede decir con seguridad que la IA está oficialmente en todas partes. La gente habla de ella en los cafés de todo el mundo. También tus hijos. O tus padres. O tus abuelos. Es posible que haya formado parte de tu última experiencia de compra de un coche y que haya sido utilizada como motor de recomendación por tus dispositivos domésticos/conectados que te escuchan y quieren mejorar tu vida recomendándote productos que creen que necesitas. Es omnipresente y cada día lo es más. Por eso quería escribir este blog. En primer lugar, para recordar de dónde viene la IA. En segundo lugar, para explicar cómo se utiliza hoy en día. Y, por último, para compartir ideas sobre hacia dónde puede dirigirse el mercado basándome en la investigación de la que dispongo.

Empezaré explorando las innovaciones de vanguardia en gestión de datos e infraestructuras, más cariñosamente conocidas como Inteligencia Artificial (IA). En las dos últimas décadas, las tecnologías transformadoras han reconfigurado la forma en que las empresas almacenan, procesan, analizan y crean valor a partir de los datos. A continuación, me sumergiré en la vanguardia de estos avances, incluido el auge de la IA generativa (GenAI) y el papel fundamental de las GPU (unidades de procesamiento gráfico) en el impulso de estas tecnologías.

Tanto si es usted un directivo empresarial o de TI, como si simplemente siente curiosidad por el futuro, esto le proporcionará la información que necesita para navegar por el cambiante panorama de la IA.

El avance de la IA

La IA, que durante mucho tiempo fue una palabra de moda, está haciendo realidad su potencial comercial a través de la GenAI, un campo centrado en la creación de contenidos que imitan la creatividad humana a una escala sin precedentes. Esta revolución está impulsando nuevos niveles de innovación, transformando el funcionamiento de las empresas y aportando soluciones creativas a retos complejos.

Estos avances sólo son posibles gracias a la evolución del hardware, en particular de las GPU. Las GPU, que antes se utilizaban principalmente para gráficos, son ahora esenciales para la IA, ya que permiten entrenar e inferir modelos de forma eficiente gracias a su potente capacidad de cálculo.

La IA y la IA generativa son las últimas tecnologías disruptivas, siguiendo los pasos de otras como el almacenamiento conectado a red (NAS), la virtualización y las unidades de estado sólido (SSD). Cada una de estas innovaciones redefinió nuestra forma de gestionar los datos y las operaciones informáticas. La IA está preparada para hacer lo mismo, conduciéndonos a una nueva era de productividad y creatividad.

Donde empezó todo...

Alan Turing, pionero de la informática teórica y la inteligencia artificial, sentó las bases de la informática moderna en la década de 1930 con su concepto de "máquina universal", ahora conocida como Máquina de Turing. Su innovador artículo de 1950 introdujo el Test de Turing, que sigue siendo una herramienta fundamental para evaluar la inteligencia de las máquinas y dar forma a las consideraciones éticas de la IA en la actualidad.

La IA como campo científico tomó forma en 1956 en la Conferencia de Dartmouth, donde John McCarthy y pioneros como Marvin Minsky y Herbert A. Simon introdujeron oficialmente el término Inteligencia Artificial. Las primeras investigaciones sobre IA se centraron en métodos simbólicos para resolver problemas, pero a finales del siglo XX se produjo un cambio hacia el aprendizaje automático, impulsado por los avances en potencia de cálculo y disponibilidad de datos.

La reciente explosión del aprendizaje profundo -un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales complejas- ha revolucionado la IA, logrando avances en el reconocimiento de imágenes y del habla, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y los sistemas autónomos. Gracias a estos y otros avances, la IA ha trascendido rápidamente el ámbito académico para convertirse en una fuerza transformadora en todos los sectores, impulsando la innovación y la eficiencia.

El auge de la GPU en la IA

La evolución de la IA ha estado estrechamente ligada al auge de las GPU. A principios de la década de 2000, los investigadores de Stanford Ian Buck y Pat Hanrahan fueron pioneros en el uso de las GPU para computación de propósito general con BrookGPU. Este trabajo sentó las bases de la plataforma CUDA de NVIDIA en 2006, transformando las GPU de herramientas centradas en los gráficos en potentes dispositivos capaces de acelerar una amplia gama de tareas científicas y técnicas.

