Ahora que estamos en 2024, no podemos pasar por alto el profundo impacto que Inteligencia artificial (IA) está teniendo en nuestras operaciones en todos los negocios y sectores del mercado. Una investigación gubernamental ha descubierto que una de cada seis organizaciones del Reino Unido ha adoptado al menos una tecnología de inteligencia artificial en sus flujos de trabajo, y se espera que esa cifra aumente hasta 2040.
Con la creciente adopción de la IA y la IA generativa (GenAI), el futuro de cómo interactuamos con la web depende de nuestra capacidad para aprovechar el poder de la inferencia. La inferencia ocurre cuando un modelo de IA entrenado utiliza datos en tiempo real para predecir o completar una tarea, probando su capacidad para aplicar el conocimiento adquirido durante el entrenamiento. Es el momento de la verdad del modelo de IA para mostrar qué tan bien puede aplicar la información de lo que ha aprendido. Ya sea que trabaje en atención médica, comercio electrónico o tecnología, la capacidad de aprovechar los conocimientos de la IA y lograr una verdadera personalización será crucial para la participación del cliente y el éxito empresarial futuro.
Inferencia: la clave para la verdadera personalización
La clave para la personalización radica en el despliegue estratégico de la inferencia ampliando los grupos de inferencia más cerca de la ubicación geográfica del usuario final. Este enfoque garantiza que las predicciones basadas en IA para las solicitudes entrantes de los usuarios sean precisas y se entreguen con retrasos mínimos y baja latencia. Las empresas deben aprovechar el potencial de GenAI para desbloquear la capacidad de brindar experiencias de usuario personalizadas y adaptadas.
Las empresas que no hayan previsto la importancia de la nube de inferencia se quedarán atrás en 2024. Es justo decir que 2023 fue el año de la experimentación con la IA, pero la nube de inferencia permitirá la realización de resultados reales con GenAI en 2024. puede desbloquear la innovación en fuente abierta Modelos de lenguaje grandes (LLM) y haga realidad la verdadera personalización con la inferencia en la nube.
Director de marketing de Vultr.
Una nueva aplicación web
Antes de la entrada de GenAI, la atención se centraba en proporcionar contenido preexistente sin personalización cerca del usuario final. Ahora, a medida que más empresas se someten a la transformación GenAI, veremos el surgimiento de la inferencia en el borde, donde los LLM compactos pueden crear contenido personalizado de acuerdo con las indicaciones de los usuarios.
Algunas empresas todavía carecen de una estrategia de vanguardia sólida, y mucho menos de una estrategia de vanguardia GenAI. Necesitan comprender la importancia de capacitar de manera centralizada, inferir localmente y desplegar globalmente. En este caso, ofrecer inferencia en el borde requiere que las organizaciones tengan una pila de Unidad de procesamiento de gráficos (GPU) distribuida para entrenar y ajustar modelos con conjuntos de datos localizados.
Una vez que estos conjuntos de datos se ajustan, los modelos se implementan globalmente en los centros de datos para cumplir con las regulaciones locales de privacidad y soberanía de los datos. Las empresas pueden ofrecer un servicio mejor y más personalizado. experiencia del cliente integrando la inferencia en sus aplicaciones web mediante el uso de este proceso.
GenAI requiere potencia de procesamiento de GPU, pero las GPU suelen estar fuera del alcance de la mayoría de las empresas debido a sus altos costos. Al implementar GenAI, las empresas deberían buscar LLM más pequeños y de código abierto en lugar de grandes centros de datos a hiperescala para garantizar flexibilidad, precisión y rentabilidad. Las empresas pueden evitar servicios complejos e innecesarios, un enfoque de tómalo o déjalo que limita la personalización y la dependencia de un proveedor que dificulta la migración de cargas de trabajo a otros entornos.
GenAI en 2024: dónde estamos y hacia dónde nos dirigimos
La industria puede esperar un cambio en el panorama de las aplicaciones web para fines de 2024 con la aparición de las primeras aplicaciones impulsadas por modelos GenAI.
La capacitación centralizada de modelos de IA permite un aprendizaje integral a partir de vastos conjuntos de datos. La capacitación centralizada garantiza que los modelos estén bien equipados para comprender patrones y matices complejos, proporcionando una base sólida para predicciones precisas. Su verdadero potencial se verá cuando estos modelos se implementen globalmente, permitiendo a las empresas acceder a una amplia gama de mercados y comportamientos de los usuarios.
El quid de la cuestión reside en el componente de inferencia local. Inferir localmente implica acercar la potencia de procesamiento al usuario final, un paso fundamental para minimizar la latencia y optimizar la experiencia del usuario. A medida que somos testigos del auge de la informática de punta, la inferencia local se alinea perfectamente con la distribución de las tareas computacionales más cerca de donde se necesitan, lo que garantiza respuestas en tiempo real y mejora la eficiencia.
Este enfoque tiene implicaciones importantes para diversas industrias, desde el comercio electrónico hasta la atención médica. Considere si una plataforma de comercio electrónico aprovechó GenAI para recomendaciones de productos personalizadas. Al inferir localmente, la plataforma analiza las preferencias del usuario en tiempo real y ofrece sugerencias personalizadas que resuenan con sus necesidades inmediatas. El mismo concepto se aplica a las aplicaciones sanitarias, donde la inferencia local mejora la precisión del diagnóstico al proporcionar información rápida y precisa sobre los datos del paciente.
Este movimiento hacia la inferencia local también aborda preocupaciones sobre la privacidad de los datos y el cumplimiento. Al procesar los datos más cerca de la fuente, las empresas pueden cumplir con los requisitos reglamentarios y al mismo tiempo garantizar que la información confidencial permanezca dentro de los límites geográficos establecidos por las leyes de protección de datos.
La era de la inferencia ha llegado
El viaje hacia el futuro de las aplicaciones web impulsadas por IA está marcado por tres estrategias: capacitación central, implementación global e inferencia local. Este enfoque no sólo mejora las capacidades del modelo de IA, sino que también es agonista para el proveedor, independientemente de computación en la nube plataforma o proveedor de servicios de IA. A medida que entramos en una nueva era de la era digital, las empresas deben reconocer el papel fundamental de la inferencia en la configuración del futuro de las aplicaciones web impulsadas por la IA. Si bien existe una tendencia a centrarse en la capacitación y la implementación, acercar la inferencia al usuario final es igualmente importante. Su impacto colectivo ofrecerá oportunidades sin precedentes para la innovación y la personalización en diversas industrias.
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