Descripción de la IA generativa en la nube
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa, también conocida como GenAI, es una tecnología de inteligencia artificial que permite a los usuarios crear (o generar) contenido novedoso, como imágenes únicas, animaciones, representaciones 3D, audio y texto. La IA generativa generalmente funciona con modelos de IA multitarea superiores, con una "inteligencia" aprendida para entregar resultados o respuestas a las consultas de los usuarios en múltiples formatos, como preguntas y respuestas, resúmenes de grandes bloques de texto, clasificación de datos y mucho más.
Si bien los modelos de IA generativa se pueden crear y entrenar en la infraestructura on-premise, cada vez más empresas e individuos acuden a la nube con sus proyectos de IA generativa. Todas las principales plataformas en la nube, incluidas AWS, Microsoft Azure y Google Cloud Platform, ofrecen una gran cantidad de recursos de procesamiento, conjuntos de datos y herramientas que pueden mejorar y acelerar el modelado generativo de IA, el entrenamiento, el ajuste, etc.
La IA generativa en la nube se beneficia de las mismas ventajas que la nube aporta al procesamiento tradicional, como escalabilidad, rentabilidad, flexibilidad y facilidad en el análisis y uso compartido de datos. También les ofrece a las empresas acceso a GPU ultrapotentes y otras infraestructuras de alto rendimiento (que muchas empresas nunca podrían pagar para uso on-premise) para entrenar modelos más grandes para obtener resultados mejores y más relevantes.
Cómo funcionan los modelos de IA generativa
La IA generativa funciona mediante el uso de modelos que analizan cantidades enormes de contenidos generados por humanos a gran velocidad, con el fin de aprender a detectar patrones y reconocer objetos específicos.
Hay tres tipos principales de modelos de IA generativa:
Redes generativas antagónicas (GAN): ideales para la generación de imágenes, el aumento de datos donde la información es escasa (como en imágenes médicas) y la creación de imágenes de alta calidad a partir de descripciones textuales.
Autocodificadores variacionales (VAE): excelentes para tareas como la detección de anomalías y la reconstrucción de imágenes.
Transformadores: el modelo elegido para las tareas de procesamiento del lenguaje natural, incluido el resumen de texto, los agentes conversacionales, la traducción de idiomas y la respuesta a las consultas de los usuarios.
El entrenamiento de modelos generativos de IA se puede realizar mediante el aprendizaje supervisado o no supervisado. Con el aprendizaje supervisado, el modelo recibe millones de imágenes que han sido etiquetadas para identificar lo que representan, por ejemplo, imágenes de gatos etiquetados como "gatos". Después de procesar estas imágenes, el modelo aprende a identificar y también a generar imágenes de gatos en todos sus colores y patrones y en varias poses. Este tipo de aprendizaje puede conducir a un modelo que es bueno en tareas de clasificación y regresión, como predecir los tiempos de llegada de los trenes o la detección de spam.
Con aprendizaje no supervisado, el modelo procesa grandes conjuntos de datos que no están etiquetados y aprende a descubrir patrones y relaciones entre varios tipos de datos. Es ideal para tareas de agrupación y análisis de datos, como segmentación de clientes y detección de anomalías.
Aprendizaje y creación de modelos en la nube
La creación y el entrenamiento de modelos de IA generativa en la nube pueden hacer que todo el proceso sea más rápido y sencillo. Esto se debe a que las plataformas en la nube ofrecen acceso instantáneo y bajo demanda a los recursos de procesamiento, de memoria y de almacenamiento que necesitan las empresas. Los proveedores de nube también ofrecen muchas herramientas y servicios avanzados para optimizar y mejorar los procesos de desarrollo y capacitación de modelos, desde la creación hasta la capacitación y la implementación.
La naturaleza y la flexibilidad de la infraestructura en la nube permiten a los desarrolladores experimentar con facilidad e iterar rápidamente. Por ejemplo, pueden cambiar las arquitecturas de los modelos y los hiperparámetros sin tener que pasar por configuraciones tediosas y que requieren mucho tiempo.
Cuando llega el momento de implementar, las herramientas de los proveedores de la nube suelen facilitar la implementación y la integración en otras aplicaciones.
