Las empresas de diversas industrias están explorando la inteligencia artificial (IA) para replantear la resolución de problemas y redefinir los procesos empresariales. Sin embargo, para que estos esfuerzos tengan éxito, es crucial contar con la infraestructura adecuada, como las fábricas de IA, que permiten a las empresas convertir datos en tokens y resultados.
Rama Akkiraju, vicepresidenta de TI para IA y aprendizaje automático en NVIDIA, apareció en el AI Podcast para hablar sobre cómo las empresas pueden construir las bases adecuadas para el éxito en IA. Con más de dos décadas de experiencia en el campo, Akkiraju compartió su perspectiva sobre la evolución de la IA, desde la percepción a la IA generativa y luego a la IA agente, que permite a los sistemas razonar, planificar y actuar de manera autónoma, así como la IA física, que habilita a las máquinas autónomas a actuar en el mundo real.
Lo que es sorprendente, señaló Akkiraju, es la aceleración en la evolución de la tecnología: el cambio de la percepción a la IA generativa tomó aproximadamente 30 años, pero el salto a la IA agente ocurrió en solo dos. También enfatizó que la IA está transformando el desarrollo de software al convertirse en una capa integral en la arquitectura de las aplicaciones, no solo como una herramienta.
«Trata la IA como una nueva capa en la pila de desarrollo, que está remodelando fundamentalmente la forma en que escribimos software», afirmó.
Akkiraju también destacó el papel crucial de los arquitectos de plataformas de IA en el diseño y construcción de infraestructuras de IA basadas en necesidades empresariales específicas. Las implementaciones en empresas requieren pilas complejas que incluyen canales de ingestión de datos, bases de datos vectoriales, controles de seguridad y marcos de evaluación, y los arquitectos de plataformas sirven como puente entre la visión estratégica empresarial y la ejecución técnica.
De cara al futuro, Akkiraju identificó tres tendencias que están moldeando el futuro de la infraestructura de IA: la integración de arquitecturas de IA especializadas en sistemas empresariales nativos, la aparición de modelos y hardware específicos de dominio optimizados para casos de uso particulares, y sistemas cada vez más autónomos que requieren una gestión sofisticada de memoria y contexto.
Fuente: Zona de blogs y prensa de Nvidia
