El papel y los beneficios de la IA en la computación en la nube

Existen dos maneras de pensar sobre la IA en relación con la computación en la nube. Una es que los proveedores de servicios de computación en la nube están trabajando intensamente para hacer que los servicios y aplicaciones respaldados por IA sean cada vez más sofisticados y estén disponibles en sus plataformas. La otra es que la IA —y la automatización y toma de decisiones ultrarrápida que facilita— es lo que hace cada vez más posibles esas plataformas en la nube de hiperescala.

Ambas son ciertas, y eso hace que el futuro de la computación en la nube y la IA estén entrelazados y sean emocionantes. Esto es lo que podría deparar ese futuro.

¿Qué es la IA?

La IA, o inteligencia artificial, se refiere a sistemas informáticos que utilizan algoritmos y datos para realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana, como reconocer el habla o crear una imagen en respuesta a una solicitud. En algunos casos, la IA puede hacer cosas que los humanos no pueden, como realizar cálculos y análisis complejos que involucran grandes cantidades de datos en segundos, con una precisión extremadamente alta, para identificar anomalías.

La tecnología de IA está mejorando rápidamente y encontrando múltiples usos, como mejorar las comunicaciones con los clientes, crear medios digitales, hacer diagnósticos más precisos, fortalecer la ciberseguridad e incluso asesorar en decisiones empresariales.

El término "inteligencia artificial" se usa a menudo de manera intercambiable con tecnologías relacionadas como aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo. La diferencia es que la IA describe de manera general el campo de estudio, mientras que los sistemas de aprendizaje automático se centran más específicamente en mejorar el desempeño de una tarea definida basada en los datos de entrenamiento que ingieren. El aprendizaje profundo es un proceso similar que se basa en redes neuronales complejas diseñadas para simular la arquitectura del cerebro humano. Esta estructura permite a los sistemas de aprendizaje profundo detectar relaciones complejas y no lineales y extraer significado de datos complicados o imprecisos. Los modelos de lenguaje grandes (LLM), como los de ChatGPT o Cohere, se entrenan utilizando aprendizaje profundo y grandes cantidades de datos seleccionados. Una vez entrenado, el LLM se convierte en el núcleo de un sistema de IA generativa capaz de responder preguntas al inferir o predecir la respuesta correcta. El resultado: respuestas lingüísticas asombrosamente humanas a preguntas.

Para obtener el máximo valor de la IA, muchas empresas están invirtiendo en equipos de ciencia de datos y buscando modelos y servicios de IA sofisticados que puedan utilizar en sus propias aplicaciones.

¿Qué significa "Cloud Computing"?

En términos simples, la computación en la nube permite alquilar servicios de TI en lugar de comprarlos. En lugar de invertir en bases de datos, software, instalaciones y hardware, las empresas pueden optar por acceder a su potencia de cómputo a través de internet y pagar por ello según lo usen. Las características clave de la computación en la nube incluyen que es medible, escalable y está disponible bajo demanda.

Las ofertas en la nube incluyen infraestructura, como servidores, almacenamiento y bases de datos, así como servicios construidos sobre esa infraestructura, como análisis de datos, inteligencia artificial y aplicaciones para funciones empresariales, como planificación de recursos empresariales (ERP) y gestión de capital humano. Cada vez más, estas aplicaciones contienen funcionalidades impulsadas por IA. Un ejemplo es la capacidad de convertir documentos impresos en formato digital y luego clasificar esos documentos en funciones como cuentas por pagar y cuentas por cobrar.

Conclusiones clave

• La IA es integral a la computación en la nube, mejorando la automatización, la toma de decisiones y la escalabilidad de los servicios en la nube.
• La computación en la nube proporciona la infraestructura necesaria para la IA, permitiendo que las empresas aprovechen las tecnologías de IA sin inversiones significativas en hardware y software.
• La IA en la computación en la nube aumenta la eficiencia empresarial al automatizar tareas repetitivas, mejorar el análisis de datos y fortalecer la ciberseguridad.
• La sinergia entre la IA y la computación en la nube impulsa aplicaciones innovadoras como la IA generativa, el Internet de las cosas (IoT) y la inteligencia empresarial asistida por IA.
• Adoptar IA en la computación en la nube puede ser un desafío, ya que implica preocupaciones sobre privacidad de datos, problemas de integración y una brecha de talento en experiencia en IA.

