Las estrategias iniciales de IA de las empresas se gestaron en un entorno que asumía una libertad relativa para mover datos. Ese mundo ya no existe; ¿cómo deben ajustarse las organizaciones a este nuevo panorama?\n\nSi bien es una frase bien conocida que los datos son el petróleo del siglo XXI, la realidad es que los datos deben poder fluir dentro de una organización y descansar en un lugar central donde se puedan refinar para extraer valor. En los últimos años, ese refinado ha llegado, por supuesto, a través de la IA. Pero si realmente analizamos esa analogía, también captura algunos de los desafíos que enfrentan las empresas al gestionar datos.\n\nRecientemente, el mundo ha visto qué sucede cuando el flujo libre de recursos como el petróleo y el gas se ve interrumpido. Gobiernos y empresas se apresuran a sortear interrupciones en la cadena de suministro a corto plazo y buscan soberanía y resiliencia energética a largo plazo. En este caso, la centralización se ha convertido en un punto de estrangulamiento único y crítico.\n\nDe la misma forma, la agitación creada por la IA, junto con los esfuerzos de gobiernos y reguladores para gestionar su impacto, obliga a las empresas a repensar cómo diseñan y gestionan sus datos. La diferencia es que las formas en que fluyen tradicionalmente los datos por las organizaciones están cambiando.\n\nAl fin y al cabo, una aproximación centralizada tenía sentido cuando mover datos era sencillo. Ahora, sin embargo, las preocupaciones de gobernanza y soberanía y los costos de movimiento de datos han cambiado el cálculo.\n\nTransformación impulsada por la IA\nLa IA por sí sola ha transformado la ecuación en cuanto al volumen de datos que deben gestionarse. No solo se requieren enormes cantidades de datos para entrenar modelos. Es preciso actualizar y ajustar esos modelos con datos frescos, y, para que aporten valor, las empresas deben ejecutar inferencias de forma constante, lo que genera aún más datos.\n\nInerentemente, los gobiernos y reguladores muestran interés en la gobernanza de la IA, incluyendo preocupaciones de residencia de datos y la posibilidad de problemas como filtración de datos en LLMs.\n\nEn Europa, por ejemplo, el marco regulatorio establecido por el GDPR se ha visto complic ado por la implementación de la EU AI Act, que entra en vigor plenamente este año. En Estados Unidos, las empresas deben enfrentarse a múltiples regulaciones federales y estatales. Cualquiera de ellas podría entrar en juego cuando los datos se mueven hacia esa refinería central.\n\nLos gobiernos también persiguen, de forma comprensible, desarrollar IA soberana, lo que complica aún más las cuestiones de datos y de los modelos que trabajan con ellos.\n\nUna vez considerado esto, queda claro que solo unas pocas organizaciones están diseñadas para manejar la escala de datos involucrada en IA y la gobernanza que exige. Las empresas crecen de forma desorganizada, ya sea de forma orgánica o por fusiones y adquisiciones, heredando infraestructuras y regímenes de gobernanza diferentes a medida que se expanden por fronteras.\n\nDatos en el antiguo mundo\nEn el antiguo mundo, el flujo libre de datos podía parecer eficiente. Ahora, dada la enorme cantidad de datos implicados, generar copias y mover datos entre fronteras está cargado de riesgos desde la perspectiva de gobernanza. Y con el aumento de las tarifas de egreso en la nube, mover datos se vuelve extremadamente costoso. Al mismo tiempo, trasladar o copiar en salas propias impone un desafío financiero y agrava a los equipos de tecnología ya estirados.\n\n¿Cuáles son nuestras opciones en este nuevo mundo? Muy pocas personas de tecnología pueden optar por simplemente apartarse de la revolución de IA. Independientemente de tus opiniones personales sobre la tecnología, pocas salas de consejo están dispuestas a quedarse fuera de la carrera de IA.\n\nPero podemos trazar una ruta para gestionar datos y cómputo en este nuevo contexto.\n\nPara empezar, necesitamos entender el entorno en el que realmente estamos operando. Esto puede implicar aceptar que una arquitectura híbrida o multi-nube será la normalidad. La propia naturaleza de la IA, con la necesidad de acceder a múltiples modelos y servicios, significa que enfoques monolíticos y centralizados ya no escalarán.\n\nEsto, a su vez, implica que cada líder tecnológico debe tener claridad absoluta sobre lo que significa gobernanza para su organización y sus datos, ya sea privacidad de datos o requisitos de residencia. Y es imperativo que la gobernanza esté integrada desde el inicio en el flujo de IA. Es demasiado importante para ser una idea posterior o pospuesta cuando surgen otras prioridades.\n\nLo que esto demuestra es que, normalmente, tiene más sentido llevar el cómputo y esos modelos de IA críticos a los datos, no al revés.\n\nNo se trata solo de reducir costos de movimiento de datos o de producir múltiples copias de datos. Se trata de reducir la fricción que acompaña a la reconciliación de requisitos de gobernanza a medida que los datos se mueven por las empresas y entre fronteras. También puede traducirse en menor latencia y datos más frescos, haciendo la IA más efectiva.\n\nEso no significa que a veces no sea necesario mover datos. Pero, si ese es el caso, se debe hacer de manera consciente y deliberada.\n\nA medida que los datos se vuelven cada vez más descentralizados, es imprescindible centralizar la gestión del acceso a los datos y construir la plataforma en consecuencia. Esto allana el camino para una gobernanza de datos clara y una IA soberana.\n\nAl replantear la gestión del movimiento de datos, los líderes tecnológicos pueden evitar los crecientes costos de egreso y las trampas de cumplimiento incrustadas en la antigua forma de hacer las cosas. El resultado es una estrategia de IA que es escalable y sostenible, que permite IA a nivel empresarial, donde sea que residan sus datos.\n\n[Enlace] We feature the best data migration tools.\n\nEste artículo se produjó como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica hoy.\nLas opiniones expresadas aquí corresponden a las del autor y no necesariamente a las de TechRadar Pro o Future plc. Si estás interesado en contribuir, descubre más aquí.\n

from Latest from TechRadar https://ift.tt/4q8Ff1s
via IFTTT IA