Nube de IA

Nube de IA - Infraestructura híbrida multicloud y soberanía de datos

Las empresas modernas confían en una nube de IA para optimizar los procesos de forma sostenible y utilizar los datos con la mayor eficacia posible. Konfuzio ofrece...

Para optimizar los procesos de forma sostenible y utilizar los datos de la forma más eficaz posible, las empresas modernas confían en una nube de IA. Konfuzio ofrece una solución potente y personalizada para garantizar la plena soberanía de los datos incluso en una infraestructura híbrida multicloud.

Basado en nuestra amplia experiencia en tecnología de IA, este artículo tiene como objetivo proporcionar conocimientos avanzados que le permitirán desarrollar una plataforma de IA en la nube potente y segura. Obtendrá conocimientos para tomar una decisión informada entre ejecutar en sus propios servidores y optar por servicios en la nube de terceros.

En el siguiente Sección encontrará 31 proveedores de alojamiento. Para consultas Contacto con mucho gusto.

¿Qué es una nube de IA?

Una nube de IA es una forma digital de almacenamiento que puede proporcionar diversos recursos informáticos y también utiliza las posibilidades de la inteligencia artificial (IA). De este modo, los datos almacenados pueden vincularse de forma significativa y procesarse de forma inteligente, de modo que puedan desarrollarse y optimizarse modelos empresariales modernos y flujos de trabajo de ciencia de datos.

¿Para qué sirve la nube de inteligencia artificial?

Muchas empresas están modernizando sus operaciones y, de paso, ampliando también sus áreas en computación en nube e inteligencia artificial. Con este crecimiento y la provisión de un número cada vez mayor de modelos de IA (inteligencia artificial) y ML (aprendizaje automático) en una infraestructura altamente disponible y escalable, hay una serie de nuevos retos que muchas empresas quieren y deben afrontar si quieren seguir operando con éxito en el mercado en el futuro.

Los esfuerzos de ciencia de datos a escala empresarial que pretenden implantar la inteligencia artificial y la computación en nube a gran escala son muy complejos de implementar. Por lo tanto, además de una base técnica potente, se necesita una colaboración competente entre los equipos internos de una empresa para crear una solución de alta calidad. Sólo así podrán desarrollarse y mantenerse procesos y modelos empresariales sostenibles.

Para el cuidado y Perfeccionamiento de los procesos y modelos, es de gran importancia establecer una supervisión fiable de los modelos. Sólo con un seguimiento de cerca se pueden detectar las desviaciones o la degradación del rendimiento y ponerles remedio de forma sostenible a lo largo del ciclo de vida de un modelo.

Para garantizar el cumplimiento de las normas en la empresa, es esencial mantener la reproducibilidad, trazabilidad, explicabilidad y verificabilidad de los modelos de aprendizaje automático. Todos estos puntos, así como el desarrollo de un flujo de trabajo de ciencia de datos moderno, solo pueden ser posibles gracias a una potente nube de IA.

GPT en la nube de IA

El interés por GPT, Generative Pretrained Transformer, o Generative AI no es mera exageración, sino una tecnología impactante que está revolucionando el trabajo diario. Mediante la automatización, los contenidos personalizados y la información basada en datos, las empresas pueden optimizar sus procesos y ofrecer experiencias únicas a sus clientes. Al hacerlo, operar en su propia nube de IA garantiza que las empresas obtengan ventajas competitivas a través de una verdadera soberanía de datos.

A continuación, destacamos ocho aplicaciones clave de la IA generativa que ilustran cómo esta tecnología puede transformar diferentes áreas de su negocio, desde ventas y servicios hasta marketing y TI. Tanto si es un profesional de ventas, un representante de servicios, un comercial, un especialista en TI o un directivo de nivel C, esta lista tiene algo para todos. Prepárese para llevar su negocio al siguiente nivel con la IA generativa.