IA y computación en la nube en detalle

La IA y la computación en la nube están profundamente entrelazadas. Una razón es que los proveedores de computación en la nube fueron pioneros en descubrir cómo usar la IA para ofrecer mejores servicios. Los sistemas de IA son muy buenos tomando decisiones en el mundo confinado de una arquitectura de TI, lo que permite a los proveedores de computación en la nube automatizar una gama de operaciones en sus enormes centros de datos. La IA puede aprovisionar y escalar servicios tecnológicos, detectar posibles errores, monitorear signos de un ciberataque y detectar indicios de fraude en una variedad de casos de uso. Estas son solo algunas de las capacidades en crecimiento que ayudan a las empresas de computación en la nube a ofrecer servicios tecnológicos de hiperescala de manera económica a miles o millones de clientes.

Igualmente importante, la nube se está convirtiendo en la forma principal de incorporar IA en aplicaciones empresariales. Los proveedores están integrando IA en sus propias ofertas, como aplicaciones de software como servicio (SaaS) mejoradas con una variedad de tecnologías de IA y, más recientemente, con capacidades de LLM integradas. Los proveedores de la nube también trabajan con empresas que quieren incorporar IA generativa en sus operaciones. Con LLM sofisticados en arquitecturas de nube, las empresas pueden usar sus propios datos para entrenar y desplegar modelos de IA específicos para sus operaciones o, más comúnmente, aumentar el entrenamiento de un modelo existente en campos como salud, logística, derecho, gobierno o cualquier otro sector. Incluso los desarrolladores de modelos de IA son clientes de la nube, ya que necesitan grandes cantidades de capacidad de cómputo y almacenamiento para entrenar sus modelos con vastas cantidades de datos.

Cada vez más, los proveedores de la nube ofrecerán servicios de IA altamente sofisticados, como plataformas de desarrollo de aplicaciones donde los desarrolladores describen las funciones de la aplicación y permiten que la plataforma de IA escriba rápidamente el primer borrador del código.

¿Por qué es importante la IA para la computación en la nube?

Los proveedores de computación en la nube dependen de la IA para impulsar los sistemas automatizados que entregan servicios de TI y aplicaciones SaaS de manera confiable y al menor costo posible. La IA ayuda con el aprovisionamiento, la agrupación y la optimización de sistemas en la nube de hiperescala, liberando a los humanos de esas tareas. Además, a medida que más empresas buscan aprovechar una amplia gama de servicios de IA y las crecientes habilidades de la IA generativa, las empresas de computación en la nube están dispuestas a adaptarse a ellas. En resumen, el camino más sencillo para aprovechar las capacidades de IA pasa directamente por la nube.

También es cierto que la computación en la nube es fundamental para la IA. Esto se debe a que el entrenamiento de sistemas de IA generativa, como los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), requiere una capacidad de cómputo extremadamente intensiva, lo que genera competencia por la potencia de procesamiento disponible a nivel mundial. Los proveedores de nube de hiperescala ofrecen esta potencia bajo demanda, permitiendo que las empresas de IA alquilen los clústeres de GPU que necesitan para ejecutar cargas de trabajo de IA con alto rendimiento y a un costo razonable.

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¿Cómo cambia la IA en la computación en la nube el entorno empresarial?

La disponibilidad de servicios basados en IA en la nube ha sido clave para el crecimiento del uso de la IA en los negocios. Esto se debe a que construir, entrenar y desplegar modelos de IA de forma segura es demasiado complejo y costoso para que la mayoría de las organizaciones, salvo las más grandes, lo intenten por sí solas. Gracias a los servicios de infraestructura respaldados por IA, aplicaciones SaaS con IA integrada y un creciente menú de tecnologías diversas disponibles a través de API, más empresas pueden usar IA para automatizar procesos, obtener una ventaja competitiva y aprovechar nuevas oportunidades de negocio.

