De acuerdo con Jason Hardy -CTO para Inteligencia Artificial de Hitachi Vantara, a medida que las organizaciones amplían la automatización, la personalización y la toma de decisiones en tiempo real, enfrentan un desafío fundamental: la «gravedad» de los datos
¿Pero qué significa este concepto? «Data gravity» en el mundo tecnológico hace referencia a cómo los grandes conjuntos de datos atraen aplicaciones, servicios y otros datos hacia sí mismos, similar a la atracción gravitacional entre planetas: cuanto más grande y valioso es el «cuerpo» de datos, mayor es su «fuerza de atracción».
Esto crea desafíos como la latencia (tiempo de respuesta entre una acción iniciada por un usuario y la respuesta del sistema), ya que las aplicaciones deben estar cerca para ser rápidas, y la no portabilidad debido a que es difícil mover grandes volúmenes de datos.
Entonces, para satisfacer las demandas de razonamiento de IA, esta gravedad está atrayendo a las cargas de trabajo de datos hacia las infraestructuras de almacenamiento.
Aprovechar todo el potencial de la IA implica mover y procesar los datos de forma eficiente. La adopción acelerada de la IA, con especial énfasis en la IA Agéntica y Generativa, están redefiniendo los límites de las arquitecturas de gestión de los datos.
Tradicionalmente, algunas organizaciones han confiado en arquitecturas de almacenamiento desagregadas para sus cargas de trabajo de IA, donde los datos se distribuyen en múltiples sistemas, lo que genera velocidades de recuperación lentas y una utilización deficiente del cómputo.
Si bien los avances en soluciones de almacenamiento de alta velocidad han mejorado los tiempos de acceso, la proximidad de los datos al cómputo de IA sigue siendo el desafío central. Optimizar esta relación es fundamental para lograr avances decisivos en el rendimiento de la IA.
Resulta clave garantizar la accesibilidad de la información en tiempo real para alimentar a las aplicaciones, con capacidades de recuperación y aceleración del cómputo eficiente para grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
El futuro de las empresas impulsadas por IA
El panorama de la IA empresarial evoluciona rápidamente, y las organizaciones necesitan una infraestructura que no solo «acompañe» el ritmo, sino que acelere la innovación.
Es fundamental desbloquear nuevas posibilidades en automatización, toma de decisiones e inteligencia de negocios, para competir en la era de la IA.
A medida que se acelera la adopción de la IA, las organizaciones requieren infraestructura que transforme los datos en un catalizador de la innovación, liberando todo el potencial de la IA Agéntica y Generativa, uniendo datos y cómputo para una inteligencia fluida y en tiempo real.
Al optimizar la localidad de los datos, las plataformas deben garantizar que los agentes de IA operen con máxima eficiencia, permitiendo «insights» más rápidos y una toma de decisiones más inteligente.
En definitiva, lo que no se ve, pero resulta ser el motor que posibilita que todo suceda, es una infraestructura tecnológica moderna y a la altura de los desafíos que plantea la «gravedad» de los datos, con las capacidades necesarias para impulsar la próxima ola de transformación empresarial basada en IA.
