En el panorama tecnológico, han surgido dos fuerzas que han cambiado las reglas del juego: la computación en la nube y la inteligencia artificial generativa (genAI). Estas innovaciones han revolucionado la forma en que las empresas manejan los datos, ofreciendo conocimientos y capacidades sin precedentes. Sin embargo, este progreso tiene un alto precio, lo que crea una paradoja que muchas empresas tienen dificultades para sortear.
 |
| La paradoja de la nube y la IA |
La promesa y el peligro de la analítica basada en la nube
La computación en la nube se ha convertido en la columna vertebral del análisis de datos moderno. Proporciona la infraestructura y las herramientas necesarias para que las empresas aprovechen el poder de genAI, ofreciendo recursos escalables que pueden manejar conjuntos de datos masivos y algoritmos complejos. Esta combinación ha abierto las puertas a capacidades de análisis avanzadas que antes eran cosa de ciencia ficción.
Imagine una empresa minorista que utiliza genAI basada en la nube para analizar millones de interacciones con clientes, predecir tendencias y personalizar experiencias en tiempo real. O imagine un proveedor de atención médica que utiliza estas tecnologías para procesar grandes cantidades de datos médicos y potencialmente descubrir tratamientos innovadores.
Sin embargo, esta utopía basada en datos tiene un lado oscuro: el aumento vertiginoso de los costes.
La realidad: el “impacto de la factura” y los fracasos de los proyectos
Un informe sobre el estado de la analítica de big data en 2024 elaborado por SQream revela una tendencia sorprendente: el 71 % de las empresas se enfrentan con frecuencia a cargos elevados e inesperados por la analítica en la nube. Este "impacto de la factura" no es algo poco común:
- El 5% de las empresas lo experimentan mensualmente
- 25% cada dos meses
- 41% trimestral
Lo que es aún más preocupante es que un asombroso 98 % de las empresas enfrentaron fracasos en sus proyectos de aprendizaje automático (ML) en 2023 debido al aumento vertiginoso de los costos de la nube. Esta estadística es particularmente alarmante si se tienen en cuenta los importantes presupuestos que muchas organizaciones destinan a estas iniciativas.
¿Por qué los costos se disparan sin control?
El culpable de estos gastos crecientes reside en la naturaleza misma de las cargas de trabajo intensivas en datos:
- Consultas complejas : a medida que las empresas buscan obtener información más detallada, realizan consultas de datos cada vez más complejas, que requieren más potencia computacional, lo que aumenta los costos.
- Conjuntos de datos masivos : el volumen de datos que se procesan crece exponencialmente. Más datos significan mayores costos de almacenamiento y procesamiento.
- Desafíos de escalabilidad : las plataformas en la nube ofrecen una escalabilidad sencilla, pero esto puede ser un arma de doble filo. Es muy fácil generar recursos adicionales sin tener en cuenta por completo las implicaciones financieras.
- Preparación de datos ineficiente : muchas empresas utilizan múltiples herramientas para la preparación de datos, lo que genera ineficiencias y costos más elevados.
El efecto dominó: sacrificar la calidad por el costo
Para gestionar estos gastos crecientes, las empresas están haciendo concesiones que podrían obstaculizar su ventaja competitiva:
- El 48% de las empresas están reduciendo la complejidad de sus consultas
- El 46% limita los proyectos impulsados por IA debido a preocupaciones de costos
Este enfoque de reducción de costos conduce a un ciclo peligroso: consultas más simples y proyectos de IA limitados dan como resultado análisis menos reveladores, lo que potencialmente anula las ventajas que prometen estas tecnologías.
Rompiendo el ciclo: enfoques innovadores para la gestión de costos
Aunque la situación puede parecer desesperada, están surgiendo soluciones innovadoras:
- Aceleración por GPU : contrariamente a la creencia popular, la aceleración por GPU puede reducir significativamente los costos y, al mismo tiempo, acelerar el procesamiento. Las empresas pueden alquilar recursos de GPU a pedido, lo que brinda una flexibilidad similar a la de la nube con un rendimiento mejorado. Ejemplo : NCBA, un gran banco en línea, redujo el tiempo del ciclo de su canalización de datos de 37 horas a solo 7 horas al cambiar a la aceleración por GPU. Esto les permitió actualizar sus modelos de marketing a diario, lo que mejoró drásticamente sus capacidades estratégicas.
- Dimensionamiento adecuado del gasto en la nube : el 92 % de las empresas están trabajando activamente para alinear su gasto en análisis de la nube con sus presupuestos. Esto implica un análisis minucioso de qué cargas de trabajo se benefician realmente de los recursos de la nube.
- Modernización de la infraestructura de datos : muchas empresas aún dependen de tecnología con décadas de antigüedad para sus centros de datos. Actualizar esta infraestructura puede generar importantes ganancias de eficiencia.
- Exploración de herramientas alternativas : si bien las soluciones como NVIDIA Rapids ofrecen capacidades potentes, a menudo requieren habilidades especializadas. Las empresas buscan alternativas más accesibles que brinden beneficios similares sin la pronunciada curva de aprendizaje.
El camino por delante: prepararse para un futuro con uso intensivo de datos
De cara al futuro, resulta evidente que los volúmenes de datos y la complejidad de las consultas no harán más que aumentar, especialmente con el rápido desarrollo de la IA generativa y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Las empresas que puedan gestionar eficazmente estos desafíos y, al mismo tiempo, controlar los costes estarán mejor posicionadas para prosperar.
La clave está en pensar de manera proactiva y en estar dispuesto a desafiar el status quo. Al adoptar nuevos métodos como la aceleración de GPU, optimizar los procesos de preparación de datos y evaluar continuamente sus estrategias de nube, las empresas pueden aprovechar todo el potencial de sus datos sin gastar una fortuna.
Mientras nos encontramos al borde de cambios dramáticos en el sector de TI, una cosa es segura: aquellos que puedan navegar la paradoja nube-IA serán quienes den forma al futuro de la innovación basada en datos.
 |
| Explore la espada de doble filo de la analítica de inteligencia artificial basada en la nube: perspectivas sin precedentes frente a costos en espiral. Descubra cómo las empresas están sorteando esta paradoja e innovando para mantenerse competitivas en la era impulsada por los datos. |