Las empresas utilizan cada vez más la inteligencia artificial para optimizar su eficiencia operativa y la innovación de productos. Una encuesta reciente muestra que el 40 por ciento de las empresas encuestadas quieren aumentar sus inversiones en tecnologías de IA debido a los rápidos avances en la IA generativa.
Sin embargo, una desventaja de su uso cada vez mayor es que la IA, en particular la IA generativa, requiere una gran cantidad de recursos computacionales y los costos aumentan con la cantidad de datos con los que se entrenan los modelos de IA. Hay tres razones principales por las que la IA puede convertirse rápidamente en un generador de costos si no se controla:
- IA consumida Recursos adicionales: ejecutar modelos de IA y consultar datos requiere grandes cantidades de recursos informáticos en la nube, lo que genera mayores costos en la nube.
- La IA requiere Más potencia informática y espacio de almacenamiento: entrenar datos de IA requiere muchos recursos y es costoso debido al aumento de los requisitos de potencia informática y espacio de almacenamiento.
- La IA lidera Transferencias de datos frecuentes a través de: dado que las aplicaciones de IA requieren transferencias de datos frecuentes entre dispositivos de borde y proveedores de nube, es posible que se incurran en costos adicionales de transferencia de datos.
Si las empresas quieren tener éxito con la implementación de la IA, deben comprender y optimizar las causas del aumento de los costos. Esto se puede hacer adoptando una estrategia FinOps sólida. FinOps es un enfoque de gestión de la nube pública que tiene como objetivo controlar los costos del uso de la nube y el punto de encuentro entre las finanzas y DevOps. Además, las empresas deberían considerar la observabilidad de la IA.
Conceptos básicos de la observabilidad de la IA
La observabilidad de la IA es el uso de inteligencia artificial para capturar datos de rendimiento y costos generados por varios sistemas en un entorno de TI. Además, la observabilidad de la IA también proporciona a los equipos de TI recomendaciones sobre cómo mitigar estos costos. Cómo la observabilidad de la IA respalda las iniciativas FinOps en la nube al resaltar cómo la adopción de la IA aumenta los costos debido al mayor uso de recursos de almacenamiento y computación. Debido a que la observabilidad de la IA monitorea el uso de recursos en todas las fases de las operaciones de la IA, desde el entrenamiento del modelo hasta la inferencia y el seguimiento del desempeño del modelo, las empresas pueden lograr un equilibrio óptimo entre la precisión de sus resultados de IA y el uso eficiente de los recursos para optimizar los costos operativos.
Mejores prácticas para optimizar los costos de la IA
- Enfoque de la IA basado en la nube y en el borde: La IA basada en la nube permite a las empresas ejecutar IA en la nube sin tener que preocuparse por administrar, implementar o alojar servidores. La IA basada en el borde permite que las funciones de IA se ejecuten en dispositivos periféricos como teléfonos inteligentes, cámaras o incluso sensores sin la necesidad de transferir los datos a la nube. Por lo tanto, al adoptar un enfoque de IA basado en la nube y en el borde, los equipos de TI pueden beneficiarse de la flexibilidad, la escalabilidad y el modelo de pago por uso de la nube, al tiempo que reducen la latencia, el ancho de banda y los costos de envío de datos de IA para reducir los procesos basados en la nube. .
- Contenedorización: La contenedorización permite empaquetar aplicaciones y dependencias de IA en una única unidad lógica que se puede implementar fácilmente en cualquier servidor con las dependencias necesarias. En lugar de ajustar estáticamente la infraestructura a las cargas máximas, las empresas pueden utilizar una infraestructura de contenedores dinámicamente escalable para aplicaciones de IA y, al mismo tiempo, optimizar los costos.
- Monitoreo continuo del desempeño del modelo de IA: Una vez que una empresa entrena modelos de IA basados en sus datos, es importante monitorear continuamente la calidad y efectividad del algoritmo. Monitorear los modelos de IA ayuda a identificar áreas de mejora y "derivas". Con el tiempo, a menudo se puede suponer que los modelos de IA se desviarán de las condiciones reales y, por tanto, se volverán menos precisos. Es posible que los equipos de TI necesiten ajustar los modelos para tener en cuenta nuevos puntos de datos. Por tanto, es necesario controlar la disminución del poder predictivo como consecuencia de cambios en entornos reales que no se tuvieron en cuenta en los modelos.
- Optimización de modelos de IA: Esta tarea va de la mano del seguimiento continuo de los modelos. Se trata de optimizar la precisión, eficiencia y confiabilidad de la IA de una empresa mediante el uso de técnicas como la limpieza de datos, la compresión de modelos y la observabilidad de datos para garantizar la precisión y puntualidad de los resultados de la IA. La optimización de los modelos de IA puede ayudar a ahorrar recursos informáticos, espacio de almacenamiento, ancho de banda y costos de energía.
- Gestión proactiva del ciclo de vida de la IA: Las responsabilidades del equipo de TI suelen incluir la creación, implementación, supervisión y actualización de aplicaciones de IA. La gestión del ciclo de vida de la IA garantiza que las aplicaciones de IA sean siempre funcionales, seguras, compatibles y relevantes mediante el uso de herramientas y procedimientos como el registro, la auditoría, la depuración y la aplicación de parches. Gestionar el ciclo de vida de la IA ayuda a evitar problemas técnicos, dilemas éticos, cuestiones legales y riesgos comerciales.
- IA generativa en conjunto con otras tecnologías: La IA generativa es una herramienta poderosa. Sin embargo, sólo desarrolla todo su potencial cuando se combina con IA predictiva y causal. La IA predictiva utiliza el aprendizaje automático para reconocer patrones en eventos pasados y hacer predicciones sobre eventos futuros. La IA causal permite determinar las causas y efectos exactos de eventos o comportamientos. La IA causal es fundamental para proporcionar datos de alta calidad a los algoritmos que subyacen a la IA generativa. La IA compuesta reúne IA causal, generativa y predictiva para mejorar los conocimientos colectivos de las tres técnicas. Con la IA compuesta, la precisión de la IA causal se combina con las capacidades predictivas de la IA predictiva para proporcionar un contexto esencial para las indicaciones de la IA generativa.
La introducción de la IA permite a las empresas ser más eficientes e innovadoras, pero también conlleva el riesgo de aumentar los costos. Por lo tanto, las empresas deben monitorear y gestionar proactivamente sus modelos de IA para garantizar tanto la precisión de los datos como la rentabilidad de sus modelos de IA. Una estrategia general que incorpore la observabilidad de FinOps e IA puede ayudar a las empresas a vigilar de cerca el rendimiento y los costos de sus sistemas.
Más en Dynatrace.com
Acerca de Dynatrace Dynatrace garantiza que el software funcione perfectamente en todo el mundo. Nuestra plataforma de inteligencia de software unificada combina una observabilidad amplia y profunda y seguridad de aplicaciones en tiempo de ejecución continuo con los AIOps más avanzados para brindar respuestas y automatización inteligente a partir de datos a una escala notable. Esto permite a las organizaciones modernizar y automatizar las operaciones en la nube, entregar software de manera más rápida y segura y garantizar experiencias digitales impecables.
Artículos relacionados con el tema