Los beneficios para las empresas se presentan en dos áreas principales. En primer lugar, los asistentes de IA descargan tareas repetitivas, como ingresar y clasificar facturas y requisiciones o hacer coincidir gastos con recibos y políticas, mejorando la eficiencia y precisión de los equipos que anteriormente realizaban esas tareas manualmente. En segundo lugar, los análisis impulsados por IA pueden recomendar y asesorar a los profesionales de negocios en función de los patrones detectados en los datos de la empresa. Las recomendaciones pueden ir desde cuándo ordenar más productos específicos hasta sugerir cambios en las cadenas de suministro basados en análisis complejos del comportamiento de los vendedores y las necesidades de la empresa.

Beneficios de la IA en la computación en la nube

Los proveedores de computación en la nube que aplican IA en sus centros de datos están obteniendo beneficios que van más allá de las ganancias inmediatas en eficiencia y ahorro de costos. Al tomar lo que han desarrollado y ofrecerlo como servicios de IA con marca a los clientes, pueden aumentar la lealtad y rentabilidad.

Beneficios de la IA en la computación en la nube incluyen los siguientes:

• Automatización: con la IA, los proveedores de nube y sus clientes pueden automatizar muchos de los procesos de TI necesarios para ofrecer sus servicios, incluyendo parches, seguridad y escalado de capacidad informática. Las empresas también están utilizando procesos de IA, incluyendo automatización inteligente, para aumentar la velocidad y precisión en funciones como la gestión de documentos y las operaciones en fábricas.
• Ahorro de costos: la IA puede ayudar a reducir costos al realizar tareas complejas de manera más rápida y con menos intervención humana. Las tareas pueden incluir operaciones de TI y seguridad de datos, así como funciones comerciales como la automatización de mesas de ayuda. Para los clientes, la IA puede ayudar a escalar el uso de la nube hacia arriba o hacia abajo en respuesta a sus propias necesidades cambiantes. Cuando los clientes ven sus propios ahorros, la lealtad puede mejorar, especialmente con proveedores de nube que se esfuerzan por mantener sus modelos de facturación simples y transparentes. Cuando los clientes actuales utilizan más servicios en la nube, eso puede ofrecer un mayor margen a los proveedores en lugar de buscar, ganar e incorporar nuevos clientes.
• Gestión en la nube: la IA permite que los servicios en la nube operen a gran escala al automatizar muchos aspectos de la gestión de TI. Por ejemplo, la IA puede aprovisionar y escalar servicios, detectar y anticipar fallos, y repeler ciberataques, a menudo con poca o ninguna intervención humana. El seguimiento del uso del servicio y la facturación, así como la provisión de sistemas complejos de monitoreo y gestión de cargas de trabajo, se simplifican y son más escalables con el apoyo de la IA.
• Gestión de datos: la IA puede ayudar a cualquier organización a gestionar sus datos vitales de manera más eficiente y rentable. Las tareas que puede realizar incluyen mover datos según sea necesario, limpiarlos y escanear redes para detectar problemas con la seguridad o recopilación de datos.
• Análisis predictivo: la IA es particularmente buena en esta forma popular de análisis de datos. Las empresas utilizan análisis predictivo para identificar tendencias, encontrar correlaciones y vincular causas, lo que les permite tomar decisiones más informadas de manera rápida.
• Personalización: las habilidades de observación y reconocimiento de patrones de la IA ayudan a las empresas, incluidos los proveedores de nube, a comprender mejor el comportamiento y los deseos de sus clientes. Esto permite ofrecer servicios personalizados y sugerencias más precisas, aumentando así la retención y los ingresos.
• Mayor productividad y eficiencia: la IA sobresale en tareas que las personas encuentran difíciles o tediosas. Con procesos respaldados por IA, las empresas pueden gestionar documentos, clasificar paquetes, confrontar facturas e incluso resumir documentos como informes legales más rápido y con mayor precisión que los humanos. El beneficio adicional de esta eficiencia es que libera a los empleados para realizar tareas más complejas que requieren experiencia y relaciones humanas.
• Seguridad y detección de amenazas mejoradas: cuando se integra en un marco de seguridad de datos bien diseñado, la IA puede monitorear redes y usuarios mientras escanea patrones que indican problemas. A diferencia de los humanos, la IA puede monitorear de cerca grandes cantidades de datos mientras analiza rápidamente flujos generados por la red.
• Mejora de la escalabilidad: debido a que la IA puede automatizar muchos procesos, permite que los proveedores de nube gestionen grandes centros de datos con una escalabilidad elástica que sería imposible de lograr si las personas tuvieran que aprovisionar y gestionar servicios manualmente. Esta misma eficiencia beneficia a los clientes de la nube, que pueden escalar el trabajo en marketing, logística, atención médica y otros campos más rápido y con menos personal involucrado.

