En el panorama tecnológico actual, la inteligencia artificial (IA) está impulsando una transformación significativa en la computación en la nube y en la manera en que operan las empresas. La infraestructura tradicional nativa de la nube, concebida para cargas de trabajo transaccionales con flujos de datos predecibles, se muestra cada vez más insuficiente ante el futuro impulsado por la IA. En este contexto, la IA nativa de la nube emerge como un componente crucial, según la opinión de diversos especialistas.
La evolución de «nativo de la nube» a «nativo de la IA» se observa a medida que las empresas buscan entornos tecnológicos escalables. La infraestructura nativa de la nube se basa en el uso de contenedores, mallas de servicios, microservicios, infraestructura inmutable y APIs declarativas. No obstante, el rápido progreso del aprendizaje automático (ML) y la IA exige una infraestructura capaz de gestionar volúmenes masivos de trabajo, incluyendo el almacenamiento y la capacidad computacional necesarios para modelos de billones de parámetros, junto con la escalabilidad bajo demanda. La seguridad de los datos es igualmente prioritaria debido a la sensibilidad de la información utilizada para el entrenamiento. Aunque la infraestructura local ofrece control, implica costos iniciales considerables y una gestión continua de recursos.
Según Dave Pearson, vicepresidente de investigación del grupo de Sistemas de Infraestructura, Plataformas y Tecnologías de IDC, la IA nativa de la nube aborda estos desafíos al permitir la implementación y escalado automatizados de una infraestructura segura en la nube, lo que posibilita que los ingenieros de IA se concentren en el desarrollo de modelos para manejar las vastas necesidades de datos y computación. Las aplicaciones nativas de la nube, optimizadas para estos entornos, emplean arquitecturas de microservicios para lograr escalabilidad y flexibilidad. Herramientas como Kubernetes facilitan la implementación y el escalado de contenedores, mientras que las prácticas DevOps y la integración/entrega continua (CI/CD) mejoran la agilidad.
Sin embargo, como señala Pearson, los sistemas de IA, particularmente con datos no estructurados, presentan retos para estas infraestructuras. A diferencia de la eficiencia de la nube nativa con datos estructurados, la IA a menudo requiere un análisis directo de datos sin procesar, lo que genera una demanda de acceso de alto rendimiento y procesamiento en tiempo real que exige mucho de la infraestructura existente. Esto ha propiciado el desarrollo de sistemas nativos de IA, diseñados para reducir al mínimo la latencia y el movimiento de datos, a fin de procesar eficientemente datos no estructurados a escala.
Matt Kimball, vicepresidente y analista principal de Moor Insights & Strategy en las áreas de cómputo de centros de datos, almacenamiento, chips de IA, Edge e infraestructura convergente, destaca que, si bien la computación nativa de la nube se centra en operaciones ligeras, sin estado y escalado horizontal, la IA demanda una cantidad masiva de datos y capacidad de procesamiento, a menudo aprovechando hardware especializado como las GPU. Por ejemplo, las empresas que utilizan modelos de IA para la búsqueda semántica o el etiquetado de datos requieren una estrecha integración entre el cómputo y el almacenamiento para el procesamiento paralelo de datos a gran escala, lo que exige un acceso de alto rendimiento a los datos sin procesar para su rápida transformación en información estructurada.
Además, Kimball señala que las cargas de trabajo de IA plantean preocupaciones de seguridad que van más allá de la protección de datos en tránsito o en reposo. La integridad y la confiabilidad de los datos son primordiales. La verificación de la procedencia de los datos —el seguimiento de todo el recorrido de un conjunto de datos— se vuelve crucial para prevenir sesgos y resultados poco fiables. Las cargas de trabajo de IA requieren una infraestructura que rastree, audite y verifique los datos, asegurando que no hayan sido comprometidos, un nivel de seguimiento de datos que generalmente no está integrado en los sistemas nativos de la nube.
Los expertos consideran que la IA está acelerando la adopción de la nube al automatizar complejidades, mejorar la toma de decisiones, optimizar costos y reducir la necesidad de habilidades especializadas. Esto disminuye las barreras para que empresas de todos los tamaños modernicen aplicaciones heredadas en entornos nativos de la nube, fomentando la innovación y el crecimiento.
Paul Nashawaty, líder de práctica y analista principal en The Futurum Group, indica que el futuro se dirige hacia sistemas en la nube autónomos y auto-optimizados que anticipen y reaccionen de manera inteligente a las necesidades de las aplicaciones y los usuarios sin intervención manual. Estos sistemas asignarán recursos dinámicamente, remediarán riesgos de seguridad e incluso evolucionarán la lógica de las aplicaciones.
Pearson añade que la integración de la IA/ML con arquitecturas nativas de la nube también impulsará la innovación en la computación sin servidor, la inteligencia en el borde y la orquestación multinube. Abordar la privacidad y la explicabilidad de los datos desbloqueará una mayor automatización en sectores críticos como la atención médica y las finanzas. Si bien persisten desafíos operativos, culturales y técnicos, el potencial para la agilidad, la innovación y la ventaja competitiva es considerable. En este sentido, las organizaciones que inviertan en la convergencia de IA/ML y la nube nativa serán las que lideren el mercado, desarrollando aplicaciones inteligentes que redefinan las expectativas de los usuarios y los estándares de la industria.
Fuente WEB | Editado por CambioDigital OnLine
