Inteligencia Artificial y tecnología en la nube: un equipo ganador para la innovación empresarial

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Por Fernando Zambrana, Director de Ventas de Nutanix México.

La IA y la computación en la nube están impulsando a las empresas de múltiples maneras más allá de las TI. Los líderes empresariales deben visualizar cómo la IA, en rápida expansión, puede establecer una relación más estrecha con la tecnología en la nube, que estimule una innovación cada vez mayor.

La relación simbiótica entre la IA y  la nube reside en la automatización. La aplicación de la IA agiliza procesos sencillos, como el análisis de datos, la gestión de datos, la ciberseguridad y la toma de decisiones, aumentando así la eficiencia y permitiendo que el talento se centre en un desarrollo más innovador. Mientras tanto, la capacidad de la IA para ejercer el aprendizaje automático y derivar interpretaciones imparciales de los conocimientos basados en datos, fomenta la eficiencia de procesos y puede suponer un importante ahorro de costos en numerosos frentes dentro de la empresa.

La aplicación de software de IA basado en algoritmos de aprendizaje automático en entornos de nube ofrece experiencias intuitivas y conectadas a clientes y usuarios. Sólo una combinación ideal de sistemas de nube pública, privada o híbrida (basada en requisitos de seguridad y cumplimiento) puede proporcionar hoy en día cantidades tan enormes de potencia de cálculo.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la nube

Con los servicios de nube pública, los desarrolladores no necesitan construir y gestionar una infraestructura independiente para alojar plataformas de IA.

Algunas de las aplicaciones basadas en IA más comunes en la nube incluyen:

  • Internet de las Cosas (IoT) – Las arquitecturas y servicios en la nube que impulsan el IoT pueden almacenar y procesar datos generados por plataformas de IA en dispositivos IoT.
  • Chatbots – Son programas informáticos omnipresentes basados en IA que utilizan el procesamiento del lenguaje natural para mantener conversaciones con los usuarios. Las plataformas en la nube almacenan y procesan los datos captados por los chatbots y los servicios en la nube los conectan a las aplicaciones adecuadas para su posterior procesamiento.
  • Inteligencia empresarial – Es otra de las aplicaciones principales en las que la computación en nube con IA puede recopilar datos sobre el mercado, el público objetivo y los competidores. Una vez más, la nube facilita el almacenamiento y la transferencia de datos, mientras que la IA los ejecuta a través de modelos de análisis predictivo.
  • IA como servicio (AIaaS) – Los proveedores de nube pública ofrecen ahora servicios de externalización de IA, lo que permite a las empresas probar algoritmos de software sin arriesgar su infraestructura principal.
  • Computación cognitiva en la nube – Es el uso de modelos de IA para replicar y simular procesos de pensamiento humano en situaciones complejas.

Ventajas de implantar la IA en entornos de nube

Por qué la IA y la computación en nube forman un gran equipo a nivel empresarial:

  • Ahorro de costos: Con los avances en virtualización en nubes públicas y privadas, el costo de creación, prueba e implantación de estos modelos se ha reducido drásticamente. Esto ha allanado el terreno de juego para muchas pequeñas y medianas empresas.
  • Productividad: Los algoritmos basados en IA requieren mucho tiempo y esfuerzo de administración en términos de creación de entornos de prueba y producción, gestión de software y aprovisionamiento de recursos de hardware para operaciones de cálculo y almacenamiento. Una nube híbrida gestionada de forma centralizada, o una nube pública eliminan todo esto, dejando que el personal se centre en tareas no repetitivas.
  • Automatización: La computación en nube con IA también se está integrando directamente en la infraestructura para ayudar a automatizar los procesos rutinarios y agilizar las cargas de trabajo. En un entorno de nube híbrida, las herramientas de IA pueden utilizarse para supervisar, gestionar y autorreparar componentes individuales de nubes públicas y privadas.
  • Análisis: Los datos que residen en la mayoría de las cargas de trabajo en la nube deben analizarse para obtener más información. Los modelos basados en IA facilitan la extracción de estos datos en tiempo real y el desarrollo de análisis y cuadros de mando nativos para cada una de estas aplicaciones.
  • Gestión de datos: La IA ayuda a impulsar las cargas de trabajo en la nube en los servicios de atención al cliente, marketing, ERP y gestión de la cadena de suministro mediante el procesamiento y la generación de datos en tiempo real.

El futuro del cómputo en la nube con inteligencia artificial

Aunque empresas de todos los tamaños están haciendo grandes apuestas por la IA, los respectivos equipos de TI deben mantenerse al día con los requisitos de conocimientos y habilidades necesarios para implementar y escalar soluciones de computación en nube de IA de manera efectiva. Adoptar la tecnología de IA más pronto que tarde es clave para garantizar que el departamento de TI tenga tiempo de implementar la tecnología adecuadamente antes de que otras empresas se adelanten.

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