La Computación en la Nube y la IA: Una Sinergia Poderosa
La integración de la inteligencia artificial (IA) con la computación en la nube está revolucionando el panorama tecnológico, haciendo posible que empresas de todos los tamaños accedan a herramientas avanzadas sin necesidad de costosos equipos. La nube democratiza la IA, permitiendo que la innovación y el progreso tecnológico estén al alcance de todos. Esta sinergia facilita a las organizaciones implementar soluciones inteligentes y eficientes, superando las barreras económicas y técnicas que antes restringían el acceso a estas tecnologías vanguardistas.
La inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de la nube trabajan juntas de manera que el verdadero progreso tecnológico sea un objetivo alcanzable para todos. Las herramientas de IA ya no se limitan a los gigantes tecnológicos o sólo a aquellas organizaciones con los medios para implementar hardware complejo y exorbitantemente caro. La nube nivela aún más el campo de juego, haciendo que la innovación sea una realidad para todos.
Una unión entre ambos significa que las organizaciones podrán mejorar las operaciones comerciales, impulsar la eficiencia y tomar decisiones más estratégicas basadas en datos. Profundicemos en los beneficios y desafíos de la IA y la computación en la nube y echemos un vistazo a lo que probablemente nos deparará el futuro.
Importancia de la IA en la computación en la nube
La IA y la computación en la nube son una combinación ideal. Se necesita una enorme cantidad de datos para entrenar modelos de IA y la nube brinda acceso a vastos conjuntos de datos, lo que hace que ambos sean una combinación perfecta. La potencia necesaria para extraer conocimientos de grandes cantidades de datos (que a menudo se encuentran en la informática sin servidor) también puede ser difícil de conseguir, pero de repente se vuelve fácilmente accesible con la nube.
La combinación de la tecnología de IA con los entornos de nube está creando posibilidades para organizaciones de todos los tamaños. Antes de que ambas se unieran, las organizaciones sin grandes cantidades de potencia de procesamiento no podían aprovechar las aplicaciones de IA, pero la nube abre esas posibilidades a las PYMES y a las nuevas empresas, lo que permite a todas las organizaciones aprovechar el potencial de la IA.
Pros y contras de la IA en la computación en la nube
El uso conjunto de la IA y la computación en la nube puede brindar muchos beneficios a las empresas, pero también hay algunos problemas que aún debemos superar. Algunas aplicaciones comerciales comunes para la IA en la computación en la nube incluyen chatbots, IoT, IA como servicio, computación cognitiva, inteligencia empresarial, análisis predictivo, optimización de la cadena de suministro y mejora de procesos. Existen múltiples ventajas y desventajas al emplear toda esta tecnología emergente en la nube.
Las ventajas de utilizar la IA en la computación en la nube incluyen:
- Ahorro de costos: las organizaciones están viendo importantes ahorros de costos con la inteligencia artificial y la computación en la nube. Las automatizaciones en la nube y las aplicaciones de inteligencia artificial están ayudando a automatizar procesos y reduciendo la necesidad de trabajo manual y personal adicional, lo que genera mayores ahorros de costos.
- Escalabilidad: el uso de IA con la computación en la nube permite el crecimiento y el escalamiento fácil. Imagine una startup que de repente gana popularidad y necesita la capacidad de cumplir con una afluencia de pedidos inesperadamente. Las soluciones basadas en la nube permiten una mayor utilización de los recursos tecnológicos al precio más rentable.
- Flexibilidad: el uso de la IA y la nube crea flexibilidad. Debido a que la tecnología en la nube aprovecha el poder de procesamiento avanzado, las empresas pueden manejar los altibajos en la utilización de recursos. Esto puede ayudar a reducir la latencia y mejorar la experiencia del cliente.
- Acceso y análisis de datos: las dos tecnologías están creando un mayor acceso y análisis de datos para empresas que antes no podían obtener información de grandes conjuntos de datos. Un mejor acceso y análisis de datos están generando más conocimientos y ayudando a reducir el desperdicio.
- Eficiencia: los servicios basados en la nube combinados con la IA facilitan hacer más con menos. La potencia de procesamiento proporcionada por la nube y las capacidades de automatización de la IA facilitan la obtención de eficiencia en áreas de negocio completamente nuevas.
- Mejor toma de decisiones: las grandes cantidades de almacenamiento de datos disponibles en la nube y el uso de la IA en el reconocimiento de tendencias y el análisis predictivo permiten una mejor toma de decisiones.
Las desventajas de utilizar la tecnología de la nube y la IA juntas incluyen:
- Preocupaciones de conectividad: la computación en la nube requiere una conexión a Internet. Las conexiones poco confiables pueden afectar la funcionalidad de las aplicaciones de IA. Se necesitaría una conectividad más confiable para aprovechar plenamente la tecnología de computación en la nube para su uso con IA. La solución a este desafío podría encontrarse en la informática de punta , más específicamente en el borde del servidor de acceso seguro que permite una conectividad rápida y segura en cualquier dispositivo y desde cualquier lugar.