Un momento crucial se produjo en 2012, cuando Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton utilizaron las GPU para entrenar AlexNet, una red neuronal profunda que dominó la competición ImageNet. Esta victoria puso de relieve el inmenso potencial de las GPU en el aprendizaje profundo, lo que llevó a su adopción generalizada en la investigación y las aplicaciones de IA.

La IA, el aprendizaje automático (ML) y la GenAI son tres tecnologías disruptivas que están contribuyendo rápidamente a remodelar nuestro mundo. Aunque las dos últimas son ramas de la IA, cada una desempeña un papel único en el impulso de la innovación.

1. Inteligencia Artificial (IA): La IA es un amplio campo dedicado a la creación de sistemas que realizan tareas que requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la toma de decisiones y la comprensión del lenguaje natural. Es disruptiva porque transforma sectores automatizando tareas cognitivas y manuales, mejorando la eficiencia e introduciendo nuevos métodos de resolución de problemas. Por ejemplo, en la sanidad, la IA predice los diagnósticos de los pacientes con mayor rapidez y precisión que los métodos tradicionales.
2. Aprendizaje automático: Un subconjunto de la IA, el ML se centra en sistemas que aprenden de los datos y mejoran con el tiempo sin programación explícita. El aprendizaje automático es especialmente disruptivo debido a sus múltiples aplicaciones, desde el análisis predictivo en las empresas hasta las recomendaciones personalizadas en los servicios de streaming. Su capacidad para descubrir información a partir de grandes conjuntos de datos mejora la eficiencia, la precisión y la productividad en diversos sectores.
3. Generative AI: los sistemas GenAI crean nuevos contenidos -texto, imágenes, música, incluso código- parecidos a los generados por humanos. Tecnologías como GPT para texto y DALL-E para imágenes son disruptivas porque abren nuevas posibilidades de creatividad y automatización. Reducen el tiempo y el coste de la creación de contenidos, posibilitan contenidos personalizados a escala e impulsan la innovación en el entretenimiento, el diseño y la educación.

El impacto actual de la GenAI en las empresas

El carácter disruptivo de estas tecnologías se debe a su potencial para cambiar radicalmente el funcionamiento de las empresas, influir en los mercados laborales, crear nuevas categorías de productos y alterar el panorama competitivo. Sus aplicaciones pueden dar lugar a mejoras de la eficiencia, reducciones de costes, nuevos modelos de negocio e incluso industrias completamente nuevas, lo que obliga a las empresas existentes a adaptarse o arriesgarse a quedar obsoletas.

Según un estudio reciente de Hitachi Vantara con Enterprise Strategy Group (ESG) que explora las perspectivas de los compradores de IA, el 97% de las organizaciones con un proyecto de GenAI en marcha indicaron que es una de las 5 principales prioridades para su organización. En comparación, el 63% de las organizaciones han identificado al menos un caso de uso para GenAI dentro de su organización. Estas cifras indican las oportunidades de transformación de esta tecnología para las empresas que buscan crear una ventaja competitiva, ampliar su oferta de servicios o tomar decisiones mejores y más impactantes con sus datos.

Los resultados de esta investigación ponen de relieve cómo la IA generativa impulsa la innovación y la eficiencia en múltiples sectores, ofreciendo soluciones escalables que mejoran la personalización, la toma de decisiones y la eficacia operativa.

He aquí un vistazo a cinco áreas clave en las que las empresas están encontrando el éxito con GenAI como parte de su nuevo modelo de negocio.

