La inteligencia artificial para empresas

La inteligencia artificial para empresas consiste en la integración de herramientas con esta tecnología y software de machine learning (aprendizaje automático) en los procesos y las operaciones a gran escala.  

Prácticamente en todos los sectores, las empresas adoptan tecnologías de inteligencia artificial para optimizar la eficiencia y aprovechar al máximo el rendimiento de sus recursos y el personal actuales. Las grandes empresas, en especial, requieren soluciones de inteligencia artificial que les permitan operar a gran escala en diversos equipos y cargas de trabajo.

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En la actualidad, diferentes sectores, como los de salud, telecomunicaciones y servicios bancarios, utilizan la inteligencia artificial para obtener una ventaja competitiva, independientemente del objetivo: optimizar las finanzas, mejorar la experiencia del cliente o simplemente aumentar la eficiencia. Las empresas incorporan la inteligencia artificial generativa y la inteligencia artificial predictiva para las tareas diarias y para abordar problemas complejos de larga duración. 

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La inteligencia artificial para empresas genera nuevas oportunidades que permiten replantear la forma de hacer negocios. Lo que antes llevaba años, hoy puede resolverse en semanas. 

Gracias a la velocidad y la precisión de esta tecnología, las grandes empresas pueden procesar enormes volúmenes de datos y probar nuevas iniciativas con rapidez y seguridad. Por eso, es fundamental conocer cómo aprovechar estas oportunidades, cómo impulsar tu negocio con ellas y cómo sortear los desafíos que conlleva la inteligencia artificial. 

También es importante comprender el papel esencial de la inferencia. En pocas palabras, no hay inteligencia artificial sin inferencia. Cuando se requieren modelos grandes para ejecutar estrategias de nivel empresarial, pueden surgir complicaciones. Es por eso que el hardware y el software que posibilitan las funciones de inferencia de la inteligencia artificial empresarial son determinantes para el éxito o el fracaso de tu estrategia de inteligencia artificial.

La implementación exitosa de las cargas de trabajo de inteligencia artificial a gran escala depende de la eficiencia y la eficacia con las que trabajen en conjunto los distintos elementos. Específicamente, los servidores de inferencia compatibles con los modelos de inteligencia artificial de mayor tamaño (como los LLM) y las funciones de inferencia más complejas son esenciales para ampliar las cargas de trabajo de inteligencia artificial en la empresa.

Estas herramientas de inteligencia artificial pueden potenciar la inferencia y ayudar a los ingenieros a utilizar los recursos de manera más eficiente: 

• llm-d: Las peticiones de los LLM pueden ser complejas y dispares. Por lo general, requieren muchos recursos informáticos y almacenamiento para procesar grandes cantidades de datos. Un marco de inteligencia artificial open source como llm-d permite que los desarrolladores utilicen técnicas como la inferencia distribuida para satisfacer las crecientes necesidades de los modelos de razonamiento más grandes y sofisticados, como los LLM.
• Inferencia distribuida: La inferencia distribuida permite que los modelos de inteligencia artificial procesen las cargas de trabajo de manera más eficiente al dividir la tarea de inferencia entre un grupo de dispositivos interconectados. Se puede interpretar como el equivalente en software del dicho "dos cabezas piensan más que una".  
• vLLM: Significa "modelo de lenguaje de gran tamaño virtual" y es una biblioteca de código open source que gestiona su propia comunidad. Optimiza el uso del almacenamiento de la GPU para que los LLM puedan realizar los cálculos a gran escala con mayor eficiencia.

La importancia de la inferencia de la inteligencia artificial 

Las soluciones de inteligencia artificial para empresas les permiten diseñar mejores modelos de negocio y superar los obstáculos que limitan su avance. 

Estos son algunos de los beneficios: 

• Reducción de los costos. La automatización con inteligencia artificial permite agilizar las tareas cotidianas y reducir el trabajo repetitivo, de modo que el personal pueda centrarse en las actividades que requieren mayor dedicación.
• Mejora de la experiencia del cliente. Con su capacidad para analizar datos y detectar patrones (como los de comportamientos) en tiempo real, la inteligencia artificial transforma la manera en que los clientes se vinculan con tu marca.
• Prevención de errores. Gracias a su capacidad de detectar patrones y anticipar futuros eventos, como posibles anomalías, la inteligencia artificial predictiva permite identificar fallas o errores antes de que ocurran, para reducir los tiempos de inactividad y proteger la productividad de la empresa. 