- Objetivos comerciales indefinidos: a veces las organizaciones solo quieren estar a la vanguardia, pero la tecnología por sí sola no ayuda a avanzar hacia los objetivos comerciales. Es importante saber cómo desea utilizar la tecnología y asignar sus objetivos comerciales directamente a la tecnología que planea implementar.
- Privacidad de los datos: las organizaciones suelen utilizar enormes cantidades de datos para entrenar la IA, que a menudo incluyen datos personales. Esto puede convertir a la IA y la nube en objetivos de los actores de amenazas. Proteger todos esos datos es un desafío y la protección de datos suele ser un riesgo.
Desafíos de la adopción de IA en entornos de nube
La inteligencia artificial y la computación en la nube tienen un gran potencial como socios, pero la unión conlleva una buena cantidad de desafíos.
Modelos de entrega en la nube
Muchas organizaciones están avanzando hacia entornos de nube híbrida o multinube. La nube ha puesto a disposición de las empresas tantos tipos de ofertas como servicio que se puede subcontratar casi cualquier tipo de soporte. Sin embargo, la mayoría de las ofertas son una subcategoría de los siguientes tres modelos:
SaaS: el software como servicio incluye cualquier herramienta basada en la nube que utilice su empresa y que no resida en servidores locales. Las opciones populares incluyen Salesforce, Hubspot y Slack.
PaaS: Plataforma como servicio es un entorno de nube que incluye sistemas operativos y todas las herramientas necesarias para desarrollar aplicaciones sin codificación especializada ni desarrollo complejo. Algunas de las herramientas PaaS más utilizadas incluyen IBM Cloud, AWS Elastic Beanstalk y Microsoft Azure.
IaaS: la infraestructura como servicio proporciona la arquitectura tecnológica subyacente para que las organizaciones puedan prescindir del costo de servidores, equipos de red y centros de datos físicos. Las herramientas IaaS comunes incluyen Google Cloud, Amazon EC2 e IBM.
El principal desafío de la implementación de la IA cuando se trata de estos diversos modelos de entrega implica la integración de datos. Garantizar que los datos estén disponibles en una configuración híbrida o de múltiples nubes puede ser complejo y un obstáculo para implementar correctamente la IA. Necesitará un flujo claro de datos de un modelo de entrega a otro para que la IA pueda aprovechar la información contenida en sus datos. Esto suele ser engorroso y con frecuencia implica una complejidad abrumadora de lograr.
Tecnologías en la nube
Algunas tecnologías en la nube tienen limitaciones cuando se trata de gestionar cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Los contenedores funcionan en la nube segmentando todo lo necesario para que una aplicación se ejecute en un solo paquete. Kubernetes, también conocido como K8, es una de las tecnologías en la nube más utilizadas. Kubernetes es una plataforma de código abierto que le permite administrar esos contenedores. Aunque ofrece muchos beneficios, Kubernetes es una herramienta muy compleja que requiere un amplio conocimiento para solucionar problemas. Además, si su sistema no ha sido diseñado con una mentalidad nativa de la nube, es posible que las capas subyacentes no funcionen correctamente, lo que hará que sus aplicaciones de IA queden obsoletas.
Brechas de habilidades
La implementación de IA en la nube requiere múltiples conjuntos de habilidades para unir todas las diferentes funcionalidades. Para que funcione como se espera, las organizaciones necesitan conjuntos de habilidades en la nube, ciencia de datos y seguridad con conocimientos especializados necesarios para diferentes plataformas y herramientas. El estado de la fuerza laboral tecnológica 2023 de CompTIA informa que los científicos y analistas de datos son las ocupaciones de mayor crecimiento. La seguridad en la nube también se está convirtiendo en una máxima prioridad a medida que las organizaciones buscan proteger los datos de los clientes y cumplir con las regulaciones. La reserva de talentos no está desarrollando habilidades lo suficientemente rápido como para satisfacer la gran demanda de empleos en estas áreas.
El futuro de la IA en la computación en la nube
La IA y la computación en la nube tienen un futuro brillante. Las continuas innovaciones harán que ambos sean aún más fáciles de usar en los próximos años. Esto es lo que puede esperar ver en lo que respecta al futuro de la nube y la IA.
Aumento de los entornos híbridos y de múltiples nubes
En un mundo impulsado por modelos de negocio únicos y necesidades especializadas, las organizaciones seguirán moviéndose más hacia entornos híbridos y de múltiples nubes para acceder a sistemas hechos a medida y diseñados para propósitos específicos. Las aplicaciones de IA seguirán volviéndose más flexibles y se traducirán entre plataformas para facilitar su utilización independientemente del entorno.
¿Será reemplazada la computación en la nube por la IA?
Es poco probable que la computación en la nube sea reemplazada por la IA. El futuro de la inteligencia artificial depende de la potencia informática y la versatilidad de la nube para convertir los datos en acción. Es más probable que los dos sigan integrándose más y desarrollen una relación altamente simbiótica para permitir futuras aplicaciones comerciales.
Fuente: CompTIA, Cloud Computing