Desafíos de la IA en la computación en la nube

Aunque los proveedores de computación en la nube están trabajando para reducir las barreras al uso de la IA, persisten desafíos, principalmente relacionados con la gestión de datos y la contratación de personal con la experiencia adecuada.

• Privacidad de datos: en lo que respecta a la seguridad y privacidad de los datos, la IA plantea sus propios desafíos. Por ejemplo, existe el potencial de que los modelos de IA "filtren" detalles de conjuntos de datos sensibles utilizados para entrenarlos. Los clientes priorizarán a los proveedores de nube que ofrezcan controles sólidos sobre la gobernanza y seguridad de los datos.
• Integración: la IA funciona con datos limpios y bien organizados. Se vuelve más inteligente cuando los datos provienen de múltiples fuentes. El desafío es integrar y estandarizar datos de diferentes unidades de negocio internas, sitios de socios y fuentes externas como datos meteorológicos o datos gubernamentales abiertos.
• Brecha de talento: las personas con experiencia en diseño, entrenamiento y despliegue de modelos de IA son difíciles de encontrar y costosas de contratar y retener. Incluso con desarrolladores de modelos de IA y servicios de nube proporcionando bloques de construcción, las empresas a menudo necesitan gestores de datos y científicos de datos experimentados para hacer que la IA funcione.

Aplicaciones de la IA en la computación en la nube

La motivación para superar los desafíos mencionados proviene de la amplia variedad de formas en que la IA y la nube pueden utilizarse en conjunto para mejorar las organizaciones y liberar tiempo para tareas más creativas. Aplicaciones populares y emocionantes incluyen:

• Chatbots: los chatbots fueron uno de los primeros programas de software diseñados para simular la comunicación humana y asumir roles de servicio al cliente. Desafortunadamente, antes de la IA, no hacían un buen trabajo y era más probable que molestaran a los clientes que resolvieran problemas. Con la IA y la computación en la nube, las empresas ahora pueden usar API para acceder a modelos de lenguaje a gran escala, lo que les proporciona chatbots potentes que pueden entender el lenguaje humano hablado o escrito y detectar la intención de la consulta de un usuario.
• Inteligencia empresarial (BI): los proveedores de computación en la nube han ofrecido durante mucho tiempo soluciones de BI, que recopilan, analizan e interpretan datos de fuentes internas y externas para ayudar a las empresas a tomar decisiones. Estos servicios en la nube, así como el software empaquetado anterior, han dependido de algoritmos de aprendizaje automático para analizar y procesar datos. Sin embargo, con modelos de IA más nuevos, las empresas pueden pasar de comprender lo que ocurrió en el pasado a predecir mejor los resultados futuros.
• Internet de las cosas (IoT): el IoT está compuesto por dispositivos conectados a internet y entre sí. Los dispositivos IoT se utilizan en muchas industrias, incluyendo el transporte, la agricultura y la manufactura, y requieren sistemas de "computación en el borde" que colocan capacidades clave de toma de decisiones cerca de los dispositivos bajo gestión, en lugar de en el centro de datos en la nube. Ahora, las empresas que utilizan servicios avanzados de IA en la nube o IA integrada en aplicaciones SaaS pueden permitir que sus dispositivos IoT aprendan de sus datos y experiencias a lo largo del tiempo, mejorando o sugiriendo mejoras a medida que avanzan.
• IA generativa: con la computación en la nube, los potentes modelos de IA generativa con LLMs en su núcleo están ahora a solo una API de distancia. Las empresas pueden usar la IA generativa para acelerar la investigación, generar ideas creativas, mejorar el servicio al cliente o las aplicaciones de mesas de ayuda, y muchas otras tareas. RAG ayuda a los proveedores de nube a hacer que la IA generativa sea aún más útil al aumentar la base de conocimiento del LLM con datos empresariales recientes y almacenados de forma segura de los clientes.

