Por Florence Perrin, Sales Director Europe, Western Digital.
La inteligencia artificial no es una solución inmediata, sino un proceso complejo que exige una infraestructura cuidadosamente diseñada. En este ecosistema, la estrategia de almacenamiento —a menudo infravalorada— resulta determinante para la eficiencia, la escalabilidad y el control de costes.
La IA inaugura una nueva etapa tecnológica con sistemas capaces de comprender lenguaje, generar imágenes o tomar decisiones complejas. Esto abre a las empresas la posibilidad de optimizar procesos, reducir gastos y explorar nuevos modelos de negocio. Con la experiencia adecuada, es posible desarrollar y entrenar modelos propios para prácticamente cualquier área corporativa.
El debate suele centrarse en GPU y SSD, por su velocidad de cálculo y procesamiento. Pero, sin una arquitectura de almacenamiento robusta, ningún flujo de trabajo de IA puede ser eficiente. La IA consume y produce datos en volúmenes masivos y en cada fase —captura, entrenamiento o inferencia— requiere acceso rápido a grandes conjuntos de información estructurada o no.
En este contexto, las soluciones de almacenamiento —locales, edge o en la nube— se convierten en un pilar crítico. Solo infraestructuras de alta capacidad y rendimiento garantizan la captura, suministro y gestión de datos de forma consistente, segura y fiable, cumpliendo las exigencias de las operaciones críticas.
Elegir la tecnología de almacenamiento adecuada es, por tanto, un factor decisivo para el éxito. Comprender el papel de los datos en cada etapa del ciclo de vida de la IA es esencial y, pese a su complejidad técnica, este proceso puede dividirse en cuatro fases clave: recopilación de datos, creación del modelo, entrenamiento y despliegue.
Las fases de un flujo de trabajo de IA
- Recopilación de datos: Es el punto de partida de cualquier tarea de IA. Durante la captura se generan datos brutos de sensores, cámaras y bases de datos. El almacenamiento debe gestionar eficazmente formatos estructurados o no, como imágenes, textos y vídeos. Normalmente se guardan en una plataforma local, aunque también pueden subirse gradualmente a la nube para su análisis.
- Creación del modelo: Con un problema definido, los expertos en IA refinan algoritmos y extraen conocimiento de los datos. Esta fase y la de entrenamiento son las más intensivas en recursos. La elección del almacenamiento es clave y no se limita a matrices All-Flash: los discos duros (HDD) son esenciales para guardar grandes conjuntos de datos y snapshots para futuros entrenamientos. Los algoritmos recorren estos conjuntos repetidamente para optimizar el modelo.
- Entrenamiento: El modelo refinado se aplica y prueba sobre un conjunto amplio de datos. La duración varía de horas a meses, incluso un año en modelos de gran escala. Cada iteración optimiza el proceso y requiere gran potencia de GPU, con acceso inmediato a los datos generados. Es vital disponer de un conjunto lo más amplio posible para que las iteraciones previas se integren en el algoritmo. Como en la creación del modelo, un enfoque híbrido entre HDD y unidades flash es óptimo.
- Despliegue: Finalizado el entrenamiento, el algoritmo se pone en producción. Lo más habitual es usar la nube y ofrecerlo vía servicios web, lo que permite su uso en varias ubicaciones o como servicio. Combinado con Edge, puede incorporar análisis en tiempo real. En pymes, también puede alojarse en un servidor local y estar disponible en toda la red corporativa.
Preguntas adecuadas para la solución óptima de almacenamiento
A partir de las fases descritas del flujo de trabajo de IA surgen importantes conclusiones para la elección del almacenamiento adecuado. En principio, no existe una solución única para todos. Más bien, la estrategia de almacenamiento óptima depende del caso de uso específico. Es importante ser conscientes de las necesidades individuales del modelo de IA y no perder de vista el objetivo deseado:
- Estrategia de recopilación de datos: ¿Cuál es el enfoque básico para la recopilación de datos: transferencia masiva o subida gradual? En algunos escenarios pueden ser necesarios dispositivos físicos de transporte de datos o servidores Edge robustos.
- Entorno de entrenamiento: ¿Se realiza el entrenamiento en la nube, en el propio sistema O bien, directamente con un proveedor externo que disponga de un modelo ya preentrenado? Cada opción tiene sus propias ventajas y compromisos necesarios.
- Aplicación: ¿Quién debe usar el algoritmo final y cómo estará disponible? Si el objetivo es, por ejemplo, inferencia en Edge, debe asegurarse que se cumplen los requisitos de hardware para los escenarios Edge necesarios en todas partes.
De la visión a la práctica: por qué la planificación del almacenamiento es decisiva
La IA ha llegado para quedarse. La magnitud de los cambios para la sociedad todavía es difícil de prever. Pero está claro que los datos juegan un papel decisivo. De hecho, en 2022 se introdujeron nuevas unidades de medida, Quetta y Ronna, con las que las cantidades de datos que crecen exponencialmente a nivel mundial pueden seguir siendo cuantificables. Además de velocidad y eficiencia, la IA necesita también altas capacidades para almacenar información de forma eficiente y garantizar el acceso a estos datos y a las optimizaciones basadas en ellos.
Por eso, las empresas que integran IA en sus procesos deben tener bien presente la interacción entre recopilación de datos, creación de modelos, entrenamiento y despliegue. Porque al final, la elección de las soluciones de almacenamiento adecuadas es decisiva para el éxito o fracaso de un flujo de trabajo de IA.
