En el contexto del NVIDIA GTC, diversas organizaciones están alcanzando un punto crucial en su trayectoria hacia la inteligencia artificial (IA). La pregunta clave ya no es si adoptar la IA generativa, sino cómo pasar de pruebas prometedoras a sistemas listos para producción que generen un valor real para el negocio. Aquellas organizaciones que logren solventar este desafío primero tendrán una ventaja competitiva significativa, y ya se están observando ejemplos inspiradores de lo que es posible.
Un caso notable es el de Hippocratic AI, que se dedica a desarrollar asistentes clínicos impulsados por IA para ayudar a los equipos de salud en un momento en que médicos y enfermeras enfrentan niveles sin precedentes de agotamiento. Durante un reciente huracán en Florida, su sistema contactó a 100,000 pacientes en un solo día para verificar sus medicamentos y proporcionar orientación preventiva en salud; una tarea de coordinación que sería prácticamente imposible de lograr manualmente. No están simplemente creando otro chatbot, sino que están reinventando la entrega de atención médica a gran escala.
La implementación exitosa de la IA en producción requiere más que modelos de vanguardia o potentes unidades de procesamiento gráfico (GPUs). Durante mi trayectoria de diez años en la gestión de viajes de datos para clientes, he observado que el activo más valioso de una organización es su experiencia y datos específicos de dominio. Actualmente, liderando el mercado de datos y IA, escucho constantemente a los clientes comunicar lo que necesitan para transformar su ventaja en el dominio en éxito en IA: infraestructuras y servicios en los que puedan confiar, con rendimiento, costo-eficiencia, seguridad y flexibilidad, todo entregado a gran escala. Cuando las apuestas son altas, el éxito exige no solo tecnología avanzada, sino también la capacidad de operacionalizarla a gran escala, un desafío que AWS ha resuelto de manera efectiva.
El sector de la creación de contenido representa una de las aplicaciones más visibles e inmediatas de la IA generativa en la actualidad. Adobe, pionero en la transformación de flujos de trabajo creativos durante más de cuatro décadas, ha integrado rápidamente la IA generativa en sus productos principales, ayudando a millones de creadores a trabajar de nuevas maneras. Su VP de IA Generativa, Alexandru Costin, describe su infraestructura de IA como una «autopista de IA», que facilita la rápida iteración de modelos de IA y la integración fluida en sus aplicaciones creativas. El éxito de su familia de modelos generativos Firefly, incorporados en productos como Photoshop, demuestra la eficacia de este enfoque.
ServiceNow, que se presenta como la plataforma de IA para la transformación empresarial, está integrando rápidamente la IA para redefinir los procesos comerciales centrales a gran escala. Su arquitectura combina almacenamiento de alto rendimiento con clústeres de GPU de NVIDIA para capacitación, y el servidor de inferencia Triton de NVIDIA se ocupa del despliegue en producción. Esta plataforma robusta les permite centrarse en el desarrollo de IA específica para el dominio.
Cisco, por otro lado, está transformando metódicamente su suite de aplicaciones de telecomunicaciones mediante la separación de sus modelos de IA de sus aplicaciones. Al migrar sus LLM a Amazon SageMaker, han creado un espacio arquitectónico limpio que permite un desarrollo más ágil y la optimización de costos, lo que demuestra que un enfoque planificado puede conducir a resultados significativos.
Por último, Hippocratic AI destaca la importancia de una arquitectura rigurosa y segura en entornos donde las implicaciones son extremadamente altas, mostrando cómo su enfoque distribuido de más de 20 modelos especializados puede manejar miles de interacciones con pacientes mientras garantiza la seguridad clínica.
Esta colaboración entre AWS y NVIDIA, que se ha fortalecido a lo largo de los años, continúa evolucionando para satisfacer las demandas de la era de la IA generativa. Juntos, están capacitando a innovadores de diversas industrias para transformar sus sectores y encontrar nuevas formas de utilizar la tecnología que cambian vidas.
vía: AWS machine learning blog
