Un nuevo enfoque de la IA empresarial

El equipo editorial de Hitachi Vantara se sentó para una entrevista con nuestro Director de Producto, Octavian Tanase, para conocer su visión y estrategia para la IA en la empresa.

Como sabemos, la IA no es algo nuevo. Aparte de la IA generativa, ¿qué otras cosas están creando tanta expectación y posibilidades en esta nueva era de la IA?

Octavian Tanase:La empresa automovilística más valiosa no es Toyota ni VW, sino Tesla. ChatGPT alcanzó los 100 millones de usuarios en 2 meses (lo que Netflix tardó 10 años). El principal proveedor de GPU, NVIDIA, acaba de superar los 2 billones de dólares de capitalización bursátil.

Los innovadores de la IA de ayer son los líderes de hoy, sentando las bases para el dominio del mercado de mañana. El valor potencial para las empresas de todos los sectores es asombroso: entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales. Las aplicaciones más comunes hoy en día son los chatbots, la gestión del conocimiento y el desarrollo de software y documentación. Pero esto no es todo; el futuro contempla casos de uso en todos los sectores verticales, como eldiagnóstico por imagen, el descubrimiento de fármacos, la detección de fraudes, la optimización de rutas, el mantenimiento predictivo, la optimización de redes y mucho más. EnHitachi Vantara Exchange, líderes de distintos sectores debatieron sobre algunos de esos proyectos que ya están en marcha.

Hace sólo unos años, iniciarse en la IA era una tarea desalentadora. Sin embargo, ¿cuál es la situación hoy en día? ¿Qué le diría a una empresa que quiere crear una práctica de IA?

Aunque los entresijos de la tecnología puedan parecer complejos, la esencia de la construcción de soluciones de IA ya no es una perspectiva intimidatoria. Fundamentalmente, gira en torno a tres elementos clave: datos abundantes y de alta calidad, modelos de datos avanzados como las redes neuronales y la infraestructura informática necesaria para soportarlos, que incluye GPU, acceso a datos no estructurados de baja latencia/alta velocidad, etc.

Aunque los conocimientos técnicos son cruciales, sobre todo en ámbitos como la ingeniería rápida -una habilidad cada vez más solicitada en el mercado-, los componentes tecnológicos fundamentales son relativamente sencillos de comprender a alto nivel. Además, estos componentes esenciales no son elusivos; de hecho, son fácilmente accesibles. Algunos, como los asistentes GenAI como ChatGPT, Gemini de Google o CoPilot de Microsoft, están disponibles de forma gratuita. A otros se puede acceder fácilmente a través de plataformas de nube pública, como AWS, Azure y Google Cloud, que a menudo solo requieren una cuota de suscripción. Esta accesibilidad desmitifica el proceso, haciendo que las soluciones de IA estén al alcance de un espectro más amplio de usuarios y empresas.

Dicho esto, el despliegue de la IA a escala y para aplicaciones básicas de misión crítica exige un profundo sentido de la responsabilidad. Las empresas son cada vez más legalmente responsables de los errores, como las alucinaciones. Unincidente reciente en el sector de las aerolíneas fue un disparo de advertencia; las consecuencias potenciales se intensifican cuando se ponen en peligro datos críticos de clientes o procesos empresariales básicos.

Los requisitos empresariales para la IA van más allá de la funcionalidad y abarcan criterios vitales como la explicabilidad (XAI), la observabilidad, la trazabilidad, la seguridad de los datos, la escalabilidad de la infraestructura y la rentabilidad. La responsabilidad social y la práctica de una IA responsable (RAI) son imperativas, y hacen hincapié no sólo en la eliminación de sesgos, sino también en consideraciones juiciosas sobre el consumo de energía. Un dato revelador subraya este último punto: el entrenamiento deun solo modelo de IA puede suponer la emisión de 300 toneladas de CO2. Esta realidad subraya la necesidad de prácticas de IA éticas, responsables y respetuosas con el medio ambiente en la búsqueda de la innovación.

Se trata de una situación bastante difícil para los líderes empresariales y de TI, a los que se les pide que innoven. Hasta qué punto es grave la situación y cómo pueden sortear ese dilema?

