Cómo sacar partido a GenAI con el almacenamiento de datos

La Inteligencia Artificial (IA) y la IA generativa (GenAI) son algunas de las tecnologías más populares y las organizaciones están compitiendo para aprovechar sus beneficios. Una encuesta reciente realizada a directivos de TI en el Reino Unido, Estados Unidos, Francia y Alemania, reveló que el 76% de ellos cree que el impacto de GenAI será significativo o transformador para sus organizaciones. Además, McKinsey prevé que la GenAI podría aportar entre 2.600 y 4.400 millones de dólares a la economía mundial anualmente.

Sin embargo, para construir y entrenar modelos de GenAI, las organizaciones necesitan grandes cantidades de información. A su vez, estos mismos modelos también generan muchos datos. Por lo tanto, la pregunta que todo directivo debe hacerse antes de adoptar la IA y la GenAI es: ¿están nuestras soluciones de almacenamiento a la altura?

De 2024 en adelante, una arquitectura de datos escalable, segura y económicamente sólida será la que diferenciará a las organizaciones que simplemente se postulan en la carrera de la IA de las que la lideran.

Soluciones de almacenamiento para la era GenAI

Para que la GenAI se implemente con éxito, las organizaciones deben repensar, rediseñar y optimizar su almacenamiento para gestionar eficazmente los elevados requisitos de gestión de datos de la GenAI. De este modo, las organizaciones evitarán una posible ralentización de los procesos debido a un almacenamiento inadecuado o mal diseñado.

La realidad es que los sistemas de almacenamiento tradicionales ya están luchando por seguir el ritmo de la explosión de datos, y a medida que los sistemas GenAI avancen y aborden tareas nuevas y más complejas, los requisitos no harán más que aumentar. En otras palabras, las plataformas de almacenamiento deben estar alineadas con las realidades más complejas de los datos no estructurados, también conocidos como datos cualitativos, y con las necesidades emergentes de la GenAI.

En pocas palabras, las organizaciones desean poder acceder, mover, escalar y proteger sus datos. Como solución rápida, muchos han recurrido a estrategias cloud-first, en las que los datos se almacenan en múltiples entornos de nube pública. Si bien esto proporciona una solución potencial a corto plazo, a largo plazo las organizaciones se enfrentarán a costes crecientes de entrada y salida de datos, preocupaciones de seguridad y desafíos de optimización de datos. Para que la GenAI realmente surta efecto, necesita un acceso sencillo a los datos, algo que una estrategia que prioriza la nube tendrá dificultades para proporcionar.

En su lugar, las organizaciones deberían adoptar un enfoque multicloud por diseño. Esto les ayudará a liberar todo el potencial de la nube múltiple a corto y largo plazo, sin verse limitados por ecosistemas aislados de herramientas y servicios propietarios. La multicloud por diseño aporta coherencia de gestión al almacenamiento, la protección y la seguridad de los datos en entornos multinube.

Invertir en nuevas tecnologías de almacenamiento

Las empresas necesitan enfoques nuevos y novedosos que se adapten a los requisitos específicos de GenAI y a los vastos y diversos conjuntos de datos. Algunas de estas tecnologías de vanguardia incluyen el almacenamiento distribuido, la compresión de datos y la indexación de datos.

• El almacenamiento distribuido mejora la escalabilidad y la fiabilidad de los sistemas GenAI al alojar los datos en múltiples ubicaciones. Por ejemplo, las organizaciones pueden escalar rápidamente sus necesidades de almacenamiento en varios nodos, en caso de que aumente la demanda, así como replicar sus datos más críticos, lo que permite almacenarlos en una ubicación separada y recuperarlos fácilmente en caso de un ciberataque.
• Otra preocupación clave a la que se enfrentan muchas organizaciones es el coste. Sin embargo, este aspecto se puede abordar en parte mediante la compresión de datos. Al eliminar los datos no deseados a través de métodos de compresión de datos, las organizaciones pueden reducir sus necesidades de almacenamiento. Esto se logra analizando los datos de manera más efectiva y eliminando la información innecesaria para lograr una versión más resumida. Esto, a su vez, reduce la cantidad de almacenamiento requerido por la organización y, en consecuencia, ahorra costes.
• La indexación de datos, por otro lado, mejora las capacidades de recuperación y contribuye a capacidades de búsqueda y entrenamiento más rápidas y eficientes al organizar los datos de manera más efectiva en ubicaciones específicas.

Combinadas, estas tres tecnologías mejoran el rendimiento, la eficiencia y el ahorro de costes. Tres de las prioridades clave para abordar una transición indolora a las tecnologías GenAI. Para tener éxito, GenAI requiere una base de almacenamiento sólida como primer paso. Puede que no sea el tema más emocionante para los líderes empresariales, pero la forma en que las organizaciones almacenan y gestionan los datos generará un mayor valor empresarial en el futuro.