Los fans de la ciencia ficción saben que la Inteligencia Artificial lleva años siendo un tema recurrente. Películas, libros e incluso videojuegos la muestran como una tecnología avanzada que impulsa robots, cyborgs, naves espaciales, o lo que se nos ocurra. Y la parte central del mito de la IA es que piensa de forma indistinguible de la de un ser humano, mientras que opera con la velocidad y la inteligencia de un ordenador.
Aún no hemos llegado ahí. Aunque me encantaría tener mi propia versión de la armadura Mark V de Tony Stark, me tengo que conformar con preguntar a Alexa. Pero estamos haciendo progresos. Todo gracias a ChatGPT y otros modelos LLM (Large Language Models).
Los modelos LLM prometen revolucionar cómo interactuamos personal y profesionalmente. Estamos viendo mucho interés e inversiones en su desarrollo, y esto es solo el principio. En el mundo empresarial actual, la IA se está viendo como algo clave para desbloquear el avance tecnológico, la ventaja competitiva y, por tanto, la rentabilidad.
Por este motivo, gigantes como Microsoft, Meta y Google han mencionado al menos 40 veces la IA en sus conferencias de resultados más reciente. Como resultado, es posible que usted se pregunte, “y si la IA pudiera ayudar a mi negocio a tomar mejores decisiones, a operar de forma más eficaz, a ahorrar costes y a mejorar la relación con mis clientes…”.
La buena noticia es que la IA podrá ayudar a conseguir todo eso. La mala noticia es que no es gratis, todo lo contrario.
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El coste de la IA
La IA, como todo lo que está empezando, requiere aprendizaje. Por tanto, ¿cómo se enseña a trabajar a ChatGPT y a otros LLM? En pocas palabras, con dinero. La clase de dinero de Tony Stark.
Se ha sabido que ChatGPT utilizó más de 10.000 GPU (unidades de procesamiento gráfico) para entrenarlo. (Ya sabemos dónde se fueron todas las tarjetas gráficas en los últimos dos años). Y la GPU más potente del planeta cuesta 30.000 dólares. Lo que significa que ChatGPT tuvo una infancia terriblemente cara. Pero eso no es todo. Se calcula que el funcionamiento de ChatGPT cuesta más de 700.000 dólares al día. ¿Por qué? Bueno…
La IA requiere infraestructura cloud
Si generar IA fuera tan sencillo como aprovechar la potencia de empuje de píxeles de una tarjeta gráfica, la veríamos proliferar a un ritmo aún mayor del actual. Pero para generar IA se necesita hardware e infraestructura adicionales. Eso significa servidores, muchos, muchos servidores. Y, no por casualidad, las empresas actuales necesitan lo mismo para satisfacer sus necesidades de protección de datos. ¿Y a dónde recurren para ello? A la nube.
Así es: la misma infraestructura que defiende, protege y asegura los datos de organizaciones y empresas se utiliza ahora para poner la IA a disposición de todo el mundo. Impulsa los LLM, el aprendizaje automático y la automatización, por nombrar algunos casos de uso.
Mayor rentabilidad de su plataforma de protección de datos
La progresión natural de la innovación implica experimentar para encontrar una forma de optimizar un caso de uso en hardware (procesadores de silicio) y luego trasladarlo a software (ChatGPT) para que todo el mundo pueda beneficiarse de ello. Es muy probable que su organización ya esté en la nube. Más probablemente, en varias nubes. Para sacar partido de este paradigma, es necesario implantar soluciones rentables que garanticen la integridad de los conjuntos de datos.
Una forma de hacerlo es utilizar la protección de datos como servicio (DPaaS) para reducir el gasto operativo en infraestructura en la nube y ayudar a pagar esas crecientes facturas de IA. Su negocio ya está optimizado de muchas maneras; esta metodología es un ajuste natural. Es un círculo virtuoso: haga crecer su negocio utilizando los recursos existentes para reducir costes, que luego se invierten de nuevo en el negocio.
Reducir el coste total de propiedad es sólo el principio
En lo que respecta a DPaaS, las empresas se centran, con razón, en la seguridad en primer lugar, mientras que el TCO (coste total de propiedad) le sigue de cerca. El TCO es de naturaleza cuantitativa, por lo que puede resultar difícil saber cómo evaluar las afirmaciones de los proveedores. Al fin y al cabo, esto es lo que está en juego:
- Deduplicación y agrupación de datos por niveles: para maximizar la eficiencia del almacenamiento y controlar los costes de la nube.
- Almacenamiento nativo de la nube: los costes de almacenamiento siempre deberían disminuir al utilizar un proveedor de DPaaS junto con el proveedor de nube.
- Supervisión y alerta proactivas de ransomware: esto también incluye el cifrado de datos de extremo a extremo y la inmutabilidad de los datos.
- Protección de datos en varias nubes: las empresas deben utilizar la tecnología de nube adecuada que se adapte a sus necesidades empresariales. Y los proveedores deben ofrecer soluciones DPaaS compatibles con todas ellas.
- Amplio espectro de cargas de trabajo: las empresas utilizan una mezcla de SaaS, IaaS y recursos locales – la solución DPaaS necesita soportarlo todo.
- Informes sólidos: incluye análisis de cumplimiento normativo para mantenerse al día y abordar proactivamente futuras solicitudes bajo demanda.
Si puede marcar todas las casillas anteriores, está en el buen camino para reducir el coste de su inversión en protección de datos. Ahora es el momento de empezar a pensar en el siguiente paso y en dónde reinvertir ese ahorro.
El futuro de la protección de los datos
La protección de datos mejorada con IA ofrecerá innovación continua, basada en el aprendizaje automático y otros avances impulsados por las necesidades de las organizaciones modernas. Y dado que nos encontramos en la intersección de la protección de datos no solo en la nube, sino también en on-premise, necesitamos una perspectiva única de cómo podría ser. ¿Y si se pudiera?
- ¿Automatizar tareas para mejorar la eficiencia?
- ¿Analizar continuamente los datos y encontrar al instante la causa de los problemas?
- ¿Ser más eficiente con menos recursos?
- ¿Utilizar los datos para tomar mejores decisiones?
- ¿Recibir alertas de seguridad de alta fidelidad?
- ¿Utilizar información basada en datos para comprender automáticamente las necesidades de los clientes o empleados y generar el resultado adecuado en el momento oportuno?
Pronto, estas serán las nuevas apuestas. La protección de sus datos, lo sepa o no, es una rampa de acceso directa a su capacidad para aprovechar la IA de forma asequible.
Son SUS datos. ¿Qué hará con ellos?
