De los PoC a la producción: los requisitos arquitectónicos de la IA
En los últimos años, las empresas han empezado a utilizar la Inteligencia Artificial en aplicaciones y plataformas mediante pruebas de concepto y prototipos aislados. Sin embargo, llevar estos proyectos a producción suele ser más complejo de lo previsto, ya que surgen desafíos que deben abordarse antes de su despliegue operativo.
Entre ellos destacan la seguridad en el tratamiento de los datos procesados por la IA, la sostenibilidad económica a medio y largo plazo y, en general, la capacidad de diseñar una infraestructura capaz de evolucionar con el tiempo, preparada para integrar diferentes modelos y soportar cargas de trabajo elevadas. En Europa, estos retos se combinan con requisitos de jurisdicción, residencia del dato y cumplimiento normativo, lo que hace imprescindible tomar decisiones arquitectónicas adecuadas desde las primeras fases del proyecto.
Computación de alto rendimiento
Recursos escalables para el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA, con rendimiento constante y control del procesamiento.
Integración de múltiples modelos
Capa programable mediante API para integrar modelos de IA en las aplicaciones y automatizar los procesos empresariales.
Gobernanza y cumplimiento normativo
Gestión estructurada de datos y modelos, en línea con los requisitos normativos y los estándares de seguridad.
Control de costes y tecnologías
Modelos económicos transparentes para planificar el gasto y mantener la libertad de evolución a lo largo del tiempo.