Es un secreto a voces queentre el 60y el 80% de los proyectos de IA fracasan, o al menos sufren importantes contratiempos o sobrecostes. No es de extrañar que los directivos de las empresas (tanto del ámbito empresarial como del informático) se muestren cautelosos. La reticencia a adoptar la IA se debe a una falta de confianza fundamental y a una percepción amplificada de los riesgos, que abarcan fracasos, costes crecientes y posibles daños a la reputación. Algunos escollos que hay que evitar: Aunque las nubes públicas ofrecen excelentes plataformas para jugar y aprender en las trincheras, no todas las nubes públicas son iguales y, por lo general, plantean sus propios retos en cuanto a costes y dependencia, rendimiento en tiempo real (piense en la robótica autónoma) y las complejidades del ensamblaje de soluciones. Las consideraciones de cumplimiento, como la residencia de datos confidenciales y de propiedad, complican aún más su adopción.

Por otro lado, los centros de datos tradicionales se enfrentan a sus propios retos de preparación. La mayoría están mal equipados para satisfacer las demandas de la informática de alto rendimiento, lidiando con problemas de latencia, rendimiento, consumo de energía y requisitos de refrigeración, por no mencionar la carga de los elevados gastos de capital tradicionales. Encontrar el equilibrio adecuado entre las ventajas y los inconvenientes de las nubes públicas y los centros de datos es una decisión con matices para las empresas que navegan por el complejo panorama de la implantación tecnológica.

Es hora de un cambio de paradigma en la IA empresarial. Aunque los elementos fundamentales de los datos, los modelos y la infraestructura de TI siguen siendo esenciales, es necesario un enfoque rediseñado para satisfacer las demandas únicas de las empresas. Es fundamental contar con un panorama de datos más refinado que abarque entornos de nube híbrida, centrales y periféricos. Los modelos deben ir más allá de los grandes modelos lingüísticos (LLM), incorporando modelos lingüísticos pequeños o estándar (SLM) para aplicaciones especializadas en tiempo real como la optimización de redes, el comercio de futuros o el enrutamiento de operadores. La infraestructura informática debe ser meticulosamente adecuada, rentable y sostenible, atendiendo a las necesidades críticas de almacenamiento, computación (tanto para la formación como para la inferencia) y redes.

Para acelerar el camino hacia el liderazgo, espero que las empresas dejen de construir plataformas de IA propias desde cero. En su lugar, se centrarán en desarrollar aplicaciones empresariales utilizando bases de IA bien diseñadas, fiables y validadas. Creo que las soluciones de IA disponibles en el mercado serán capaces de impulsar a las empresas en un 60% o 70% del camino, mientras que el 30% restante se creará utilizando IP y datos propios para obtener una ventaja competitiva. Este enfoque acelera significativamente el tiempo de comercialización al tiempo que reduce los riesgos y costes asociados a las iniciativas de IA.

Esta podría ser un área en la que Hitachi Vantara está bien posicionada para proporcionar asistencia. Sin embargo, por favor, aclare a nuestra audiencia, especialmente a aquellos que no están familiarizados con Hitachi Vantara, o que pueden pensar en Hitachi como una empresa industrial, por qué deben prestar atención a nuestros puntos de vista.

Hitachi, que lleva más de 100 años inspirando al futuro, se ha convertido en una empresa que da prioridad a lo digital y avanza rápidamente en el ámbito de la IA. Solo en el año fiscal 2022, dedicamos 2.400 millones de dólares a I+D y, en 2023, establecimos un fondo corporativo de 300 millones de dólares específicamente para iniciativas digitales y de IA. Nuestro liderazgo se extiende a sectores clave, como la energía, la movilidad y el transporte, la fabricación y la industria, y los servicios financieros. Aprovechando nuestra experiencia tanto en tecnología operativa (OT) como en tecnología de la información (IT), hemos industrializado con éxito soluciones de IA dentro de nuestras propias operaciones y en colaboración con clientes. Un ejemplo notable es nuestro despliegue deIA en sistemas de control para la producción de acero ya en 2021, lo que se traduce en beneficios tangibles como la mejora de la calidad y el rendimiento. Hitachi Ltd destaca en la creación de sólidos ecosistemas de socios que abarcan software, hardware, servicios en la nube y productos industriales, lo que demuestra nuestro compromiso con la innovación y el éxito colaborativo.

Hitachi Vantara, por su parte, se fundó hace 35 años como Hitachi Data Systems; sigue siendo un motor de innovación en el centro de Hitachi. Conocida por su legendaria e inquebrantable infraestructura de almacenamiento y computación, Hitachi Vantara fue el primer proveedor en ofrecer una garantía de disponibilidad de datos del 100%. Y seguimos superando los límites.

