Vertiv Holdings Co., un destacado líder global en infraestructura digital crítica, junto con el Deloitte Center for Integrated Research, ha presentado una innovadora guía que busca facilitar a las empresas el tránsito desde la experimentación en inteligencia artificial (IA) hacia su despliegue en entornos de producción. Este lanzamiento aborda un dilema crucial al que se enfrentan las organizaciones: decidir la ubicación óptima para ejecutar las cargas de trabajo de IA y verificar si la infraestructura física existente puede apoyar estas demandas.
Titulado «Guía de Vertiv para el diseño de infraestructura para la IA empresarial», este documento, desarrollado en colaboración con la firma de investigación STL Partners, proporciona un marco estratégico que permite a los líderes empresariales y de tecnología tomar decisiones informadas sobre la infraestructura necesaria antes de formalizar un curso de acción. La guía se centra en las cargas de trabajo, permitiendo a las organizaciones evaluar tanto la localización de la implementación como los requisitos de infraestructura para una integración y operación eficientes.
Los estudios subyacentes a esta guía destacan que preparar la infraestructura es vital para determinar el lugar adecuado para las cargas de trabajo de IA y la velocidad de su integración en el ambiente de producción. Factores como la disponibilidad de energía, refrigeración, conectividad y capacidad operativa son fundamentales para la viabilidad de una instalación que soporte estas cargas.
El proceso propuesto por la guía se divide en cuatro pasos simples: definir el resultado empresarial y la carga de trabajo de IA; evaluar la escala y funcionamiento de la carga; identificar la ubicación más adecuada para su desarrollo; y asociar dicha carga de trabajo y su localización con un modelo de infraestructura física y un diseño de referencia.
Giordano Albertazzi, CEO de Vertiv, subraya que el futuro de la IA en el ámbito empresarial no solo reside en los modelos computacionales, sino también en la capacidad de las organizaciones para ofrecer el necesario soporte físico. Este enfoque capacita a las empresas para tomar decisiones más informadas sobre su infraestructura, permitiendo identificar limitaciones anticipadamente y establecer un camino sólido hacia la producción eficaz de soluciones basadas en IA.
Asimismo, Nicholas Merizzi, director de Deloitte Consulting LLP, destaca la relevancia de considerar los aspectos económicos y operativos que evolucionan con la introducción de cargas de trabajo de IA en producción. Al integrar factores como el valor empresarial, la gobernanza y la sostenibilidad operativa desde el inicio del proceso de planificación, los responsables obtienen las herramientas necesarias para elegir el entorno más apropiado para la ejecución de las cargas de trabajo de IA.
La guía clasifica las cargas de trabajo de IA en seis arquetipos, lo que facilita identificar similitudes en funcionamiento y necesidades de infraestructura. A partir de esto, pueden vincularse con uno de los cuatro modelos de infraestructura física: clúster de IA en el borde de la red, clúster de IA pequeño, clúster de IA grande y clúster de IA de alta densidad.
Cada modelo proporciona una base para decisiones críticas relacionadas con energía, refrigeración, conectividad y resistencia, lo que se traduce en una planificación más efectiva y adecuada a las verdaderas necesidades de la organización. La guía también enfatiza la importancia de evaluar la preparación de las instalaciones desde el inicio para evitar inconvenientes futuros.
Bajo el título «Diseño de infraestructura para la IA empresarial», la guía ofrece una hoja de ruta detallada que abarca los seis arquetipos de carga de trabajo, los cuatro modelos de infraestructura física y una estrategia de cuatro fases para la planificación y evolución de la infraestructura de IA en las empresas. Esta valiosa herramienta está disponible para su consulta en el portal oficial de Vertiv.
