Consumo energético e infraestructura, retos a enfrentar en despliegue de IA

Para ayudar en los retos de adopción de IA, AMD ha reforzado su oferta de procesadores que permiten atender las cargas de trabajo más complejas.

Seguridad, infraestructura y talento son los principales retos a los que se enfrentan las empresas en el mundo para la adopción de Inteligencia Artificial (IA), que les permita mantener la privacidad de datos, cumplir sus objetivos de sustentabilidad y atraer la gente requerida para su operación, dijo Hiram Monroy, head of Commercial Sales para AMD Latinoamérica.

La IA no es una opción, tanto a nivel individual como empresa, vamos a terminar usándola. Pero movernos hacia allá es un trayecto, no un switch que se enciende de la noche a la mañana, porque requiere de establecer procesos definidos por software y alimentados por datos. Aquí es donde desde AMD ayudamos a nuestros clientes a comenzar este viaje, porque no es algo que vaya a suceder de forma repentina”, aseguró el directivo en entrevista con DPL News.

Actualmente, la adopción de Inteligencia Artificial se puede encontrar en diferentes etapas dentro de las empresas, desde aquellas más avanzadas que cuentan con recursos suficientes o que implementaron procesos de transformación digital y que cuentan con el recurso esencial de la IA: los datos.

Durante este viaje de adopción, Monroy indicó que la compañía ha identificado tres principales retos a los que se enfrentan las empresas: seguridad, infraestructura y talento.

En el caso de la seguridad, el directivo señaló que este es uno de los factores que ha evitado que algunos directivos “den el siguiente paso” de adopción, derivado de los riesgos que representan ciertos modelos de IA que utilizan datos públicos, lo que genera resultados poco confiables o que su uso puede vulnerar los datos privados de la empresa.

En el caso del segundo reto, las empresas se han encontrado con que el uso de la IA demanda una gran capacidad de cómputo con el que las empresas no cuentan actualmente, ya sea que tengan equipo desactualizado en sus centros de datos o que se enfrenten al alza de las facturas por el alto consumo energético de ciertas instancias de cómputo en la Nube.

A mediados del año pasado, AMD presentó su nueva serie de procesadores EPYC 97X4, de nombre código Bergamo, especializado para hyperscalers, con el que la compañía promete hasta 2.7 veces más eficiencia energética, con lo que se buscaría evitar que el costo se eleve sustancialmente cuando se procesan cargas de trabajo de IA en la Nube.

“Muchos de estos clientes tienen, por ejemplo, centros de datos con servidores de cinco o más años, que es tecnología que en su momento fue la mejor, pero hoy en día para poder correr estos modelos simplemente ya no es suficiente”, aseguró.

Sin embargo, aclaró que a pesar de la creciente demanda de cómputo para IA, no se requiere “un crecimiento exponencial” en la inversión, ni en equipos para centros de datos o instancias en la Nube. “Nuestra propuesta de valor como AMD para el segmento de centro de datos viene acompañada de tres principales elementos: desempeño, consumo energético y un menor costo total de propiedad”, explicó.

Lo anterior también es importante desde el punto de vista de la sostenibilidad, ya que al consumir menos energía, se reduce la huella de carbono y de manera simultánea ayuda a las empresas a cumplir con su demanda de cómputo.

“Cada vez será más necesario que los equipos a ser reemplazados incorporen nuevos motores de IA, como NPUs (unidades de procesamiento neural), cuyo objetivo es ejecutar de forma óptima estos algoritmos y que permitirá ser más eficiente y más productivo”, añadió Monroy.

Finalmente, el tercer reto más importante es la búsqueda de talento. “La gente tiene que ser entrenada tanto en el uso de estas tecnologías, pero también en la construcción y en la adopción de estos modelos”, ya que aunque las áreas de tecnología son las primeras en explorar, nuevas herramientas como Microsoft Copilot están al alcance de cualquiera para mejorar sus procesos productivos.

Para atender estas diferentes etapas de adopción, es que AMD ha reforzado su oferta de procesadores que permiten atender desde las cargas de trabajo más complejas, como el entrenamiento de modelos de IA mediante las GPUs MI300 recién presentadas durante el pasado CES, hasta la serie Ryzen 8000, complementados con NPUs, para cargas de trabajo de inferencia en computadoras.

“Como AMD estamos en una posición privilegiada porque podemos impulsar de punta a punta la estructura que definirá estos nuevos modelos de Inteligencia Artificial desde la Nube, clústers empresariales, el mismo borde, los servidores y que habilitan aplicaciones como ciudades inteligentes”, afirmó.

Manufactura y retail: verticales que se benefician por IA

En cuanto a las verticales que exhiben los mayores avances en la adopción de IA, Monroy destacó a la industria automotriz, que utiliza esta tecnología para el desarrollo de vehículos autónomos en situaciones como la detección de objetos; la manufactura, que la ha utilizado para monitorear la calidad del producto o prever el mantenimiento de equipos; y el retail, a través de las zonas de autocobro para verificar que efectivamente se escanea todos los productos del consumidor.

Para servicios financieros, la IA ha comenzado a ayudar en la detección y prevención de fraudes y la detección de documentos falsos; mientras que en el sector salud, permitirá mejorar la detección de anomalías en radiografías o realizar el análisis del crecimiento de células in vitro.

Finalmente, Monroy destacó la automatización de servicios mediante IA que impactará múltiples segmentos del mercado, por ejemplo, al utilizar asistentes de voz que permitan mejorar la atención a clientes, ya sea en ventas o soporte.

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