  1. Mejora de CRMLas empresas pueden utilizar la IA generativa para mejorar la experiencia del cliente ofreciendo contenidos generados por IA en todas las interacciones, incluidas las ventas, el servicio, el marketing y las TI. Esta integración tecnológica aumenta significativamente la productividad y la eficiencia.Caso prácticoLos vendedores pueden utilizar la IA para crear rápidamente correos electrónicos personalizados adaptados a las necesidades de cada cliente, basándose en los datos de CRM. Esta automatización permite a los vendedores centrarse en establecer relaciones, cerrar acuerdos y generar ingresos.
  2. Gestión de serviciosLos equipos de servicio pueden utilizar la tecnología de IA para automatizar la creación de informes de servicio, resúmenes de casos y órdenes de trabajo basados en datos fiables de casos y clientes.Caso prácticoLa automatización de la creación de informes de servicio y órdenes de trabajo permite a los equipos de servicio dedicar menos tiempo a tareas rutinarias y más a fidelizar a los clientes. Esta automatización es posible gracias a los datos en tiempo real y a las capacidades de IA de confianza.
  3. Personalización del marketingLa tecnología de IA permite a los equipos de marketing ofrecer experiencias personalizadas y atractivas en cada punto de contacto con el cliente.Caso prácticoLos profesionales del marketing pueden crear rápidamente segmentos de audiencia mediante mensajes en lenguaje natural y recomendaciones basadas en inteligencia artificial para mejorar la segmentación y garantizar que los mensajes y ofertas adecuados lleguen a las personas adecuadas en el momento oportuno.
  4. Personalización del comercioLa tecnología de IA permite a las empresas ofrecer experiencias comerciales personalizadas en cada paso del recorrido del comprador. Las recomendaciones, los contenidos y las comunicaciones generados automáticamente se basan en datos unificados en tiempo real.Caso prácticoLas marcas pueden personalizar automáticamente las descripciones de los productos para cada comprador basándose en los datos de sus clientes. La IA también guía a las marcas en la consecución de objetivos comerciales, como la venta de inventario de la temporada anterior o el aumento del valor medio de los pedidos.
  5. Automatización del flujo de trabajoLa tecnología de IA está cambiando la forma de trabajar al permitir a los usuarios crear flujos de trabajo sin código con sencillas instrucciones en cada paso.Caso prácticoLos usuarios pueden utilizar la automatización de la IA creando flujos de trabajo con acciones de IA integradas en cada paso.
  6. Visualización de datosLa tecnología de IA permite a los usuarios comprender mejor sus datos e interactuar con ellos. Los usuarios pueden generar conocimientos de forma conversacional, lo que permite experiencias de datos más inteligentes.Caso prácticoLos responsables de ventas pueden crear visualizaciones que muestren en tiempo real el progreso respecto a su cuota, junto con recomendaciones para alcanzar sus objetivos, utilizando indicaciones en lenguaje natural.
  7. Generación de flujos de trabajoLa inteligencia artificial permite a los usuarios crear flujos de trabajo a partir de un único mensaje de texto.Caso prácticoLos usuarios pueden crear un flujo de trabajo que notifique a un representante de ventas cuando un cliente potencial se convierte en una oportunidad mediante mensajes en lenguaje natural.
  8. Desarrollo de softwareLa tecnología de IA permite a los desarrolladores y equipos informáticos acelerar el desarrollo de software generando código inteligente a partir del lenguaje natural.Caso prácticoLos desarrolladores pueden programar más rápido buscando vulnerabilidades en el código y sugiriendo código en línea mediante tecnología de IA.

En general, la IA generativa está revolucionando muchos aspectos de las operaciones empresariales, mejorando la experiencia del cliente, aumentando la productividad y ofreciendo información valiosa. Ya sea automatizando tareas rutinarias o proporcionando contenidos sofisticados y personalizados, la IA abre nuevas oportunidades para que las empresas destaquen en un panorama de mercado impulsado digitalmente.