1. Generación automatizada de contenidos e informes: La IA generativa transforma la forma en que las organizaciones gestionan la creación de contenidos en diversos sectores. Ya se trate de generar informes financieros, resúmenes médicos o respuestas a clientes, la IA puede automatizar la producción de contenidos precisos, conformes y personalizados a escala, reduciendo significativamente el esfuerzo manual y mejorando la coherencia.
2. Personalización y captación de clientes: Ofrecer experiencias personalizadas es crucial en cualquier mercado. La GenAI permite a las organizaciones adaptar los servicios, el asesoramiento y las comunicaciones a las preferencias y necesidades individuales, mejorando la satisfacción y la fidelidad de los clientes.
3. Generación de datos sintéticos y preservación de la privacidad: La IA generativa se utiliza cada vez más para crear conjuntos de datos sintéticos para el entrenamiento de modelos, especialmente en sectores sensibles como el financiero y el sanitario. Esto permite a las organizaciones mantener la privacidad a la vez que mejoran la precisión y solidez de las soluciones basadas en IA, como la detección de fraudes, los diagnósticos y los servicios de atención al cliente/paciente.
4. Gestión de riesgos y análisis predictivo: GenAI es una potente herramienta de modelización y análisis de escenarios que ayuda a las organizaciones a anticipar y gestionar los riesgos. En finanzas, puede simular las condiciones del mercado para múltiples estrategias comerciales. En sanidad, ayuda a predecir los resultados de los pacientes, y en atención y defensa del cliente/paciente, ayuda a abordar preventivamente posibles problemas.
5. Asistentes virtuales y asistencia automatizada: Los asistentes virtuales y los chatbots potenciados por IA están revolucionando las interacciones con los clientes en todos los sectores. Estas herramientas proporcionan asistencia en tiempo real, gestionan consultas rutinarias y guían a los usuarios a través de procesos complejos, liberando a los agentes humanos para que se centren en tareas de mayor nivel y mejorando la eficiencia general del servicio.

Retos y consideraciones sobre la aplicación

A pesar de los beneficios potenciales, las empresas Fortune 2000 necesitan ayuda en la adopción de la IA, incluidas las preocupaciones sobre la privacidad de los datos, las consideraciones éticas, la necesidad de personal cualificado y la integración de la IA en los sistemas heredados. El éxito del despliegue requiere a menudo un enfoque estratégico, una inversión significativa en talento y tecnología, y una cultura que apoye la innovación y el aprendizaje continuo. De hecho, en la misma investigación de ESG mencionada anteriormente, se nos dice que la seguridad es la principal preocupación (38%), seguida del coste/deuda técnica (27%), la disponibilidad y calidad de los datos (27%) y los retos de integración (25%).

Póngase en marcha con AI Discovery Service para Hitachi iQ

AI Discovery Service for Hitachi iQ es una solución de consultoría de Hitachi Vantara Professional Services, diseñada para ayudar a las organizaciones a integrar sin problemas las tecnologías de IA en sus operaciones. Y lo que es más importante, a aprovechar la IA para crear valor. Como parte de la cartera de Hitachi iQ, este servicio ayuda a las empresas a identificar los casos de uso clave de la IA, evaluar su infraestructura de datos actual y estimar el ROI potencial de las iniciativas de IA.

Adaptado a las necesidades específicas de cada organización, el servicio ofrece una hoja de ruta estratégica para navegar por las complejidades de la adopción de la IA. Esto incluye la evaluación de las tecnologías necesarias, la realización de pruebas de concepto (POC) y la planificación de la implantación a gran escala. Con opciones flexibles que van desde compromisos a corto plazo hasta un asesoramiento más exhaustivo y apoyo a la implementación, nuestro servicio AI Discovery se adapta a los diferentes requisitos empresariales. Junto con la cartera de soluciones Hitachi iQ, que cuenta con una infraestructura preparada para la IA que ha obtenido la certificación de almacenamiento NVIDIA DGX ^BasePODTM, este servicio proporciona la base sólida y escalable necesaria para soportar cargas de trabajo avanzadas de IA e impulsar la transformación digital.

Permanezca atento en las próximas semanas y meses para obtener más información sobre Hitachi iQ, así como para la continuación de esta serie de manuales con información útil sobre el espacio de la IA. A continuación, una perspectiva sobre la generación aumentada por recuperación (RAG). Información útil e importante para cualquiera que desee aprovechar la IA para crear una ventaja competitiva y alcanzar la excelencia operativa. Hasta pronto.

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• Comunicado de prensa: Hitachi Vantara anuncia la disponibilidad general de Hitachi iQ y el nuevo servicio AI Discovery para ayudar a las empresas a estar preparadas para la IA
• Blog: ¿Buscando resultados empresariales con IA? Presentación de Hitachi iQ con NVIDIA DGX BasePOD
• Blog: Descubrir el potencial de sus iniciativas y aplicaciones de IA para lograr el éxito de GenAI