Ventajas de la IA generativa en la nube para las empresas
La creación e implementación de modelos complejos de IA generativa en la nube tiene claras ventajas:
Escalabilidad simplificada: es sencillo escalar y reducir los recursos rápidamente en la nube. Eso es una ventaja para los grandes modelos de IA generativa, que generalmente necesitan mucha potencia de procesamiento y memoria.
Procesamiento de alto rendimiento: los proveedores de nube invierten mucho en las GPU y en otros hardware más recientes y de mayor rendimiento, lo cual ayuda a acelerar los procesos de entrenamiento e inferencia.
Almacenamiento bajo demanda: al igual que la nube facilita la puesta en marcha de recursos informáticos y de memoria según sea necesario, hace lo mismo con el almacenamiento, lo cual es fundamental cuando se trata de conjuntos de datos masivos y resultados comunes a los modelos de IA generativa.
Facilidad de colaboración: con la nube, es más fácil compartir resultados y datos entre colaboradores separados de forma remota. Cuando todo está en la nube, los equipos pueden trabajar con la confianza de que están trabajando con los mismos datos y manteniendo la coherencia.
Reducción de la carga de gestión: la nube ofrece una variedad de soluciones de almacenamiento y gestión, incluidos lagos de datos y bases de datos que pueden manejar los enormes conjuntos de datos que requiere la IA generativa.
Casos de uso de la IA generativa en la nube
Detección de fraude y mitigación proactiva: la IA generativa puede detectar anomalías y actividades sospechosas en las cuentas de usuario o el comportamiento en línea y tomar medidas automatizadas para mitigar las amenazas inminentes o bloquearlas para que sigan actuando.
Mantenimiento predictivo: las empresas pueden recibir alertas cuando su costosa maquinaria y otros activos están en peligro de disfunción o error. Esto puede ahorrar mucho tiempo y dinero al resolver los problemas antes de que se intensifiquen.
Chatbots y asistentes virtuales: los departamentos de servicio al cliente pueden beneficiarse de chatbots automatizados que asumen parte de la carga de trabajo y pueden resolver problemas menores sin necesidad de intervención humana.
Gestión automatizada de recursos: la IA generativa puede ayudar a las empresas a aprovechar al máximo sus entornos de cloud computing mediante la optimización y gestión de la utilización de recursos. Los modelos incluso pueden crear datos sintéticos para agregar a los conjuntos de datos existentes, lo cual conduce a mejores conocimientos y predicciones más precisas.
Experiencias de usuario y recomendaciones personalizadas: a la IA generativa se le da bien analizar los patrones de usuario y hacer recomendaciones relevantes o personalizar la experiencia del cliente en línea según las preferencias de cada individuo.
Creación de mundos y entornos virtuales: algunos modelos pueden construir entornos virtuales en tiempo real acordes a las especificaciones del usuario. Esto puede ser útil no solo en el sector de los videojuego, sino también en el diseño y las pruebas de productos, por ejemplo, al crear un mundo virtual en 3D para probar un vehículo autónomo.
Cómo Nutanix facilita la IA generativa
Como empresa líder en soluciones híbridas multicloud, Nutanix se compromete a ofrecer las soluciones avanzadas que necesitan nuestros clientes. La tecnología de IA está evolucionando a una velocidad vertiginosa, y a medida que las empresas acuden a la nube para obtener las mejores capacidades de IA, Nutanix está aquí para hacerlo de forma simple y sin estrés. Nutanix Enterprise AI simplifica las operaciones y la gestión de la IA generativa (GenAI) empresarial con una manera fácil de implementar su elección de grandes modelos de lenguaje (LLM) y puntos finales seguros para una IA generativa más rápida que sea resistente e incluya operaciones de día 2 listas para usar. Eso significa que ejecutar incluso los proyectos de IA generativa más complejos será fluida y sin problemas en cualquier entorno o nube en la que se encuentre.
Para las empresas que no puedan aprovechar el entrenamiento de IA generativa basado en la nube debido a las leyes de privacidad o soberanía de datos, Nutanix proporciona Nutanix GPT-in-a-Box, un stack de infraestructura y servicios de IA validado por Nutanix que permite a las empresas emprender su viaje de IA generativa en centros de datos on-premise o edge para un control completo sobre los datos confidenciales.