Nube de IA y flujo de trabajo de ciencia de datos

Un flujo de trabajo de ciencia de datos debe procesar los datos de forma fiable y rápida y, al aplicarlo, crear procesos y modelos de negocio automatizados. Esto requiere en el Desarrollo del flujo de trabajo de científicos de datos para repetir y colaborar en una serie de pasos, como el entrenamiento y la optimización de los respectivos modelos.

Una vez entrenados y optimizados los modelos, los modelos de IA o de aprendizaje automático pueden probarse y utilizarse en producción. En este contexto, la gestión y el mantenimiento de un modelo tras su desarrollo son cruciales para la Aportar valor empresarial continuo durante todo su ciclo de vida.

Nube de IA en infraestructuras híbridas y multicloud - Garantizar la soberanía de los datos

En el curso de la digitalización y el aumento exponencial de los volúmenes de datos, el tema de la computación en nube está adquiriendo una enorme importancia. La nube de IA se ha consolidado como una potente herramienta que lleva el análisis de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) a la nube.

Las infraestructuras híbridas y multicloud son cada vez más populares, ya que ofrecen a las empresas flexibilidad, eficiencia y escalabilidad. Permiten distribuir servicios y aplicaciones en distintos entornos de nube y utilizarlos de forma óptima. Pero, ¿qué significa esto para la soberanía de los datos?

La soberanía de los datos -el control y la propiedad de los propios datos- es un aspecto crucial del uso de las tecnologías en la nube. Al utilizar AI Cloud en un entorno híbrido o multicloud, la empresa puede mantener el control sobre sus datos. La soberanía de los datos se mantiene mediante el uso de tecnologías de cifrado y derechos de acceso estrictos.

Además, el uso de tecnologías de IA en la nube en infraestructuras híbridas y multicloud permite un uso eficiente de los recursos. Los datos pueden almacenarse y procesarse donde tenga más sentido. Ya sea localmente, en una nube privada o en una nube pública, la tecnología AI Cloud permite un uso y procesamiento de datos flexible y eficiente.

Pero no se trata solo de eficiencia. Mediante el uso de tecnologías de IA en la nube en entornos híbridos y multicloud, las empresas también pueden desarrollar nuevos modelos de negocio y servicios. Desde la previsión de tendencias de ventas hasta la mejora de las interacciones con los clientes, las posibilidades son casi infinitas.

Por último, la tecnología de IA en la nube también ofrece mayores posibilidades para la seguridad de los datos. Mediante el uso del aprendizaje automático y la IA, las anomalías y las posibles amenazas a la seguridad pueden detectarse y abordarse con mayor rapidez. Esto aumenta la seguridad de los datos y contribuye al cumplimiento de la soberanía de los datos.

¿Qué funciones ofrece una nube de IA?

Sin embargo, tras los experimentos iniciales con IA, muchas empresas tienen dificultades para implantar sus modelos de forma sostenible en los flujos de trabajo y procesos de producción. Procesos engorrosos y manuales, falta de DevOps-La falta de conocimientos o recursos y la capacidad de controlar modelos que se vuelven inexactos o distorsionados con el tiempo se interponen en el camino.

AI Cloud, por su parte, proporciona un entorno de colaboración que facilita a las empresas la creación, gestión, despliegue y supervisión de modelos de aprendizaje automático en producción. Konfuzio ofrece una interfaz sencilla que permite la gestión integral de modelos, la implantación con un solo clic, el escalado automático y la supervisión de modelos con detección automática de desviaciones y sesgos. De este modo, las empresas pueden utilizar AI Cloud para transferir modelos de IA a la producción con mayor rapidez y optimizarlos aún más de forma continua. El resultado: en la práctica también se producen resultados positivos y responsables.

