Imagínate esto: un óleo surrealista en el que un velero impulsado por IA, cuyas velas están hechas de dinero, se encuentra en la cresta de una enorme ola. El barco está a punto de surfear sobre la cresta de esta ola y, al hacerlo, cruzará la línea de salida de una regata que terminará en 2026.
Esa es la indicación que introduje en Dall-E 3, y la imagen resultante que generó tras unas cuantas iteraciones. ¿Por qué demonios le pedí a una herramienta de IA generativa que creara esta imagen? Al salir de re:Invent, es imposible no pensar en la IA en 2024, y esta imagen resume mis reflexiones generales sobre el tema. Sigue leyendo para conocer mis reflexiones sobre la intersección entre las regatas de veleros, el «Hype Cycle» de Gartner para la inteligencia artificial y la ponencia principal del Dr. Werner Vogels en AWS re:Invent, centrada en el coste de la nube.
[Generado por IA] Contempla esta representación surrealista de un velero impulsado por IA, con las velas adornadas con motivos monetarios, listo para surcar las olas hacia la línea de salida de una regata transformadora que culminará en 2026.
Lo que dice el «Hype Cycle» de Gartner sobre la IA generativa: la cresta de la ola
Cualquiera que tenga conexión a Internet en 2023 se ha visto inundado por una avalancha de comentarios sobre la inteligencia artificial, especialmente sobre la IA generativa. Por eso resulta lógico que Gartner haya situado la IA generativa en su «Ciclo de Hype» de 2023 en lo más alto de la «Cima de las expectativas exageradas», estimando que alcanzará la «Meseta de la productividad» en un plazo de entre 5 y 10 años. Lo que eso significa para el próximo año o los dos siguientes es una caída vertiginosa hacia el «Valle de la desilusión». (¿No es ahí donde Atreyu perdió a Artax en La historia interminable?)
En términos más sencillos, el mercado está ahora mismo tan entusiasmado con la IA generativa como probablemente lo estará jamás. A partir de aquí, todo irá literalmente cuesta abajo, pero eso no es del todo una mala noticia. Aunque las empresas centradas en la IA generativa empezarán a enfrentarse a un mayor escepticismo, en el otro extremo del ciclo les espera una verdadera aceptación por parte del mercado. Las empresas que logren superar esta montaña rusa cosecharán los frutos. Entonces, ¿cómo pueden las empresas que desarrollan productos de IA generativa prepararse hoy mismo para el éxito futuro?
Por qué es importante diseñar teniendo en cuenta la escala y el coste: el velero
La ponencia inaugural del Dr. Werner Vogels en AWS re:Invent se centró en la importancia de crear arquitecturas escalables y que tengan en cuenta los costes, sobre todo a medida que las empresas evolucionan y los mercados maduran. Estableció un paralelismo entre el coste y la sostenibilidad y, aunque se aportaron pocos datos sobre la sostenibilidad medioambiental implícita, la optimización de costes es un elemento evidente de la sostenibilidad empresarial.
Para las empresas que desarrollan aplicaciones de IA generativa, la sostenibilidad empresarial va a ser un aspecto clave durante la fase descendente hacia la desilusión (y, finalmente, durante la remontada y la salida de ella). El mercado ha visto el potencial de la IA generativa, pero también está empezando a percibir las limitaciones de las primeras versiones. Las empresas que logren superar la próxima era de escepticismo tendrán que demostrar su valor de múltiples formas.
Los clientes necesitarán ver productos que funcionen tal y como se anuncian, demostrando su valor con un mínimo de falsas promesas, la máxima autenticidad y una utilidad real. Para lograrlo, se necesitarán mejores modelos y un flujo constante de datos de gran volumen y alta calidad. Al mismo tiempo, los inversores necesitarán ver un negocio sostenible que incluya unas finanzas sólidas con una trayectoria clara hacia la rentabilidad, con costes controlados y predecibles. Esto significa que diseñar con vistas a la escalabilidad y la eficiencia en los costes debe ser la máxima prioridad de los desarrolladores.
Los expertos han señalado que, con el tiempo, los modelos se convertirán en un producto más o menos estandarizado, y que la mayor ventaja competitiva provendrá de los conjuntos de datos. Esta previsión pone de relieve la importancia crucial de los datos y, por consiguiente, de garantizar su disponibilidad, seguridad y resiliencia. Sin embargo, dada la velocidad y la escala que requiere la IA generativa, estos conjuntos de datos se verán inundados de llamadas a la API, lo que hará que las medidas para garantizar la resiliencia resulten mucho más complejas.
