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La IA ya está en la nube: es hora de aprovecharla al máximo para la estrategia empresarial

  • Opinión

Manel Picallo NetApp

Las tecnologías de IA tienen ahora el potencial de cumplir con la estrategia empresarial de las organizaciones y de ser aprovechadas en numerosos campos como la investigación contra el cáncer, vehículos autónomos, el mundo de las finanzas tecnológicas y mucho más. Según la empresa consultora Mackenzie, el valor empresarial de la IA para las organizaciones se encuentra en un rango de entre los 9 y los 15 billones de dólares anuales. IDC afirma que el 87 % de los principales ejecutivos del mundo espera que las tecnologías de IA contribuyan a afianzar la conexión con el cliente en los próximos años.

Tribuna de opinión de Manel Picallò, Consulting Systems Engineer en NetApp 

Se puede sacar más partido al negocio utilizando almacenamiento y datos que se procesan en la nube, pero al mismo tiempo, también es cierto que la gestión de la información de la nube presenta riesgos que requieren de la solución adecuada. El hecho de que casi todas las principales nubes del mercado mantengan la información en distintos formatos causa graves dificultades a la hora de transferir esta información entre nubes. Así que, ¿cómo se puede gestionar la información de la nube de la forma adecuada para que sea capaz de utilizar las tecnologías de IA?

La IA es un mundo totalmente tecnológico, que comprende dos áreas. La primera es el «machine learning», o aprendizaje automático, que consiste en el desarrollo de algoritmos que permitirán al ordenador aprender de un modo similar a los humanos. La segunda, mucho más importante, es el «deep learning», o aprendizaje profundo, donde se usan ingentes cantidades de información (Big Data), se localizan patrones y se intenta recuperar un significado útil de todo ello.

Usa como ejemplo el sector de la Sanidad: Una de las áreas donde las tecnologías de IA son más prometedoras es la medicina. Si tomamos como ejemplo la tomografía computarizada y las resonancias magnéticas, vemos dos grandes problemas en esta área. Uno es la falta de personal especializado que pueda analizar las pruebas, y el otro es la alta cantidad de radiación que se requiere para las mismas. Existe una nueva empresa que trabaja en el desarrollo de un paquete de aplicaciones capaz de analizar las pruebas de forma más eficiente usando el procesamiento de imágenes. La solución, que se basa en tecnologías de IA, depende del análisis mediante aprendizaje profundo de un gran número de recursos de datos.

De hecho, casi en cualquier área, en la era digital en que vivimos, recopilamos grandes cantidades de datos, que surgen de los dispositivos finales que usamos (como los relojes smartwatch, dispositivos de domótica y equipos médicos electrónicos) hasta llegar a un gran número distintas fuentes de datos. De este modo, la disponibilidad de los datos se convierte en un componente crítico en cualquier estrategia de negocio de la organización. El mundo de la IA está presente en todos los sectores y tecnologías. Tomemos ahora como ejemplo los coches autónomos, donde un montón de información procede de dispositivos periféricos (los sensores del automóvil recopilan datos durante la conducción) Esta información llega a los centros de almacenamiento de los servidores y las nubes, donde se acumula y puede analizarse con tecnologías de IA, para que podamos continuar desarrollando la solución en el campo. 

Puesto que el mundo de la IA y el aprendizaje profundo se basan en enormes cantidades de datos y potencia computacional, el uso de nubes para el almacenamiento y procesamiento de la información es muy habitual. Muchas organizaciones comienzan a mantener sus datos en la nube, porque es una solución más barata. Sin embargo, también resulta un problema: No existe un único formato de almacenamiento de datos en la nube, cada proveedor tiene su propio modo de hacerlo. Por lo que, mover la información que un usuario mantiene en una nube a otra distinta se convierte en un proceso realmente complejo.  Si se da el caso de que la organización almacena los datos en distintas nubes, el procesamiento de la información se dificulta aún más, dada la complejidad de unir los datos de ambas nubes para su análisis.

Otro problema es que, para usar el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en todo su potencial, los datos en los servidores de almacenamiento deben estar preparados para la IA. Por ejemplo, es necesario organizarlos de un modo específico que permitirá a la tecnología de IA leerlos correctamente. Hay que comprobar que no están influidos por el uso de una fuente de datos específica. Y, en última instancia, es necesario compararlos con un desarrollo ágil basado en el aprendizaje de algunos de estos datos, no de todos ellos.

La solución para estos distintos obstáculos mencionados y para la maximización empresarial del uso de las tecnologías de IA reside en la gestión correcta de la información: desde el extremo donde se recopila hasta su almacenamiento y proceso en la nube. Los datos son, al fin y al cabo, los que alimentan la IA, así que es importante que su mantenimiento sea el correcto.

Los retos de la gestión de datos aplicables al mundo de la IA han llevado a NetApp a desarrollar el concepto de Data Fabric. Esta estrategia ofrece una plataforma unificada para gestionar los datos en un entorno de nube híbrida, esto es, combina nubes privadas pertenecientes a la organización con plataformas de nube pública. De este modo, las nubes pueden comunicarse, lo que simplifica mover los datos entre ubicaciones. con ello, la empresa ayuda a los clientes a aprovechar los usos de la IA para lograr sus objetivos estratégicos y empresariales.

Los servicios de gestión de datos de NetApp aportan unidad. Permiten a las organizaciones un acceso rápido a los datos en diferentes nubes y su procesamiento logra los mayores resultados y aprovechamiento del negocio. Los servicios de la compañía permiten el acceso a fuentes fiables de grandes cantidades de datos que proporcionan a la organización que los usa la opción de crear análisis avanzados. Y todo ello con especial énfasis en la agilidad y la velocidad del negocio.

Esto queda claramente patente en las empresas que actualmente gestionan sus datos a gran escala y empresas en crecimiento que, en el futuro, puedan encontrarse con que sus datos han crecido y los gastos en computarización se han hecho cada vez mayores. En esta situación, el mundo de Data Fabric, liderado por NetApp, puede ayudarles a movilizar la información entre ubicaciones del modo más sencillo.

Al comienzo del artículo mencionamos la enorme contribución de la tecnología de IA al mundo de la medicina y su tecnología. En un proyecto conjunto, NetApp y NVIDIA se han dedicado al desarrollo de chips y también a la especialización en los mercados de IA y aprendizaje profundo. La conexión entre ambos es parte de la política de NetApp de colaboración con las principales organizaciones en el campo de IA a nivel internacional para ofrecer servicios que combinen la IA, la gestión de datos y la ciberseguridad. Estamos colaborando con un centro médico en Inglaterra que desarrolla tecnologías de IA para obtener una radiología más inteligente que sea capaz de identificar casos de cáncer, como el cáncer de mama o de pulmón, en un estado temprano. Ponemos en funcionamiento todos sus datos y les proporcionamos la flexibilidad necesaria para el proceso de aprendizaje profundo, lo cual les permite abarcar grandes cantidades de datos. De este modo, les ayudamos a usar la información que poseen para utilizarla de nuevos e innovadores modos, y les proporcionamos seguridad para protegerlos.

En definitiva, en una era donde la IA ya no es un concepto teórico sino una implementación práctica en todo el mundo, la combinación de la información de las nubes tiene el potencial de convertirse en una ventaja empresarial. Y aunque es cierto que también crea ciertos retos, estos pueden solventarse mediante la adecuada gestión de los datos, flexibilidad y visión de futuro. 

Manel Picallò, Consulting Systems Engineer en NetApp 

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