AIaaS: Maximizando productividad y rentabilidad con Inteligencia Artificial al servicio

En la actualidad, casi cualquier aplicación disponible en entornos locales también estará disponible como servicio basado en la nube, proporcionado bajo demanda por un proveedor de servicios en la nube. Una adición relativamente reciente al creciente campo de los servicios en la nube es AI como Servicio (AIaaS). Con AIaaS, las empresas pueden disfrutar de los beneficios de la inteligencia artificial sin tener que realizar inversiones iniciales en hardware y software. Y en el caso de la IA, los ahorros pueden ser significativos.

Después de décadas siendo parte del cine de ciencia ficción, el uso de la inteligencia artificial en los negocios ha explotado. Las empresas utilizan la IA para todo, desde servicio al cliente y marketing hasta automatización de procesos, seguridad y pronóstico de negocios y ventas. De hecho, un estudio de los asesores estratégicos de NewVantage descubrió que nueve de cada diez empresas líderes tienen una inversión continua en IA. Un estudio de 2019 realizado por la firma investigadora de tecnología Gartner encontró que el 37% de las organizaciones realmente utilizaban IA en el lugar de trabajo en 2019.

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Sin embargo, según el mismo informe de Gartner, solo el 29% de las pequeñas y medianas empresas han adoptado la IA. Esto se debe, al menos en parte, al conocimiento de que se requiere hardware especializado para la IA, lo cual a menudo resulta prohibitivamente costoso. Esto se debe a que se podría utilizar un servidor genérico de estantería, pero debido a la enorme potencia de procesamiento requerida, no es ideal y ralentizaría la productividad.

Y eso solo abarca la inversión en hardware. Luego está el software, la programación y el entrenamiento de modelos, que requieren científicos de datos especialmente capacitados, que tienen salarios significativos. Con AIaaS, las empresas de cualquier tamaño pueden disfrutar de los beneficios de la investigación de IA, el aprendizaje automático y el análisis bajo demanda y a través de la nube.

¿Cuándo deberían las empresas adoptar AIaaS?

Al igual que con cualquier otra tecnología, la adopción de la IA se ha realizado de manera lenta e incremental. Las empresas se adentran poco a poco en el agua antes de sumergirse por completo para probarla y ver si cumple con sus promesas. Por lo tanto, el lanzamiento inicial de los primeros proyectos de IA suele ser medido y modesto. Las empresas más pequeñas son especialmente reacias al riesgo.

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AIaaS es especialmente valioso para empresas que no esperan realizar muchas tareas de IA desde el principio. La IA se descompone en un proceso de dos pasos: entrenamiento e inferencia. La parte de entrenamiento es la más intensiva en cálculos, pero la inferencia tiene requisitos de energía mucho más bajos y se puede manejar con un procesador no especializado y menos potente.

Supongamos que solo planeas implementar alrededor de dos o tres proyectos de IA y has decidido invertir en hardware especializado. Como no puedes reutilizar un servidor de entrenamiento de IA como un servidor de base de datos de propósito general, se quedará sin uso.

Por otro lado, si estás realizando múltiples proyectos de IA cada año, entonces puedes considerar un enfoque híbrido e invertir en un sistema local. Esto se debe a que los servicios en la nube emplean un modelo de pago por uso para todo el poder de cálculo necesario para ingresar y procesar datos, así como todas las aplicaciones asociadas para almacenamiento, bases de datos, redes y análisis. Los proyectos de IA ambiciosos generan grandes cantidades de datos. Conocido como "gravedad de datos", los proyectos de AIaaS pueden multiplicar los requisitos de capacidad y servicios adicionales, lo que aumenta los costos. Esto puede generar fácilmente una factura considerable por parte del proveedor de servicios en la nube (CSP), y eventualmente puede resultar más rentable trasladar estas cargas de trabajo a entornos locales.

Cómo el AIaaS democratiza la IA

Existen una variedad de lenguajes de programación para IA, desde los más comunes y ubicuos como Python y C++, hasta los más esotéricos como R y Rust. Esto puede resultar desafiante para un no científico de datos que puede no tener habilidades de programación ni comprensión de la ciencia de datos más allá de lo básico. Además, en muchas ocasiones, se delega la responsabilidad de proyectos de IA en personas que no son científicas de datos, simplemente porque no hay suficientes programadores y científicos de datos capacitados para satisfacer las crecientes demandas de sus habilidades.

Afortunadamente, los CSP que ofrecen servicios de AIaaS también ofrecen infraestructuras sin código para no programadores. Las herramientas y servicios sin código son aquellos que permiten a las personas construir aplicaciones sin tener que programarlas de la manera tradicional, escribiendo, probando y depurando código fuente. En su lugar, la funcionalidad principal se crea a través de herramientas visuales, similares a un diagrama de flujo, donde se toman acciones basadas en condiciones preestablecidas. Si alguna vez has utilizado Microsoft Visio, tienes una idea de cómo funciona esto.

El enfoque sin código permite que los usuarios empresariales asuman el papel de programadores, pero la desventaja es que las aplicaciones tienden a ser simplistas. Si deseas un control y acción precisos y detallados de modelos de IA complejos, aún necesitarás programar la aplicación.

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Sin embargo, el enfoque sin código es excelente para comenzar a escribir aplicaciones de IA simples y aliviar la carga de trabajo de los científicos de datos, quienes tienen tareas mucho más exigentes por delante, y podría ser útil para crear un simple chatbot.

Finalmente, los pros y los contras de si se debe adoptar un enfoque de AIaaS o un enfoque híbrido/local de IA deben considerarse cuidadosamente teniendo en cuenta los costos, el tiempo y la especialización de la fuerza laboral. Para aquellos que recién comienzan o realizan un número limitado de proyectos de IA cada año, los beneficios de AIaaS pueden superar ampliamente otras alternativas.

Phil Brotherton es el vicepresidente de soluciones y alianzas en NetApp.

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