El paso de los proyectos piloto de inteligencia artificial a su operación en las empresas plantea decisiones sobre la infraestructura tecnológica. Además de seleccionar modelos y recursos de procesamiento, las organizaciones deben determinar dónde ejecutar las aplicaciones y qué condiciones técnicas necesitan para mantenerlas en funcionamiento.
Una guía elaborada por Vertiv y STL Partners propone analizar estas decisiones a partir de las características de cada carga de trabajo. El documento, denominado Diseño de infraestructura para la IA empresarial, relaciona los objetivos de negocio con los requerimientos tecnológicos y las condiciones de infraestructura física.
Según el análisis, las aplicaciones de IA pueden ejecutarse en la nube pública, infraestructura propia, entornos híbridos, servicios de colocación o instalaciones en el borde de la red. La selección depende de factores como rendimiento, proximidad a los datos, continuidad operativa y capacidad disponible.
Cuatro pasos para planificar la infraestructura de IA
La guía plantea un proceso de cuatro pasos para que las organizaciones vinculen sus necesidades de negocio con las decisiones de infraestructura:
- Definir el objetivo de negocio y la carga de trabajo de IA. Identificar qué resultado se busca y qué aplicación permitirá alcanzarlo.
- Evaluar los requerimientos técnicos y operativos. Analizar la escala, el rendimiento y las condiciones necesarias para ejecutar la carga de trabajo.
- Determinar el entorno de implementación. Identificar si la aplicación funcionará mejor en la nube, en instalaciones propias, en un entorno híbrido, mediante servicios de colocación o en el borde de la red.
- Seleccionar el modelo de infraestructura adecuado. Relacionar las necesidades identificadas con una arquitectura de referencia que sirva como base para la planificación y la validación técnica.
La propuesta también contempla evaluar las instalaciones antes de comprometer recursos. La disponibilidad de energía, capacidad de refrigeración, conectividad, espacio y soporte operativo puede determinar si una ubicación existente está preparada para recibir nuevas cargas de trabajo o si será necesario considerar otra alternativa.
Cargas de trabajo y modelos de infraestructura
La investigación clasifica las aplicaciones empresariales de IA en seis arquetipos que abarcan el desarrollo de modelos, su reentrenamiento y cuatro categorías de uso en producción. Esta clasificación permite agrupar las cargas de trabajo según sus necesidades de rendimiento, operación e infraestructura, en lugar de tratarlas como una única demanda tecnológica.
A partir de esa evaluación, la guía plantea cuatro modelos de infraestructura física: clúster de IA en el borde, clúster pequeño de IA, clúster grande de IA y clúster de IA de alta densidad. Estos modelos sirven como puntos de partida para definir los requerimientos de energía, refrigeración, conectividad, controles, resiliencia y capacidad de crecimiento. Su configuración final debe ajustarse a las condiciones de cada instalación y a los resultados de la ingeniería de detalle.
La guía Diseño de infraestructura para la IA empresarial incluye los seis arquetipos de cargas de trabajo, los cuatro modelos de infraestructura física y una hoja de ruta de cuatro fases para planificar, implementar y hacer evolucionar la infraestructura de IA empresarial.
