La inteligencia artificial (IA) es un recurso muy valioso en nuestros días. Su funcionalidad puede “cambiar la vida” de muchas organizaciones, mejorar su competitividad, conocimiento de los clientes y acelerar la llegada de sus productos al mercado. Pero no es una tarea simple y requiere esfuerzo, tanto de organización como de gestión de los recursos propios. Por ello, es recomendable no lanzarse al vacío y contar, en este tipo de iniciativas, con el conocimiento y experiencia de un socio especialista.
Tanto si se encuentra en fases de evaluación como si ha comenzado a ordenar sus recursos de almacenamiento de datos, para iniciar el despliegue de las primeras aplicaciones y algoritmos de deep learning, cualquier gran organización actual puede aprovechar el conocimiento y experiencia de un especialista para iniciar su transición hacia los “negocios inteligentes”.
Como apunta la consultora IDC, muchas empresas están encontrando problemas de rendimiento en sus servidores de inteligencia artificial que deben solventarse para disponer de una infraestructura fiable que gestione todos sus datos y procesos, a la vez que permitan crear aplicaciones de inteligencia artificial muy potentes.
La misma consultora considera que, a pesar de su relevancia, la estrategia de las organizaciones al respecto aún es incipiente y muy indefinida. Esta situación es especialmente grave en sectores de alta competitividad, donde cualquier iniciativa debe contribuir a los resultados finales del negocio.
Por ese motivo, son muchos los que alertan de la urgencia de tomar cartas en el asunto y de apoyarse en experiencia capaz de extraer el máximo partido de estas tecnologías tan vitales para la toma de decisiones críticas.
La experiencia de Logicalis en este tema recomienda comenzar con pequeños pasos, bien coordinados, que luego se vayan acompasando con los intereses de cada organización, eso sí, sometiendo sus resultados a una estrecha y continua vigilancia y favoreciendo siempre su escalabilidad.
Y es aquí precisamente donde muchos servidores corporativos pueden verse afectados en su rendimiento, sobre todo si se ven sometidos a tecnologías de aprendizaje profundo, que analizan enormes cantidades de datos y exigen potentes capacidades de proceso paralelo, muy alejadas de las que pueden soportar las CPUs convencionales.
Por ello, también alertan los expertos, las organizaciones que consideren el uso de escenarios de IA deben revisar primero toda su infraestructura y analizar si pueden alcanzar este nivel de rendimiento. En caso negativo, su mejor opción son los. sistemas y soluciones de alto rendimiento que IBM ha construido. Es lo que denomina su ecosistema cognitivo, porque traduce a inteligencia predictiva lo que son simples datos y sus resultados mejoran la operativa y el propio negocio.
Un ecosistema abierto a muy diferentes herramientas que traslada la inteligencia artificial al escenario competitivo, con la potencia y la integración necesarias para acelerar operaciones, cálculos y resultados, y lograr el máximo resultado de las tecnologías de Big Data e Inteligencia Artificial, en los más exigentes escenarios de aplicación, científico, médico, industrial o financiero, por citar solo cuatro ejemplos.