Una nube de IA proporciona todos los componentes para flujos de trabajo de ciencia de datos de alta calidad:

  1. Creación de modelos
  2. Disposición modelo
  3. Gestión de modelos
  4. Supervisión de modelos

1. creación de modelos

Los científicos de datos suelen trabajar en equipo para desarrollar modelos para un caso de uso específico de forma global. Pueden elegir entre diversos marcos de aprendizaje automático para permitir un desarrollo óptimo. AI Cloud permite a los científicos de datos colaborar eficazmente y disponer de un repositorio central de datos y modelos, independientemente del marco de aprendizaje automático utilizado para entrenarlos.

Por ejemplo, los equipos pueden comparar experimentos a través de muchas métricas de evaluación utilizando una tabla de clasificación. Los equipos también pueden ver resúmenes de experimentos y metadatos relevantes para ayudarles a decidir si promover experimentos y modelos de negocio específicos. Una vez que los científicos de datos han seleccionado el experimento de su elección, pueden registrarlo en el Registro de Modelos para crear una nueva versión del modelo.

2. suministro y escalado de modelos por parte de MLOps

El despliegue de modelos plantea una serie de retos y a menudo requiere la colaboración entre equipos de científicos de datos y expertos en infraestructura y operaciones informáticas (DevOps o MLOps). Esto puede volverse aún más complejo a medida que los equipos aumentan el número de modelos y la frecuencia del reentrenamiento. Una nube de IA simplifica este proceso, ya que los modelos pueden desplegarse en un servidor y estar disponibles como punto final REST (procesamiento en tiempo real o asíncrono). También pueden desplegarse automáticamente de forma periódica.

Dentro de cada uno de estos tipos de despliegue, las organizaciones tienen la opción de elegir entre los siguientes modos de despliegue: Modelo único (despliegue sencillo), prueba A/B (envío de una parte del tráfico a diferentes modelos) y Champion/Challenger (comparación del rendimiento de un nuevo modelo challenger con el del modelo champion establecido). Los modelos también pueden utilizarse en entornos específicos que pueden configurar los equipos. MLOps ofrece un historial completo de despliegue y la posibilidad de volver a una versión anterior en caso necesario. Todo esto puede hacerse con unos pocos clics en AI Cloud.

3. gestión de modelos y gobierno de modelos

AI Cloud almacena y gestiona datos, artefactos, experimentos, modelos y despliegues, aumentando la transparencia para los científicos de datos y los equipos de conformidad. También proporciona resultados y declaraciones de importancia de las características para simplificar el cumplimiento. Existen permisos a nivel de usuario y de grupo para garantizar que sólo las personas autorizadas puedan realizar cambios en el entorno. Además, el cuadro de mandos muestra claramente una visión general de toda la organización, los usuarios, los experimentos, las implantaciones y los protocolos de prueba.

4. seguimiento de modelos

Básicamente, hay que tener en cuenta que el rendimiento de un modelo se degrada con el tiempo. Las empresas que quieren maximizar el rendimiento de sus aplicaciones necesitan supervisar el rendimiento de éstas para identificar el momento óptimo de sustituir o reelaborar los modelos. Los flujos de trabajo de AI Cloud incluyen la supervisión en tiempo real de los modelos para detectar anomalías, desviaciones y degradación de la equidad y la precisión. Los equipos de TI también pueden ver sus métricas y alertas en un panel en tiempo real, lo que permite a los científicos de datos profundizar para obtener una comprensión completa.

Las funciones de alerta de AI Cloud permiten a los equipos establecer reglas y recibir notificaciones de eventos críticos. Cuando se supera el umbral predefinido y se producen anomalías, se envían alertas al cuadro de mandos y los errores pueden corregirse antes de que se conviertan en un problema para la empresa. Además, el científico de datos puede configurar el modelo para que se vuelva a entrenar automáticamente cuando una métrica específica caiga por debajo de un umbral.

