AI Cloud: así funciona la IA en la nube

Los procesos empresariales se pueden agilitar con la ayuda de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Al combinar la IA con la tecnología en el cloud, es posible alojar y utilizar aplicaciones de inteligencia artificial de gran alcance sin necesidad de contar con una infraestructura propia.

¿Qué se entiende por AI Cloud?

Una AI Cloud, denominada en español “IA en la nube”, es una plataforma que permite desarrollar, entrenar e implementar inteligencias artificiales y modelos de aprendizaje automático en un entorno en la nube. Esta IA en la nube combina las ventajas de la tecnología de computación en la nube, como la flexibilidad, la escalabilidad y la eficiencia de costos, con capacidades avanzadas de inteligencia artificial. Dado que los servicios en la nube ofrecen recursos informáticos escalables y, muchas veces, software especializado, facilitan a las empresas la creación y gestión de aplicaciones de IA complejas.

Aplicaciones de la AI en la nube

La inteligencia artificial en la nube ofrece muchas posibilidades de uso. En concreto, el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, así como la detección de patrones pueden acelerarse considerablemente mediante el uso de la IA. Una buena opción es también el uso de la IA generativa en la nube. En general, la combinación de inteligencia artificial y la nube puede ser beneficiosa para empresas de sectores como estos:

• Finanzas: los modelos de IA realizan análisis de grandes conjuntos de datos y son con ello capaces de detectar y prevenir transacciones sospechosas en tiempo real, lo que permite detectar fraudes. La IA en la nube también sirve para predecir tendencias del mercado basadas en eventos pasados.
• Logística y transporte: el análisis de datos de tráfico y de condiciones meteorológicas realizado con IA permite predecir rutas, lo que ayuda a reducir los tiempos de entrega y reducir el consumo de combustible.
• Sanidad: la IA en la nube puede utilizarse para analizar información médica y detectar patrones útiles para diagnosticar y tratar enfermedades.
• Producción: en el sector industrial, la inteligencia artificial optimiza los procesos de producción y control de calidad. Al realizar análisis de datos de sensores, los modelos de IA pueden predecir la aparición de averías en las máquinas.

Integración de IA en la nube privada

Aunque los servicios de nube pública ofrecen muchas ventajas, especialmente por su gran funcionalidad, algunas empresas prefieren utilizar una nube privada para tener un mayor control de sus datos y sus infraestructuras informáticas. En estos casos, integrar la IA en una nube privada es una opción viable, aunque deben tenerse en cuenta algunos factores.

Infraestructura y recursos

Antes de nada, es fundamental asegurarse de que la nube privada cuente con recursos informáticos suficientes para satisfacer las exigencias de las cargas de trabajo de la IA. Dado que el desarrollo y la implementación de aplicaciones de inteligencia artificial requieren una gran cantidad de recursos, es necesario disponer de procesadores potentes, tarjetas gráficas de alto rendimiento y soluciones de almacenamiento adecuadas. Los recursos de red y almacenamiento también deben escalarse de manera adecuada para gestionar el flujo de datos de forma eficiente.

Software

Para desarrollar e implementar aplicaciones con inteligencia artificial, se necesitan generalmente herramientas específicas. Los frameworks de código abierto, como TensorFlow o PyTorch, se utilizan a menudo, por lo que se pueden integrar en un entorno de nube privada sin mayores inconvenientes. Además, algunos proveedores comerciales ofrecen plataformas especializadas para gestionar y escalar modelos de IA en nubes privadas.

Gestión de datos

Si quieres alojar una nube privada de IA, también debes tener en cuenta la gestión de datos. Es imprescindible que los datos se almacenen, procesen y protejan de manera eficiente. Las empresas deben implementar políticas de seguridad y privacidad estrictas para proteger la información sensible, lo que incluye, por ejemplo, la encriptación de datos tanto en reposo como durante la transmisión, así como el uso de controles de acceso y sistemas de monitoreo.

Colaboración

El desarrollo de aplicaciones de IA suele implicar la colaboración entre diversos equipos y departamentos. Por ello, una nube privada debe ofrecer herramientas y plataformas que hagan más fácil el trabajo cooperativo y aseguren una integración sin problemas entre los entornos de desarrollo, prueba y producción.

Escalabilidad

Para mantener las ventajas de la nube al utilizar inteligencia artificial, es esencial contar con una buena escalabilidad. Por ello, asegúrate de poder ofrecer recursos adicionales cuando sea necesario.

Alternativas a la IA en la nube

Aunque la IA en la nube ofrece muchas ventajas, también existen alternativas que pueden tenerse en cuenta según las necesidades y los recursos que tenga una empresa. Por ejemplo, con soluciones on-premises o servidores de IA propios, las infraestructuras y aplicaciones de IA pueden gestionarse dentro del propio centro de datos de la empresa. Esta opción proporciona el máximo control sobre los datos y los sistemas, además de permitir mejores estándares de seguridad.

Otra alternativa es optar por utilizar servicios de IA de terceros a través de AI-as-a-Service (AIaaS) por Internet. De esta manera, las empresas pueden acceder a modelos y algoritmos de IA predefinidos e integrarlos en sus aplicaciones mediante las API sin necesidad de crear su propia infraestructura de IA. Los proveedores de AIaaS se encargan de la gestión y escalado de los servicios de IA, por lo que a las empresas les resulta más sencillo incorporar estas tecnologías.