Sólo por citar un ejemplo, Hitachi Content Software for File, HCSF, estáimpulsando el contenido de vídeo de alta resolución en Sphere en Las Vegas, el primero de su clase que gestiona más de 400 gigabytes por segundo de rendimiento con una latencia inferior a 5 milisegundos. Este tipo de rendimiento también es necesario para las aplicaciones industriales de IA más exigentes. Otros superlativos incluyen la eficiencia energética, siendo el único proveedor de almacenamiento certificado por Carbon Footprint for Products. Nuestra reciente Virtual Storage Platform One anunció unúnico plano de control y datos, a través de nubes híbridas. Y lassoluciones de nube híbrida de Hitachi Vantara están disponibles como soluciones rentables, de pago por uso y basadas en el consumo a través de EverFlex. 

Hablemos de su último anuncio, la cartera Hitachi iQ. He oído que incluye una colaboración con NVIDIA. ¿De qué se trata?

Estamos muy contentos depresentar Hitachi iQ. Se trata de un conjunto de soluciones optimizadas para cargas de trabajo de IA. Basándonos en nuestra experiencia en OT y TI, en nuestra capacidad de ingeniería y en nuestros ecosistemas de socios, estamos adoptando un enfoque pragmático y orientado a las soluciones para la IA empresarial. Hitachi iQ va más allá de la integración y las pruebas básicas al superponer capacidades específicas de la industria sobre la pila de soluciones de IA, lo que hace que sea más relevante para el negocio de una organización. Hitachi iQ con DGX y HGX de NVIDIA estará optimizado para sectores como la fabricación, el transporte, la energía y los servicios financieros.

Además de la certificación DGX BasePOD, Hitachi iQ lanzará al mercado una oferta HGX de gama alta -alimentada por NVIDIA H100- y un complemento de ofertas de gama media basadas en PCI-E, compuestas por GPU NVIDIA H100 y L40S. También proporcionaremos el marco y las herramientas de IA de nivel empresarial de NVIDIA, NVIDIA AI Enterprise. Además, utilizando la tecnología de almacenamientoHitachi Content Software for File(HCSF), Hitachi Vantara lanzará un nodo de almacenamiento acelerado que ofrecerá una solución de almacenamiento rápido para las cargas de trabajo de IA más complejas.

Sin embargo, no se trata sólo del suministro de tecnología. Ya el año pasado, Hitachi anunció la creación de unCentro de Excelencia(COE) para la IA generativa, que apoya a los clientes en sus viajes acelerados, al tiempo que ayuda a controlar los riesgos. De este modo, los clientes pueden acelerar su camino para convertirse en los líderes actuales de la IA y en los líderes del mercado del mañana.

Y no se detiene ahí. La estrategia futura de nuestra cartera iQ se basa en tres pilares: "acceso universal a los datos e inteligencia" (a través de la nube híbrida) con un único plano semántico, soluciones industriales empaquetadas (con SLM), copilotos creados con asociaciones en el sector industrial para automatizar funciones y procesos clave en la entrega y las operaciones, y soluciones de infraestructura de TI de primera clase de Hitachi Vantara y titanes de la industria como NVIDIA.

Por último, hoy estamos en la conferencia GTC de NVIDIA. Háblanos de nuestra colaboración con NVIDIA y de lo que la hace especial.

El reciente anuncio de nuestra colaboración estratégica con NVIDIA marca un hito importante en la aceleración de la transformación digital a través de la IA (generativa). Esta asociación significa un compromiso con el desarrollo de una cartera de soluciones a medida, diseñadas específicamente para satisfacer las demandas del mercado. Nos centramos en crear capacidades de IA específicas para cada sector que permitan obtener información rápida y práctica a partir de los datos y, en última instancia, acelerar la transformación digital en los sectores industrial y empresarial.

Esta colaboración se basa en nuestra condición actual de socio preferente de NVIDIA. Pero, ¿qué es lo que diferencia a Hitachi Vantara y nos convierte en una opción convincente para los clientes que se embarcan en su viaje hacia la IA? Además de ofrecer soluciones de infraestructura de primer nivel, incluidas las diseñadas para el acceso a datos no estructurados de alta velocidad y baja latencia, nuestra fortaleza radica en la experiencia en la materia. Ofrecemos un alcance global de servicios y soporte, proporcionando un marco sólido para la implementación exitosa de la IA. Además, nuestro amplio ecosistema de socios mejora aún más nuestra capacidad para ofrecer soluciones integrales e impactantes a nuestros clientes.

Octavio, te agradecemos la conversación.

Octavian Tanase es Director de Producto de Hitachi Vantara.

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