Vertiv Holdings Co., un líder mundial reconocido en infraestructura digital crítica, ha anunciado la publicación de una nueva guía en colaboración con el Deloitte Center for Integrated Research. Este documento está diseñado para ayudar a las organizaciones a dar el paso esencial de la experimentación en inteligencia artificial (IA) hacia su implementación en un entorno de producción.
La iniciativa de Vertiv busca abordar uno de los desafíos clave que enfrentan las empresas actualmente: determinar la ubicación más adecuada para ejecutar las cargas de trabajo de IA y evaluar si su infraestructura física existente es capaz de soportar estas demandas. La guía ha sido elaborada junto con expertos de STL Partners y ofrece un marco práctico para que los líderes de negocios, TI e instalaciones tomen decisiones estratégicas respecto a la infraestructura necesaria antes de ejecutar sus planes.
La guía se centra en un enfoque basado en las cargas de trabajo, lo que permite a las empresas considerar no solo dónde se debe implementar la IA, sino también los requisitos de infraestructura necesarios para una integración y funcionamiento óptimos. Los estudios que respaldan esta guía destacan la importancia de preparar la infraestructura, enfatizando factores como la disponibilidad de energía, refrigeración, conectividad y capacidad operativa.
Este proceso recomendado por Vertiv se desglosa en cuatro pasos clave: definir el resultado comercial y la carga de trabajo de IA, evaluar la escala y el funcionamiento de la carga, determinar la ubicación óptima para su implementación y finalmente, vincular la carga y la localización con un modelo de infraestructura física y un diseño de referencia.
Giordano Albertazzi, CEO de Vertiv, subraya que el futuro de la IA en el ámbito empresarial no dependerá únicamente de los modelos computacionales, sino también de la habilidad de las organizaciones para proporcionar el soporte físico necesario. Albertazzi enfatiza que este enfoque ofrece a las empresas la capacidad de tomar decisiones más informadas sobre su infraestructura, identificando y superando limitaciones de forma anticipada.
Nicholas Merizzi, director de Deloitte Consulting LLP, destaca la relevancia de considerar los aspectos económicos y operativos que cambiarán conforme se introduzcan las cargas de trabajo de IA en producción. Al integrar consideraciones sobre valor comercial, gobernanza y sostenibilidad operativa desde las primeras etapas de planificación, los responsables están mejor equipados para elegir el entorno adecuado para ejecutar las cargas de trabajo de IA.
La guía categoriza las cargas de IA en seis arquetipos, lo que facilita la identificación de similitudes en términos de funcionamiento y necesidades de infraestructura. Posteriormente, estas se pueden asociar con uno de los cuatro modelos de infraestructura física: clúster de IA en el extremo de la red, clúster de IA pequeño, clúster de IA grande y clúster de IA de alta densidad.
Cada modelo ofrece una base sólida para tomar decisiones relacionadas con aspectos como energía, refrigeración, conectividad y resiliencia, optimizando así la planificación y adaptación a las necesidades específicas de la organización. La importancia de evaluar la preparación de las instalaciones desde el inicio del proceso es un componente destacado para evitar futuros obstáculos.
La guía titulada «Diseño de infraestructura para la IA empresarial» proporciona una hoja de ruta detallada que abarca los seis arquetipos de carga de trabajo y los cuatro modelos de infraestructura física, junto con una estrategia de cuatro fases para la planificación y evolución de la infraestructura de IA en las empresas. Disponible para su consulta en el portal oficial de Vertiv, esta guía representa un recurso invaluable para las organizaciones que buscan integrar IA de manera efectiva en su operación.