Konfuzio proporciona la infraestructura para su nube de IA empresarial

Konfuzio está especializada en proporcionar una infraestructura robusta y escalable para la implementación de nubes de IA empresariales. Esta plataforma utiliza las últimas tecnologías y modelos para ofrecer soluciones innovadoras de gestión de datos y aprendizaje automático en la nube.

Al integrar tecnologías como Salesforce, Google y Azure en su plataforma, Konfuzio ofrece una herramienta versátil para aplicaciones empresariales. La plataforma permite a las empresas abrir nuevos caminos utilizando modelos de IA y soluciones basadas en datos para optimizar sus procesos empresariales.

Uno de los aspectos clave de la plataforma Konfuzio es el uso eficiente de los datos. La plataforma ofrece potentes herramientas de gestión de datos que permiten un análisis rápido y sencillo de grandes cantidades de datos. Gracias a la capacidad de extraer información relevante de los datos, las empresas pueden tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa y atender mejor a sus clientes.

Además del análisis de datos, Konfuzio ofrece servicios y soluciones integrales de aprendizaje automático. Con funciones como el modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer), Konfuzio permite desarrollar e implementar potentes aplicaciones de IA. Tanto si se trata de automatizar solicitudes de servicio al cliente como de predecir tendencias de ventas, Konfuzio proporciona los recursos necesarios.

Konfuzio también ofrece una gama de aplicaciones y productos adaptados específicamente a las necesidades de las empresas. Desde aplicaciones de atención al cliente hasta herramientas de inteligencia empresarial, la plataforma de Konfuzio permite a las empresas mejorar sus procesos de negocio mediante el uso de tecnologías de IA en la nube.

En general, Konfuzio ofrece una infraestructura completa y sólida para implementar una nube de IA empresarial. Con su plataforma, las empresas pueden aprovechar al máximo la tecnología en la nube manteniendo el control sobre sus datos. Con Konfuzio, las empresas pueden alcanzar el siguiente nivel en el camino hacia la transformación digital.

¿Qué alternativas existen a AI Cloud?

Para el uso eficaz de la inteligencia artificial, no solo se necesita un potente software de IA, sino también la infraestructura en la nube adecuada. Aunque los proveedores más conocidos en este ámbito son Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform, hay muchos otros proveedores que son alternativas potentes y rentables.

La elección del proveedor de nube adecuado depende de varios factores, como los requisitos específicos de la empresa, la disponibilidad de recursos y la infraestructura necesaria. La compatibilidad con el software de IA, en este caso Konfuzio, también es un aspecto esencial.

El despliegue de Konfuzio no se limita a proveedores de nube específicos, sino que puede realizarse en cualquier entorno de nube adecuado. Uno de los métodos de despliegue más eficaces y rentables es el uso de contenedores. Docker, una herramienta líder en este campo, permite aislar el software en contenedores independientes, lo que simplifica y agiliza el despliegue. Además, Konfuzio también puede desplegarse en un clúster Kubernetes, una plataforma para automatizar el despliegue, escalado y gestión de aplicaciones en contenedores.

Como alternativa, Konfuzio también puede instalarse in situ, es decir, en los propios servidores de la empresa. Este método ofrece a las empresas un control total sobre sus datos y procesos. Es especialmente útil para las empresas que tienen que cumplir estrictos requisitos de protección de datos o quieren conservar el control total de su infraestructura.

31 proveedores para crear una nube de IA

Es importante tener en cuenta que la elección del proveedor de alojamiento adecuado puede tener un impacto significativo en el rendimiento y la rentabilidad de la solución de IA. Por lo tanto, las empresas deben considerar cuidadosamente las diferentes opciones antes de tomar una decisión. Independientemente de la solución de alojamiento elegida, es fundamental que las empresas seleccionen el software de IA adecuado que satisfaga sus necesidades y objetivos específicos. En este caso, Konfuzio ofrece una plataforma robusta y versátil para la digitalización y automatización de los procesos empresariales.