Prepárate con antelación para alcanzar el éxito a largo plazo: la línea de salida
El inicio de una regata es caótico. A diferencia de otras modalidades de competición en las que se parte desde parado, los veleros cruzan la línea de salida ya a toda velocidad. La regata comienza realmente antes de la salida oficial, con los barcos compitiendo por una posición óptima de salida. Se acercan a pouces unos de otros, con el objetivo de cruzar la línea de salida justo cuando se dispara el pistoletazo de salida y en una posición que les permita aprovechar al máximo el viento. Si cruzas la línea en el momento adecuado, en la posición correcta y con las velas adecuadas, lo tienes todo a tu favor. Si lo haces demasiado pronto o demasiado tarde, con las velas equivocadas o en el lugar equivocado, la regata prácticamente habrá terminado nada más empezar.
En estos momentos, los desarrolladores de IA generativa avanzan a toda velocidad, a punto de cruzar la línea de salida, y no todos llegarán a la meta, la «meseta de la productividad». La carrera previa a la carrera ha sido caótica (Bard se ha puesto un poco demasiado sentimental) y emocionante (la omnipresencia de ChatGPT). Aunque ya se aprecia cierta diferenciación, aún estamos lejos de poder declarar ganadores y perdedores. Pueden pasar muchas cosas en los próximos años.
Las empresas que ya hayan desarrollado productos prometedores y, al mismo tiempo, hayan diseñado su arquitectura teniendo en cuenta los costes y la escalabilidad, partirán con ventaja, pero las demás aún pueden llevar a cabo medidas estratégicas que resulten beneficiosas a largo plazo. Entre esos cambios se incluirían el establecimiento de canales fiables de datos de alta calidad, una infraestructura que se adapte de forma rentable al volumen de datos y herramientas de gobernanza de datos para garantizar una eficiencia continua.
Protege tu ventaja competitiva protegiendo tus datos: prepárate para la carrera que tienes por delante
Mientras las empresas se posicionan en la línea de salida, hay un tercer aspecto importante de la sostenibilidad empresarial que reviste especial relevancia para las empresas dedicadas a la IA generativa: la protección y la conservación de los datos críticos.
La IA se basa en enormes cantidades de datos para la creación de modelos, el entrenamiento y la inferencia, y esos datos suelen almacenarse en un lago de datos, que a menudo se aloja en Amazon S3. La importancia crítica de esos datos hace que sea imprescindible realizar copias de seguridad, una tarea que se vuelve cada vez más compleja a medida que crece el volumen de datos y aumentan las llamadas a la API.
Las estrategias de copia de seguridad que resultaban viables en los inicios pueden volverse rápidamente costosas y propensas a fallos a medida que los datos crecen más allá de las capacidades de la solución. Y lo que es peor, las soluciones de copia de seguridad que no se adaptan para optimizar la carga de la API pueden provocar la caída de toda la aplicación. La vela adecuada puede convertirse en la vela equivocada a medida que cambian las condiciones y, en el peor de los casos, puede convertirse en un lastre.
Resiliencia de datos escalable y automatizada: la vela que siempre va en la dirección correcta
Lo más sencillo es comenzar la carrera con una vela que se ajuste automáticamente a las condiciones. En términos de datos, una que cuente con una escalabilidad automatizada e infinita, incluso en entornos muy cambiantes. Clumio realiza copias de seguridad de lagos de datos que van desde unos pocos cientos de objetos y un solo terabyte hasta 40 000 millones de objetos y cientos de petabytes, pasando por todos los tamaños intermedios, manteniendo un tiempo de recuperación objetivo (RPO) bajo con hasta 20 millones de cambios por hora. Ayuda a los clientes a mantener bajo control los costes de la nube mediante la detección de instantáneas huérfanas y otras copias de datos innecesarias, y se adapta a una arquitectura orientada a la optimización de costes al ofrecer precios asequibles basados en el consumo.
La carrera ha comenzado. Las empresas de IA generativa deben desarrollar mejores productos sin dejar de centrarse en la sostenibilidad empresarial mediante la escalabilidad y la gestión consciente de los costes.
Empieza la carrera con ventaja sobre la competencia:
