Cómo la inteligencia artificial y Kubernetes pueden ayudar a superar la crisis energética

La crisis energética ha hecho que el costo sea crítico tanto para los consumidores como para las empresas. En medio de la recesión económica, el 81% de los líderes de IT afirman que sus ejecutivos de alto nivel han reducido o congelado el gasto en la nube.

La importancia de la modernización en el sector energético

Hoy en día, cada empresa se enfrenta al imperativo de la modernización. La resiliencia operacional para las compañías de energía y servicios públicos, especialmente en diversas áreas como funciones comerciales, tecnología y entrega de servicios, nunca ha sido tan importante como lo es hoy. Para competir o sobrevivir, deben adoptar capacidades comerciales hiper-digitalizadas que permitan el trabajo flexible para operaciones críticas. Esto significa aprovechar las capacidades avanzadas de IoT, análisis avanzado y plataformas de orquestación.

La inteligencia artificial, en particular, se convertirá en una de las tecnologías más transformadoras utilizadas en conjunto con la nube. Las empresas que puedan aprovechar con éxito la IA podrán obtener ventajas no solo en su capacidad para innovar y mantenerse competitivas, sino también en la conservación de energía, la sostenibilidad y la reducción de costos en medio de la incertidumbre económica.

La IA en una crisis de escasez energética

Aunque algunos piensan que la IA está sobrevalorada, la tecnología está integrada en casi todos los productos y servicios que utilizamos. Si bien el teléfono inteligente y los asistentes de voz son ejemplos destacados, la IA está teniendo un efecto dramático en todas las industrias y tipos de productos, acelerando el descubrimiento de nuevos compuestos químicos para obtener materiales, combustibles, pesticidas y otros productos con mejores características para el medio ambiente.

La IA puede ayudar a monitorear y controlar los recursos informáticos del centro de datos, incluido el uso del servidor y el consumo de energía. También se puede utilizar para monitorear y controlar equipos y procesos en planta de fabricación con el fin de optimizar el consumo de energía y minimizar costos.

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La IA se está utilizando de manera similar para monitorear y controlar ciudades, edificios y rutas de tráfico. La IA nos ha brindado edificios más eficientes en el consumo de energía, ha reducido el consumo de combustible y ha planificado rutas más seguras para el envío marítimo. En los próximos años, la IA podría ayudar a convertir la fusión nuclear en una fuente de energía confiable, económica y abundante, proporcionando otra forma de combatir el cambio climático.

Las redes eléctricas también pueden beneficiarse de la IA. Para operar una red, se debe equilibrar la demanda y la oferta, y el software está ayudando a los grandes operadores de red a monitorear y administrar el aumento de la carga entre áreas con diferentes necesidades energéticas, como áreas urbanas altamente industrializadas frente a áreas rurales escasamente pobladas.

Aprovechar el poder de la IA aporta una capa adicional que permite ajustar inteligentemente la red eléctrica para responder adecuadamente y prevenir fallas. Antes de una ola de calor o un desastre natural, la IA ya se está utilizando para anticipar las demandas de electricidad y orquestar la capacidad de almacenamiento de baterías residenciales para evitar cortes de energía.

Para aprovechar de manera inteligente la IA y reducir los recursos informáticos cuando no son necesarios, se necesita automatización mediante plataformas nativas de la nube como Kubernetes, que ya simplifica la implementación y gestión de aplicaciones nativas de la nube en contenedores a escala para reducir los costos operativos. En el contexto de una red eléctrica o un centro de datos, aunque Kubernetes no resuelve inherentemente el creciente demanda de datos o energía, puede ayudar a optimizar los recursos.

Kubernetes es una combinación ideal para la IA

En un escenario de crisis en el que el Reino Unido se quede sin energía para sus redes o centros de datos, Kubernetes crece o disminuye automáticamente la potencia informática en el lugar adecuado y en el momento adecuado en función de lo que se necesite en cualquier momento. Es mucho más óptimo que una persona asignando cargas de trabajo en los servidores, lo cual genera desperdicio. Cuando se combina con la IA, el potencial para optimizar la energía y los costos es asombroso.

Las cargas de trabajo de IA/aprendizaje automático requieren muchos recursos para ejecutarse, y Kubernetes es perfecto para esto porque puede escalar para satisfacer las necesidades de recursos de entrenamiento y producción de IA/aprendizaje automático, lo que permite el desarrollo continuo de modelos. También permite compartir recursos costosos y limitados como las unidades de procesamiento gráfico entre los desarrolladores para acelerar el desarrollo y reducir los costos.

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De igual manera, brinda a las empresas la agilidad para implementar operaciones de IA/aprendizaje automático en infraestructuras dispares en una variedad de entornos, ya sea en nubes públicas, nubes privadas o en las instalaciones. Esto permite cambiar o migrar las implementaciones sin incurrir en costos excesivos. Cualquiera que sean los componentes que una empresa tenga en funcionamiento, como microservicios, servicios de datos, canalizaciones de IA/aprendizaje automático, Kubernetes permite ejecutarlo desde una única plataforma.

El hecho de que Kubernetes sea una plataforma de código abierto y nativa de la nube facilita la aplicación de las mejores prácticas nativas de la nube y aprovechar la innovación continua de código abierto. Muchas tecnologías modernas de IA/aprendizaje automático también son de código abierto y vienen con integración nativa de Kubernetes.

Venciendo la brecha de habilidades

El inconveniente de Kubernetes es que el sector energético, al igual que cualquier otro sector, enfrenta una brecha de habilidades en Kubernetes. En una encuesta reciente, el 56% de los reclutadores energéticos describieron una fuerza laboral envejecida y una capacitación insuficiente como sus mayores desafíos.

Debido a que Kubernetes es complejo y diferente a los entornos de TI tradicionales, la mayoría de las organizaciones carecen de las habilidades DevOps necesarias para la gestión de Kubernetes. De la misma manera, la mayoría de los proyectos de IA fracasan debido a problemas de complejidad y habilidades.

La investigación de ESG encontró que el 67% de los encuestados buscan contratar a generalistas de TI en lugar de especialistas de TI, lo que genera preocupación sobre el futuro del desarrollo y la implementación de aplicaciones. Para superar la brecha de habilidades, las organizaciones de energía y servicios públicos pueden dedicar tiempo y recursos para capacitar a su personal de DevOps a través de una capacitación experta dedicada. La capacitación, en combinación con la automatización de la plataforma y las interfaces de usuario simplificadas, pueden ayudar a los equipos de DevOps a dominar la gestión de Kubernetes.

Invertir ahora para prosperar en el futuro

Los recortes de costos son inevitables para muchas empresas hoy en día, incluidos los proveedores de energía. Pero incluso en tiempos de recesión, los CIO deben equilibrar el gasto en tecnología con resultados comerciales mejorados, demandas competitivas y rentabilidad que provienen de la adopción de tecnologías nativas de la nube, Kubernetes, IA y tecnologías de borde.

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Las últimas previsiones de Gartner afirman que el gasto mundial en TI solo aumentará un 3% hasta alcanzar los $4.5 billones en 2022, ya que los líderes de TI se vuelven más deliberados en sus inversiones. Para ahorrar costos a largo plazo en la infraestructura de TI, sería prudente invertir en plataformas nativas de la nube, incluidas en el informe anual de Gartner sobre las principales tendencias estratégicas de tecnología para 2022.

Como dijo el vicepresidente distinguido de Gartner, Milind Govekar: "No hay estrategia de negocio sin una estrategia de nube".

Reducir los esfuerzos de modernización de TI nativos de la nube puede ahorrar dinero a corto plazo, pero podría afectar seriamente las capacidades a largo plazo de innovación, crecimiento y rentabilidad.

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