Tips para diseñar una infraestructura de IA
En aras de soportar las cargas de trabajo que generan las aplicaciones de inteligencia artificial (IA), las organizaciones deben considerar muchos factores. Uno de los más importantes es el almacenamiento de datos de IA, específicamente la capacidad de escalar el almacenamiento a medida que crece el volumen de datos. A medida que las organizaciones preparan las estrategias de IA de la empresa y construyen la infraestructura necesaria, el almacenamiento debe ser una prioridad.
Otro factor es la naturaleza de los datos de origen. Las aplicaciones de IA dependen de los datos de origen, por lo que una organización necesita saber dónde residen los datos fuente y cómo se usarán. También debe tener en cuenta la cantidad de datos de inteligencia artificial que generarán las aplicaciones.
Las redes son otro componente clave de una infraestructura de inteligencia artificial. Para proporcionar la alta eficiencia a escala requerida para soportar la IA, las organizaciones probablemente necesitarán actualizar sus redes. Las redes definidas por software se combinan con el aprendizaje automático para crear redes basadas en la intención que pueden anticipar las demandas de la red o las amenazas a la seguridad y reaccionar en tiempo real.
También es fundamental para una infraestructura de inteligencia artificial tener suficientes recursos informáticos, incluidas las CPU y las GPU.
Otro de los pasos críticos para una IA empresarial exitosa es la limpieza o depuración de los datos. La implementación de herramientas automatizadas de limpieza de datos permite evaluar los datos en busca de errores utilizando reglas o algoritmos. La calidad de los datos es especialmente crítica con la IA.
No hay que dejar de lado el acceso a los datos. Una correcta gestión de datos debe garantizar que los usuarios (máquinas y personas) tengan un acceso fácil y rápido a los datos, sin descuidar los temas de privacidad y seguridad para un buen gobierno de datos.