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La colaboración eficiente entre equipos es uno de los beneficios clave de la inteligencia artificial empresarial, ya que, sin ella, los demás beneficios pueden diluirse a nivel corporativo. Las plataformas que usan esta tecnología deben facilitar la colaboración para reducir los errores de comunicación que antes eran comunes. 

Al trabajar más rápido y de forma más estratégica, los equipos disminuyen las ineficiencias en toda la empresa, en especial cuando una plataforma unifica el trabajo de todos. 

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Este tipo de soluciones brinda oportunidades de crecimiento a las empresas, pero también puede presentar ciertos desafíos. Conocer estos riesgos permite anticiparse y reducir la imprevisibilidad.

Estos son algunos de los riesgos más frecuentes:  

• Riesgos de sesgo.  Los modelos de machine learning aprenden de los datos históricos, por lo que pueden reproducir sesgos o formas de discriminación que influyan en la toma de decisiones. Esto puede reflejarse en la inteligencia artificial generativa mediante respuestas erróneas y en la inteligencia artificial predictiva mediante predicciones inexactas. Contar con datos confiables permite mejorar la precisión y generar mejores predicciones.
• Información poco confiable. La inteligencia artificial puede producir "alucinaciones", es decir, datos que parecen correctos, pero no lo son. Algunas son inofensivas (p. ej., la imagen de una persona con seis dedos en una mano), mientras que otras pueden tener consecuencias graves (p. ej., un chatbot que ofrece consejos médicos equivocados).

• Riesgos legales y de seguridad. Los sistemas de inteligencia artificial pueden presentar puntos vulnerables de seguridad, especialmente si los usuarios ingresan información confidencial en aplicaciones no diseñadas para protegerla, lo cual aumenta el riesgo de que se produzcan filtraciones de datos. Asimismo, las respuestas de la inteligencia artificial generativa pueden causar riesgos legales cuando reproducen contenido protegido por derechos de autor o se apropian de la voz o la identidad de terceros sin su consentimiento. 

  Protección de las cargas de trabajo de inteligencia artificial

Las plataformas de inteligencia artificial para empresas brindan numerosas oportunidades, pero su implementación exige la inversión de recursos y colaboración permanente para lograr resultados. 

Entre los desafíos más frecuentes que enfrentan las empresas, se encuentran:

• Falta de habilidades y personal especializado. Para sacar provecho de la inteligencia artificial se requieren nuevas habilidades. La contratación, la incorporación y la capacitación del equipo pueden suponer un gran esfuerzo en términos de tiempo y recursos.
• Costos elevados. Para gestionar los sistemas de inteligencia artificial y operar a alta velocidad, las empresas deben invertir en potencia informática para su funcionamiento, así como en personal capacitado, lo que representa un gasto significativo.
• Limitaciones de la capacidad de ajuste. El ajuste de la inteligencia artificial en la empresa puede requerir una gran cantidad de recursos informáticos y de almacenamiento. Los modelos de razonamiento sofisticados y más grandes pueden ser complejos y carecer de uniformidad, lo que ralentiza las inferencias. Un marco como llm-d puede resolver los desafíos de la inferencia distribuida y brindar a los desarrolladores y a los ingenieros de inteligencia artificial un sistema observable y con capacidad de recuperación que agilice las inferencias a gran escala.
• Falta de confianza en la inteligencia artificial. Adaptarse puede resultar complicado cuando los cambios ocurren rápidamente y hay muchas incógnitas al respecto. La inteligencia artificial puede percibirse como misteriosa o poco confiable, por lo que es necesario redoblar los esfuerzos para lograr la aceptación del equipo y promover la colaboración clave para el éxito. 

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La inferencia de la inteligencia artificial se utiliza en casos prácticos de gran volumen y con muchas variables. Sin embargo, la implementación uniforme de los LLM según sea necesario requiere mucha potencia informática, recursos y habilidades operativas especializadas. 

