En el marco del evento NVIDIA GTC, las organizaciones están alcanzando un punto crítico en su camino hacia la adopción de la inteligencia artificial (IA). Ahora, la cuestión principal no es si se debe adoptar la IA generativa, sino cómo avanzar desde pruebas prometedoras hacia sistemas listos para producción que ofrezcan un valor tangible para el negocio. Aquellas que consigan resolver este reto antes que sus competidores obtendrán una ventaja competitiva significativa, y ya se están viendo ejemplos inspiradores de lo que es posible lograr.
Un caso destacado es el de la empresa Hippocratic AI, dedicada a desarrollar asistentes clínicos basados en IA para apoyar a los equipos de salud en un momento en que muchos médicos y enfermeras experimentan niveles sin precedentes de agotamiento. Durante un reciente huracán en Florida, su sistema logró contactar a 100,000 pacientes en un solo día para revisar su medicación y proporcionarles orientación preventiva, una tarea que manualmente sería casi imposible de realizar. Esto no es simplemente otro chatbot, sino una reinvención en grande de la entrega de atención médica.
La implementación efectiva de la IA en producción requiere más que modelos avanzados o potentes unidades de procesamiento gráfico (GPUs). Después de una década gestionando el viaje de datos para clientes, se ha constatado que el mayor activo de una organización es su experiencia y los datos específicos de su dominio. En la actualidad, liderando el sector de datos y IA, se escucha constantemente a los clientes expresar la necesidad de infraestructuras y servicios confiables, con un balance perfecto entre rendimiento, costo-eficiencia, seguridad y flexibilidad, todo a gran escala. Cuando el margen de error es mínimo, el éxito demanda no solo tecnología avanzada, sino también la capacidad de llevarla a la práctica a gran escala, algo que AWS ha conseguido con efectividad.
El sector de la creación de contenido es una de las aplicaciones más visibles de la IA generativa. Adobe, un pionero en la transformación de flujos de trabajo creativos durante más de 40 años, ha integrado rápidamente la IA generativa en sus productos, lo que ha ayudado a millones de creadores a innovar en su manera de trabajar. Alexandru Costin, vicepresidente de IA Generativa de Adobe, describe su infraestructura de IA como una «autopista de IA» que permite la rápida iteración de modelos de IA y su integración fluida en aplicaciones creativas. El éxito de sus modelos generativos Firefly en productos como Photoshop es una muestra de la eficacia de este enfoque.
Por su parte, ServiceNow se promociona como la plataforma de IA para la transformación empresarial, integrando IA rápidamente para redefinir procesos comerciales a gran escala. Su arquitectura incorpora almacenamiento de alto rendimiento con clústeres de GPU de NVIDIA para capacitación, y el servidor de inferencia Triton de NVIDIA se encarga del despliegue en producción, permitiendo el desarrollo de IA específica de dominio.
Cisco, al otro lado, transforma su suite de aplicaciones de telecomunicaciones separando sus modelos de IA de sus aplicaciones. Migrando sus modelos LLM a Amazon SageMaker, han creado un espacio arquitectónico más eficiente, lo que facilita un desarrollo más ágil y optimización de costos. Este enfoque planificado demuestra que puede haber resultados significativos.
Por último, Hippocratic AI destaca la importancia de contar con una arquitectura segura y rigurosa en contextos donde las implicaciones son extremadamente altas. Su enfoque distribuido de más de 20 modelos especializados garantiza la seguridad clínica mientras manejan miles de interacciones con pacientes.
La colaboración entre AWS y NVIDIA, que se ha fortalecido a lo largo de los años, sigue evolucionando para satisfacer las demandas de la era de la IA generativa. Juntos, están capacitando a innovadores de distintas industrias para transformar sus sectores y explorar nuevas formas de implementar tecnología que tenga un impacto real en las vidas de las personas.
