Jason Hardy
Chief Technology Officer for Artificial Intelligence
09 de julio de 2024
Infraestructura empresarial para la IA generativa: una base para el éxito
La IA Generativa, o GenAI, representa una tecnología transformadora con el potencial de revolucionar la forma en que las empresas operan y compiten. La mayoría de las organizaciones ya están explorando su potencial, y el 97% considera las iniciativas de GenAI como una de las cinco principales prioridades. Sin embargo, desbloquear el verdadero poder de GenAI requiere una base sólida: una infraestructura de datos robusta y segura que pueda impulsar el éxito de GenAI, según el informe Infraestructura Empresarial para IA Generativa: Una Base para el Éxitoun nuevo informe de Hitachi Vantara basado en una encuesta realizada por el Enterprise Strategy Group.
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Infraestructura empresarial para la IA generativa: una base para el éxito
Además de examinar el panorama tecnológico y las tendencias clave, hacemos especial hincapié en las decisiones que rodean a los datos, los modelos y, lo que es más importante, la infraestructura que sustenta el éxito de las implantaciones de GenAI. La seguridad, el coste y la calidad de los datos son algunos de los mayores retos y preocupaciones a los que se enfrentan las organizaciones a la hora de almacenar y gestionar los datos relacionados con las iniciativas de GenAI.
La encuesta mundial realizada a los responsables de TI de las empresas, a los líderes de las líneas de negocio y a los profesionales y directivos centrados en los datos permitió obtener una visión completa de las iniciativas GenAI, desde la estrategia y la toma de decisiones, la infraestructura y la implementación, hasta las operaciones y la gestión continua en producción.
Los encuestados representaban a organizaciones con sede en Norteamérica y Europa Occidental de todos los sectores públicos y privados, incluidos servicios financieros, tecnología/telecomunicaciones/medios de comunicación y entretenimiento, industria manufacturera y sanidad/ciencias de la vida.
Aumenta la adopción de GenAI
A pesar de ser una tecnología relativamente nueva, la adopción de GenAI está muy extendida. La mayoría de las organizaciones ya están utilizando GenAI para al menos un caso de uso. Además, el 90 % cree que GenAI mejorará la eficiencia operativa y la productividad de los empleados, lo que podría suponer una ventaja competitiva. Aunque GenAI es una prioridad, las organizaciones se enfrentan a un conjunto diverso de retos. El coste, la calidad de los datos y las necesidades de integración son obstáculos, pero la seguridad sigue siendo la principal preocupación para el 38% de los encuestados. La privacidad de los datos, la confidencialidad, el posible uso indebido y el acceso no autorizado son también retos clave en materia de seguridad.
Sin embargo, mientras que algunos ven los problemas de seguridad como un reto, existe una tendencia creciente a aprovechar el potencial de la GenAI para mejorar ciertas medidas y tareas de seguridad, como la detección avanzada de amenazas y la mejora de los sistemas de respuesta automática. Por ello, encontrar el equilibrio adecuado entre los retos de seguridad y los beneficios potenciales es crucial para los responsables de GenAI.
La nube híbrida se perfila como la solución preferida
Se prefiere un enfoque equilibrado para la infraestructura subyacente de GenAI. Aunque el 37% cree que su infraestructura actual es suficiente, esto puede cambiar a medida que madure la adopción de GenAI. La nube híbrida, una combinación de nube pública y local, es la clara favorita, con un 78% de los encuestados que la utilizan para crear y desplegar soluciones GenAI. Esta preferencia se extiende a las canalizaciones de datos utilizadas para mover y gestionar datos. Esto también sugiere la necesidad de plataformas de datos de nube híbrida para gestionar una amplia variedad de tipos de datos, incluidos los estructurados y los no estructurados, y para satisfacer las necesidades de rendimiento y seguridad amplificadas por el papel previsto (86%) de la generación aumentada por recuperación (RAG).
Las organizaciones también priorizaron los criterios clave para evaluar y seleccionar a los proveedores de infraestructura GenAI. Algunos criterios técnicos, como el rendimiento rápido y la baja latencia, son de esperar a estas alturas. Sin embargo, destacan algunos criterios: La fiabilidad y disponibilidad de las soluciones con un tiempo de inactividad mínimo se mantiene en el primer puesto con un 35%, seguido de la necesidad de compatibilidad con la nube híbrida (33%). Cabe destacar también la demanda de sostenibilidad medioambiental y soluciones de almacenamiento energéticamente eficientes (25%), lo que pone de manifiesto la creciente preocupación por la sostenibilidad en torno a la IA.
Liderazgo informático al timón de la GenAI
Aunque la influencia en las decisiones de GenAI abarca una amplia variedad de funciones y departamentos, la dirección de TI está tomando la delantera. Las operaciones de TI y los ejecutivos técnicos son las principales partes interesadas que influyen en las decisiones de compra, con un 38% y un 39% de los encuestados, respectivamente. TI también es el principal responsable del presupuesto para las iniciativas GenAI. Este cambio en la autoridad de toma de decisiones plantea dudas a los líderes empresariales que tradicionalmente gestionaban sus propios presupuestos para compras tecnológicas. La falta de claridad en la propiedad y el control presupuestario pueden ser obstáculos para la adopción de GenAI.
Las organizaciones están adoptando un enfoque más genérico y asequible de la GenAI. La mayoría (96%) prefiere alternativas a los grandes modelos lingüísticos (LLM) patentados para empezar. Sin embargo, esperan utilizar más los modelos propietarios a largo plazo para lograr una diferenciación competitiva.
La incorporación de datos empresariales se considera un diferenciador empresarial clave para GenAI. El deseo de mejorar la precisión encabeza la lista de razones para utilizar los datos más relevantes y recientes, seguido de seguir el ritmo de la tecnología, la normativa y la evolución de los patrones de datos. La gestión de los datos es esencial para mantener la precisión a medida que cambian los datos y las condiciones empresariales.
Casos prácticos de automatización y optimización
Las organizaciones están utilizando la IA Generativa (GenAI) de forma innovadora para alcanzar sus objetivos. Los principales casos de uso se centran en la automatización y optimización de procesos, el análisis de datos y la ciberseguridad. Sin embargo, las aplicaciones específicas de GenAI varían significativamente según el sector. Por ejemplo, en sanidad, la GenAI multimodal puede analizar imágenes médicas con gran precisión, ayudando al diagnóstico de enfermedades. En finanzas, la GenAI puede ayudar a explicar patrones inusuales y predecir posibles fraudes, mejorando la detección de fraudes.
A medida que la tecnología GenAI madura y las organizaciones ganan confianza en su precisión, podemos esperar un aumento del número de casos de uso potenciales en diversos sectores. A medida que las organizaciones buscan GenAI, ven varias áreas del negocio en las que creen que podría ayudar; la más común es la mejora de la eficiencia operativa.
Construir hoy una base sólida para GenAI
La IA Generativa tiene un inmenso potencial para transformar las empresas. Al comprender los desafíos y las oportunidades y construir una base sólida que incluya una infraestructura de datos segura y escalable, las organizaciones pueden liberar el verdadero poder de GenAI. El informe de Hitachi Vantara proporciona información valiosa para ayudarle a navegar por el panorama GenAI. Si está considerando incorporar GenAI en su estrategia de negocios, descargue el informe completo ahora: Enterprise Infrastructure for Generative AI: A Foundation for Success.