  1. Servicios web de Amazon (AWS)
  2. Plataforma en nube de Google (GCP)
  3. Microsoft Azure
  4. Nube de IBM
  5. Nube Alibaba
  6. Infraestructura en la nube de Oracle
  7. Nube de Tencent
  8. Plataforma en la nube de SAP
  9. Rackspace
  10. Océano Digital
  11. Vultr
  12. Linode
  13. Heroku
  14. Nube de Hetzner
  15. OVHcloud
  16. Scaleway
  17. CloudSigma
  18. UpCloud
  19. Hostwinds
  20. Vultr
  21. Web líquida
  22. Alojamiento A2
  23. Bluehost
  24. SiteGround
  25. iPage
  26. DreamHost
  27. Alojamiento InMotion
  28. HostGator
  29. 1&1 IONOS
  30. Salesforce Cloud - Nube de ventas
  31. Zoho Cloud

Datos en la Unión Europea - IA y GDPR

La clave para una potente plataforma de IA en la nube son soluciones de software sólidas que garanticen altas velocidades de infraestructura y un rendimiento fiable. Mediante la implementación de tecnologías como la computación confidencial y el cifrado de almacenamiento basado en hardware, las empresas pueden crear enclaves seguros en los que los datos están continuamente protegidos incluso mientras se intercambian y procesan. Estas características de seguridad son especialmente esenciales para los procesos que implican datos sensibles.

"Cada vez más empresas utilizan la inteligencia artificial a diario".

Jonas Metz, Director de Operaciones Estratégicas de OVHcloud Alemania

Un concepto de seguridad integral que cumpla las normas más estrictas es crucial para garantizar la soberanía de los datos. Los controles biométricos de acceso, la videovigilancia avanzada y las estrictas restricciones de acceso son sólo algunas de las características que garantizan las zonas de confianza. Además, las zonas dedicadas a la destrucción de discos duros garantizan la protección de programas y datos centrales y sensibles contra su divulgación, modificación, contaminación y espionaje.

En cuanto a la protección de datos, es importante señalar que los datos alojados en la UE -a diferencia de las ofertas de hiperescaladores internacionales como Azure, Google o Amazon- están sujetos exclusivamente a la legislación europea y al GDPR. Así pues, puede garantizarse la soberanía de los datos frente a leyes extraterritoriales no europeas.

Construir su propia nube de IA ofrece a las empresas varias ventajas:

  1. Potentes soluciones de nube y software que pueden soportar y escalar modelos de aprendizaje automático.
  2. Fácil implantación de la inteligencia artificial gracias a servicios y plataformas de fácil uso.
  3. Ahorro potencial de costes en comparación con los hiperescaladores conocidos gracias a una gestión optimizada de los recursos.
  4. Garantice la soberanía de los datos y el cumplimiento mediante el alojamiento dentro de la UE y un soporte que se adhiera a las estrictas normas del GDPR.

Para obtener los mejores resultados, es esencial desarrollar una estrategia empresarial centrada en el uso de nuevas tecnologías como la IA y el aprendizaje basado en datos. Una inversión de este tipo puede reportar importantes beneficios, como acelerar la innovación, mejorar el servicio al cliente y generar nuevos modelos de negocio.

Conclusión

Al trabajar con nosotros como fabricante de IA, se hace posible la integración sin complicaciones de la inteligencia artificial en las ofertas en la nube. La atención se centra en el cumplimiento del GDPR y la eficiencia de costes. El resultado es una nube de IA innovadora y potente que puede utilizarse para desarrollar e implementar modelos de IA y aprendizaje automático.

Para la implantación de esta plataforma de IA, nuestros socios con experiencia en el sector están a su lado. Si está interesado en una conversación sin compromiso con un socio de consultoría o implementación de su sector, estaremos encantados de ayudarle a establecer el contacto adecuado.

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