- La IA privada permite a las empresas aprovechar las tecnologías de IA salvaguardando datos confidenciales y manteniendo el control sobre su propiedad intelectual, según Milind Wagle, director de sistemas de información de Equinix.
- Es fundamental evaluar si la IA privada se alinea con los objetivos de la organización, especialmente para empresas que operan en sectores altamente regulados como la sanidad y las finanzas.
- Integre estrategias eficaces de gestión de datos, como adoptar almacenamiento adyacente a la nube, para garantizar una transferencia eficiente de datos y mantener el control en las implementaciones de IA privada.
Milind Wagle, CIO de Equinix: Aprenda a aprovechar la IA salvaguardando la privacidad y reteniendo el control sobre sus datos
Si bien las ventajas de la IA son evidentes, las empresas requieren un enfoque cauteloso y estratégico para cosechar esos beneficios sin poner en peligro su valiosa propiedad intelectual. Es por ello que muchas empresas están optando por construir sus propios modelos de IA, alojarlos en infraestructura privada y utilizar únicamente conjuntos de datos propietarios para el entrenamiento. Este concepto se conoce como IA privada.
Muchas empresas comprenden ahora que cuando introducen datos confidenciales en servicios de IA públicos como ChatGPT, esos datos se integran en el modelo. En consecuencia, los datos podrían quedar expuestos a cualquiera que utilice el modelo en el futuro. El propio FAQ de OpenAI desaconseja compartir información sensible con ChatGPT, ya que no hay forma de eliminar solicitudes específicas del historial de un usuario.
Con la IA privada, es posible obtener información empresarial a partir de los datos sin comprometer la privacidad ni el control sobre los mismos. Siga leyendo para descubrir 4 elementos que debería integrar en su estrategia para destacar con la IA privada.
1. Evalúe si la IA privada se alinea con sus objetivos
En primer lugar, es fundamental reconocer que la IA privada puede no ser adecuada para todas las empresas, especialmente si carecen de una visión claramente definida del éxito adaptada a sus circunstancias específicas. Para las empresas que operan en sectores altamente regulados como la sanidad y los servicios financieros, los beneficios de la IA privada son evidentes. Entienden la necesidad de evitar cualquier acción que pueda poner en peligro sus datos confidenciales, lo que convierte a la IA privada en una opción ideal.
Las empresas de sectores no regulados también podrían beneficiarse de la IA privada, pero la propuesta de valor no siempre es evidente. Estas empresas deben sopesar las ventajas y desventajas: el riesgo de exposición de datos frente al impacto en el coste y la flexibilidad de utilizar IA en infraestructura pública. Algunas compañías se sienten atraídas por las soluciones de nube pública por su percibida facilidad y rentabilidad para acceder a infraestructura informática escalable para modelos de IA. Sin embargo, acceder a la computación en la nube pública a menudo resulta más caro y complejo de lo previsto, principalmente debido a las altas tarifas de salida de datos.
Si los supuestos beneficios de la infraestructura de nube pública no superan los riesgos potenciales, es probable que su empresa sea adecuada para proceder con la IA privada.
2. Integre la gestión de datos en su estrategia
En medio de los rápidos avances en la tecnología de IA, vale la pena detenerse a reconocer una verdad fundamental: la calidad de sus modelos de IA depende de los datos con los que los alimente. Esto subraya la importancia de una gestión eficaz de los datos para el éxito de la implementación de IA privada.
Debe idear una estrategia para transferir de manera eficiente los datos correctos a los destinos apropiados sin demora. Esto supone un desafío porque la infraestructura de IA abarca inherentemente diversas ubicaciones:
A. Recopilar datos de todas sus aplicaciones, que probablemente estén distribuidas en una arquitectura híbrida multicloud, para entrenar sus modelos.
B. Desplegar cargas de trabajo de inferencia en el edge —donde los usuarios finales interactúan con los modelos de IA— para garantizar la proximidad entre las fuentes de datos y los sitios de procesamiento, crucial para minimizar la latencia de la red.
C. Desplegar cargas de trabajo de entrenamiento en infraestructuras centrales con la capacidad de cómputo sustancial necesaria para estas tareas.
D. Establecer redes flexibles y de alto rendimiento entre diferentes cargas de trabajo para facilitar un movimiento de datos rápido y fiable.
Adoptar un enfoque de almacenamiento adyacente a la nube puede ayudar a construir una arquitectura de datos preparada para la IA, permitiéndole incorporar servicios de nube pública en su estrategia de IA privada al tiempo que mitiga riesgos, costes y complejidad. Este enfoque le otorga lo mejor de ambos mundos: proximidad a la nube para acceder a servicios cuando sea necesario, manteniendo al mismo tiempo un almacenamiento autoritativo separado de la nube. Este nivel de control de datos representa una estrategia eficaz de IA privada.
3. Evalúe sus requisitos computacionales
El crecimiento exponencial de la IA ha provocado una mayor demanda de potente hardware GPU. Los fabricantes se esfuerzan por satisfacer esta demanda, pero se prevé que persistan las escaseces de suministro. La disponibilidad limitada de hardware podría obstaculizar sus objetivos de IA privada. No obstante, existen estrategias para sortear este cuello de botella y asegurar la capacidad de cómputo necesaria.
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Si bien las GPU se asocian comúnmente con el hardware de IA, otras CPU disponibles en el mercado pueden ser suficientes para cargas de trabajo de inferencia menos exigentes. De hecho, podría utilizar una solución Bare Metal as a Service, como Equinix Metal®, para desplegar CPU bajo demanda sin grandes costes iniciales.
Además, para cargas de trabajo que requieren GPU, existen alternativas más allá de gestionar su propio hardware. Por ejemplo, Equinix presentó recientemente un servicio de nube privada totalmente gestionado en colaboración con NVIDIA. Este servicio agiliza la adquisición de infraestructura de IA avanzada, combinada con servicios esenciales de coubicación, redes y gestión para alojar y operar dicha infraestructura. La solución ofrece la flexibilidad característica de las soluciones de nube pública, permitiendo al mismo tiempo el control de datos en un entorno privado.
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4. Planifique la sostenibilidad y la eficiencia
Las preocupaciones sobre las ramificaciones de la fiebre de la IA en la sostenibilidad son válidas.
Las cargas de trabajo de IA, en particular las de entrenamiento, pueden ser excepcionalmente intensivas en energía. Para mitigar la huella de carbono de estas cargas de trabajo, es imperativo optimizar la eficiencia.
Innovaciones como la tecnología de refrigeración líquida para centros de datos ofrecen una alternativa más eficiente energéticamente que la refrigeración por aire tradicional. En Equinix, las exhaustivas pruebas de refrigeración líquida han allanado el camino para su adopción en el soporte de cargas de trabajo de producción.
Además, considerar el impacto de la ubicación de las cargas de trabajo en la sostenibilidad es crucial. La ubicación óptima implica posicionar las cargas de trabajo donde puedan aprovechar la energía menos intensiva en carbono de la red local. Colaborar con un socio de infraestructura digital comprometido con la inversión en energías renovables puede facilitar este objetivo.
Equinix avanza hacia su objetivo de lograr una cobertura de energía 100% renovable a nivel mundial para 2030. A través de inversiones en acuerdos de compra de energía que respaldan proyectos de energía renovable en todo el mundo, Equinix permite a los clientes llevar a cabo iniciativas de IA de manera sostenible.