El vLLM puede superar estos desafíos al hacer un uso más eficiente del hardware necesario para respaldar la inferencia de inteligencia artificial para la empresa. Por eso, el vLLM es especialmente atractivo para los sectores que necesitan flexibilidad y control, además de velocidad.

Al ser una solución open source, el vLLM permite a las empresas: 

• poseer y gestionar sus GPU;
• Controlar sus datos
• Experimentar con modelos de última generación tan pronto como se lancen al mercado

El vLLM se puede implementar en varios sistemas de hardware, como las GPU de NVIDIA y AMD, las TPU de Google, Intel Gaudi y AWS Neuron. Además, el vLLM no se limita a un hardware específico, lo que significa que funciona en toda la nube, en el centro de datos o en el extremo de la red.

Estas tres empresas conocidas utilizaron vLLM para ajustar su capacidad 

Cuando se trata de la inteligencia artificial, hay muchos elementos en juego. Al igual que cualquier stack tecnológica, la de inteligencia artificial para empresas combina herramientas, servicios, plataformas y software de distintas fuentes para ofrecer una solución integral. 

Esta stack puede incluir capas, como modelos de lenguaje de gran tamaño, tiempos de ejecución, aceleradores de hardware y, por supuesto, los datos propios de la empresa. Los protocolos como Model Context Protocol (MCP) permiten que las distintas partes de la stack de inteligencia artificial funcionen en conjunto. 

Su configuración puede adaptarse según el caso práctico, según el caso práctico, los objetivos y los recursos disponibles en la empresa. 

Hay que tener presente que una stack de inteligencia artificial no es rígida. Los elementos no se superponen necesariamente unos sobre otros, sino que deben integrarse de manera conjunta y uniforme, de modo que cada capa desempeñe una función específica dentro de la solución completa. 

El objetivo de cualquier stack es reunir todos los elementos de la solución de inteligencia artificial en un solo lugar, para que el equipo pueda detectar áreas concretas de mejora y evaluar la eficacia de la integración. 

Entre las estrategias se puede contemplar la formación de un equipo dedicado a la implementación de la inteligencia artificial o la asignación de una parte del presupuesto a productos y servicios con esta tecnología. 

A continuación, se exponen algunos puntos clave que deben tenerse en cuenta al adoptar, implementar o ampliar el uso de inteligencia artificial en la empresa: 

• Define tus objetivos. Cuando comprendas las ventajas de la inteligencia artificial para tu empresa, podrás identificar las metas de crecimiento. Tener claro el objetivo final facilita la planificación de los pasos necesarios desde el inicio. 

• Evalúa la calidad de los datos. Los datos son esenciales para desarrollar una estrategia de inteligencia artificial efectiva. Sin información confiable, el software y las plataformas pierden valor. Los datos precisos, actualizados y sin sesgos permiten aprovechar al máximo el rendimiento de tu stack. 

• Comienza con proyectos pequeños. Si aún no estás listo para implementar la tecnología en todos los entornos, prueba con modelos pequeños en tu propio hardware. Si te familiarizas con la inteligencia artificial desde el nivel básico, podrás enfrentarte mejor a los desafíos que surjan cuando amplíes su alcance. 

• Asesórate con especialistas. La inteligencia artificial no es sencilla y puede volverse compleja rápidamente. Por eso, contar con un equipo especializado que conozca la tecnología es una práctica común y recomendable. 

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• Aplica la inteligencia artificial. Una plataforma que se ocupe específicamente de aplicar la inteligencia artificial simplifica la gestión del ciclo de vida de las aplicaciones, fomenta la colaboración entre equipos y permite crecer de manera conjunta. 

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Cada empresa es diferente y única, por lo que tus objetivos de inteligencia artificial también lo serán. 

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Con Red Hat AI, tienes acceso a Red Hat AI Inference Server para optimizar la inferencia de los modelos en toda la nube híbrida y lograr que las implementaciones sean más rápidas y rentables. El servidor de inferencia se basa en vLLM para aprovechar al máximo la GPU y conseguir tiempos de respuesta más rápidos.

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