Por Joaquín Rodríguez Antibón, CEO de TycheTools
El aprendizaje automático (ML) es una de las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) que cada vez está más presente en el día a día, y tiene un gran potencial, ya que es uno de los principales pilares sobre los que se sustentará la transformación digital.
Su uso está creciendo exponencialmente y, según los medios especializados en tecnología, se estima que aumentará la eficiencia y sostenibilidad del sector de los centros de datos hasta en un 40 por ciento en un futuro no muy lejano.
¿Crees que la IA ya es una realidad generalizada en los centros de datos?
La inteligencia artificial está de moda. Para ser competetivo, debe tener inteligencia artificial de alguna manera, y los centros de datos y las infraestructuras críticas no son una excepción.
A menudo se incluyen entre los llamados "sistemas inteligentes" los sistemas basados en reglas, donde no hay valor en los datos, pero en las reglas, no hay aprendizaje, no escalan bien y no se comportan bien en situaciones anómalas. Esto no es más que experiencia o conocimiento embotellado en una aplicación. Pero no es suficiente llamarlo IA.
Entonces, ¿cómo se debe aplicar la IA en un centro de datos?
Las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático deben maximizar la visibilidad de la operación en el entorno de las salas técnicas y los centros de datos, lo que en última instancia facilita una mejor toma de decisiones y automatización, al colocar el análisis de datos en el centro de las operaciones.
El uso de una combinación de técnicas de aprendizaje automático y sistemas basados en reglas, que evoluciona continuamente para maximizar el valor que el análisis de datos aporta a los operadores, es la clave para una herramienta de IA integral.
Realmente no creo en los sistemas basados en reglas, pero las pautas y estándares de mejores prácticas nos imponen umbrales y reglas, por esa razón, es fundamental combinarlos con técnicas de aprendizaje automático que capturen cantidades de datos sin precedentes para que los resultados sean robustos frente a las anomalías y puede escalar razonablemente.
Finalmente, ¿Qué aportan ML e AI al centro de datos?
Las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático maximizan la visibilidad de la operación en el entorno de salas técnicas y centros de datos, lo que en última instancia facilita una mejor toma de decisiones y automatización.
Al colocar el análisis de datos en el corazón de las operaciones, ML e AI brindan ahorros de energía, mayor solidez y eficiencia operativa. Proporcionar la información que los operadores necesitan para transformar su negocio.
Tener los datos correctos ayuda a las empresas en general a tomar mejores decisiones, lo que facilita la mejora de la productividad y la eficiencia energética. Comprender los datos, analizarlos inteligentemente e identificar patrones facilita el desarrollo de estrategias comerciales que se ajusten a diferentes necesidades, reduciendo sustancialmente los errores y optimizando los recursos.
Es necesario aprovechar la IA en el centro de datos de manera viable para todas las empresas basadas en datos. Gartner ha declarado que más del 30 por ciento de los centros de datos que no implementan IA y aprendizaje automático no serán viables operativa y económicamente pronto. Por lo tanto, todas las empresas basadas en datos deben implementar IA y verdadero aprendizaje automático en sus centros de datos. La IA también ayudará a las organizaciones a adelantarse a las crecientes necesidades de almacenamiento y procesamiento de datos.
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