Vertiv Holdings Co., destacado líder global en infraestructura digital crítica, ha unido fuerzas con Deloitte Center for Integrated Research para lanzar una innovadora guía que promete facilitar la transición de las empresas de la experimentación en inteligencia artificial (IA) a su implementación completa en producción. Este esfuerzo conjunto tiene como objetivo abordar uno de los mayores desafíos que enfrentan las organizaciones: decidir dónde ejecutar sus cargas de trabajo de IA y evaluar si la infraestructura física existente puede soportar estas necesidades crecientes.
La guía, llamada «Guía de Vertiv para el diseño de infraestructura para la IA empresarial», desarrollada en colaboración con STL Partners, proporciona un marco estratégico para que los líderes empresariales, de TI e instalaciones puedan tomar decisiones informadas sobre la infraestructura que requieren antes de comprometerse con un plan definitivo. A través de un enfoque centrado en las cargas de trabajo, el documento ayuda a las organizaciones a evaluar no solo el lugar óptimo para la implementación de IA, sino también los requerimientos de infraestructura fundamentales para garantizar una integración y funcionamiento adecuados.
Los estudios que fundamentan la guía destacan la importancia de la preparación de la infraestructura como un factor decisivo para definir dónde se pueden llevar a cabo las cargas de IA y con qué rapidez pueden integrarse en un entorno productivo. Aspectos como la disponibilidad de energía, la refrigeración, la conectividad y la capacidad operativa son determinantes en la viabilidad de una instalación para soportar estas cargas.
El método presentado en la guía se desglosa en cuatro pasos esenciales: definir el objetivo empresarial y la carga de trabajo de IA, evaluar la escala y operación de dicha carga, determinar la ubicación más adecuada para su implementación, y finalmente, asociar la carga de trabajo y su ubicación con un modelo de infraestructura física específico.
Giordano Albertazzi, CEO de Vertiv, subraya que el avance de la IA empresarial dependerá no solo de los modelos computacionales, sino también de la habilidad de las organizaciones para proporcionar el soporte físico necesario. Este enfoque busca que las empresas puedan tomar decisiones más informadas sobre su infraestructura, anticipando limitaciones y estableciendo un camino sólido hacia la producción efectiva de soluciones de IA.
Por su parte, Nicholas Merizzi, director de Deloitte Consulting LLP, destaca la relevancia de considerar aspectos económicos y operativos que se modificarán a medida que se introduzcan cargas de trabajo de IA en producción. La integración de consideraciones sobre el valor empresarial, gobernanza y sostenibilidad operativa desde las primeras etapas del proceso de planificación proporciona a los líderes las herramientas necesarias para decidir sobre el entorno más conveniente para la ejecución de estas cargas de trabajo.
La guía clasifica las cargas de trabajo de IA en seis arquetipos, lo que facilita la identificación de similitudes en demandas de funcionamiento e infraestructura, asociándolas a uno de los cuatro modelos de infraestructura física disponibles: clúster de IA en el extremo de la red, clúster pequeño, clúster grande y clúster de alta densidad.
Cada uno de estos modelos ofrece un marco para tomar decisiones relacionadas con energía, refrigeración, conectividad y resiliencia, resultando en una planificación más efectiva y adecuada a las necesidades reales de las organizaciones. La guía también resalta la importancia de evaluar la preparación de las instalaciones desde las fases iniciales para evitar obstáculos futuros.
Para aquellos interesados, la guía completa, titulada «Diseño de infraestructura para la IA empresarial», se encuentra disponible en el portal oficial de Vertiv. Esta hoja de ruta detallada incluye los seis arquetipos de carga de trabajo, los cuatro modelos de infraestructura física y una estrategia de cuatro fases para la planificación y evolución de la infraestructura de IA en las empresas.