El futuro de la IA en la computación en la nube

La inteligencia artificial está encontrando rápidamente su lugar en una amplia gama de actividades humanas. Gran parte de ese crecimiento es impulsado por la disponibilidad de IA en plataformas potentes de computación en la nube. Con el tiempo, los proveedores de nube pueden expandirse más allá de usar IA para automatizar y monitorear la infraestructura de TI, y comenzar a ofrecer servicios impulsados por IA que ayudan a escribir y depurar aplicaciones, evaluar y mejorar procesos empresariales, e incluso proporcionar la computación de back-end y los servicios en el borde para robots y drones altamente autónomos. Más adelante, los servicios basados en la nube podrán usar IA para reflexionar profundamente e inventar soluciones a desafíos comerciales y problemas sociales.

Comienza a usar la IA en la computación en la nube con Oracle

Cuando llegue el momento de explorar cómo la inteligencia artificial puede ayudar a tu empresa, considera Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Oracle ofrece un portafolio integral de IA para ayudarte a aprovechar la inteligencia artificial de la manera que más te convenga, y OCI proporciona una amplia gama de opciones de implementación para IA utilizando la nube distribuida de OCI. Por ejemplo, OCI facilita la incorporación de conocimientos generados por IA en tus funciones comerciales clave al integrar IA en Oracle Fusion Applications. Para integrar IA en tus propias aplicaciones, OCI ofrece una amplia gama de servicios de IA con modelos que pueden personalizarse utilizando tus propios datos empresariales.

Para los científicos de datos, OCI proporciona servicios de aprendizaje automático que ayudan a los equipos a construir, entrenar, desplegar y gestionar modelos de aprendizaje automático utilizando sus marcos de código abierto favoritos. Cuando llega el momento del entrenamiento intensivo en computación de modelos sofisticados, OCI iguala o supera el rendimiento de clústeres de cómputo personalizados en las instalaciones, al tiempo que proporciona la elasticidad y los beneficios de costos basados en el consumo de la nube.

La IA no estaría donde está hoy sin la computación en la nube. Los proveedores de nube ofrecen las arquitecturas de cómputo necesarias para entrenar una mezcla diversa de modelos de IA y crean vías de acceso para que más empresas aprovechen las crecientes capacidades de la IA. A medida que la IA encuentra más usos en los negocios y en los asuntos humanos, probablemente funcionará o se accederá a ella a través de plataformas de computación en la nube.

Preguntas frecuentes sobre IA en la computación en la nube

¿La IA reemplazará la ciberseguridad?

La ciberseguridad abarca muchas disciplinas, incluyendo la gestión de acceso de usuarios, la monitorización de redes y el análisis de datos. La IA puede ser un componente clave en todos estos esfuerzos. No hay duda de que eventualmente asumirá más responsabilidades. Pero, en lugar de reemplazar la ciberseguridad o a los profesionales de ciberseguridad, la IA será una tecnología fundamental en los programas de ciberseguridad.

¿Cómo están relacionados los servicios en el borde con la IA?

La infraestructura en el borde coloca los servicios en la nube muy cerca de, o dentro de, los dispositivos donde se generan los datos, permitiendo que también se consuman para gestionar estos dispositivos. Esto permite que los dispositivos IoT ejecuten IA que reacciona rápidamente a su entorno, incluso con conectividad a internet intermitente o inexistente. Imagina un dron autónomo o un automóvil que no tiene tiempo de consultar un centro de datos antes de tomar su próxima decisión.

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y la IA?

El aprendizaje automático es una subdisciplina de la inteligencia artificial. Los algoritmos de aprendizaje automático aprenden y mejoran la forma en que realizan una tarea en función de la mezcla de datos que se les presenta con el tiempo. Los modelos de IA a menudo utilizan algoritmos de aprendizaje automático en su funcionamiento.

¿Cuál es la diferencia entre el entrenamiento de IA y la inferencia de IA?

Un modelo de IA tiene dos fases en su ciclo de vida. Una es el entrenamiento y la otra es la inferencia. El entrenamiento es cuando se presenta al modelo de IA una gran cantidad de datos curados, que ingiere para aprender a reconocer y predecir con precisión en función de esos datos. Luego, el modelo se traslada a una infraestructura de TI diferente, donde comienza la fase de inferencia de su ciclo de vida. Aquí se le presenta nueva información sobre la que realiza inferencias y predice resultados.