En los últimos 18 meses, la inteligencia artificial generativa (IA generativa) ha revolucionado el mundo.
Nuevos servicios, como ChatGPT y DALL-E, pueden generar texto, imágenes y código de software en respuesta a instrucciones de los usuarios expresadas en lenguaje natural.
Ahora es posible alcanzar nuevos niveles de productividad y, según un estudio reciente de Bloomberg Intelligence, el mercado de la IA generativa podría alcanzar un valor de hasta 1,3 billones de USD en 2032.
Ahora que el valor de esta tecnología resulta evidente, estamos empezando a observar un creciente interés por crear versiones específicas para cada sector y región de los grandes modelos de lenguaje (LLM), que permiten a los ordenadores generar textos y otros contenidos verosímiles.
Los LLM son modelos lingüísticos estadísticos entrenados con una enorme cantidad de datos. Pueden utilizarse para generar y traducir textos y otros contenidos, así como para realizar tareas de procesamiento del lenguaje natural. Los LLM suelen basarse en arquitecturas de aprendizaje profundo.
En todo el mundo, los operadores de telecomunicaciones pioneros ya se están preparando para desempeñar un papel fundamental en la prestación y la seguridad de estos LLM especializados. En concreto, prevén una fuerte demanda de soluciones integrales de IA generativa por parte de empresas, start-ups, universidades y administraciones públicas que no pueden permitirse construir por sí mismas la infraestructura informática necesaria.
Se trata de una tendencia llamativa y, con las medidas de seguridad adecuadas, las soluciones de LLM como servicio podrían utilizarse pronto para desarrollar aplicaciones específicas de IA generativa para la sanidad, la educación, el transporte y otros sectores clave (incluidas las telecomunicaciones).
Desafíos
Entonces, ¿cuáles son los próximos pasos para que todo funcione y cuáles son algunos de los principales retos que nos esperan?
Dado que deben ofrecer una gran capacidad de respuesta, ser muy fiables y estar siempre disponibles, es probable que muchos LLM se distribuyan entre varias nubes y ubicaciones en el extremo de la red.
De hecho, con una latencia adecuada, la IA generativa será una parte esencial de las propuestas de edge computing de las empresas de telecomunicaciones, ya que los usuarios necesitarán respuestas «conversacionales» en tiempo real.
Para las empresas de telecomunicaciones que han tenido dificultades para aumentar sus ingresos, proporcionar infraestructura en el extremo de la red para dar soporte a sistemas especializados de IA generativa podría representar un importante mercado nuevo. Bloomberg Intelligence estima que el mercado de infraestructura como servicio para la IA generativa (utilizada para entrenar grandes modelos de lenguaje) alcanzará un valor de 247.000 millones de dólares estadounidenses en 2032.
No obstante, quienes esperen hacerse de oro con la IA generativa deben actuar con cautela.
Las arquitecturas distribuidas, que pueden aumentar la superficie potencial de ataque, requieren soluciones de seguridad sólidas y escalables para evitar la filtración de datos e información de identificación personal, tanto en las fases de entrenamiento como de inferencia de la IA.
Dado que los actores maliciosos recurren cada vez más a técnicas de movimiento lateral para abarcar varios sistemas interconectados, es fundamental que las empresas de telecomunicaciones protejan tanto las aplicaciones como las API que utilizarán terceros para acceder al LLM como servicio. Para concienciar sobre este aspecto, la Open Source Foundation for Application Security (OWASP) ha puesto en marcha recientemente un nuevo proyecto destinado a informar a desarrolladores, diseñadores, arquitectos, responsables y organizaciones sobre los posibles riesgos de seguridad que conlleva implementar y gestionar LLM.
Una cosa es segura: las empresas de telecomunicaciones deben mantener la confianza de los clientes necesaria para convertirse en actores creíbles en este mercado, ya que los sistemas de IA generativa a menudo tendrán que procesar datos sensibles de carácter personal o comercial. Por ese motivo, muchos gobiernos y organismos reguladores quieren que estos sistemas se ejecuten en infraestructuras informáticas ubicadas dentro de sus jurisdicciones. Al mismo tiempo, las empresas también son reacias a compartir datos sensibles que puedan poner en riesgo su propiedad intelectual y, por tanto, prefieren utilizar ofertas privadas de LLM.
Otros aspectos destacables incluyen el modo en que los clústeres de IA actúan como comunidades virtuales de usuarios, lo que requiere rutas de datos de alto rendimiento para acceder a los datos alojados en los repositorios privados de países y empresas.
Además, el impacto de la IA en el tráfico y la infraestructura de red estará cada vez más condicionado por los planes de países y empresas para alojar sus propias aplicaciones de IA. La preocupación por las alucinaciones, los derechos de autor, la seguridad y el impacto medioambiental de la IA está llevando a muchos a buscar una mayor protección y control de los datos. Asimismo, necesitarán nuevas formas de mitigar la presión prevista sobre las GPU. Todas estas consideraciones repercuten en el coste total de propiedad (TCO) de las infraestructuras de IA.
Entran en escena las empresas de telecomunicaciones: protección flexible y escalable en múltiples entornos
Las empresas de telecomunicaciones pueden desempeñar un papel fundamental en la revolución de la IA. Disponen de infraestructuras nacionales, ya cuentan con una oferta B2B y son una opción natural para convertirse en proveedores de IA como servicio.
Como ejemplo, F5 ya está ayudando a un operador de telecomunicaciones europeo a proteger su nueva propuesta de IA generativa. En este caso, nuestro cliente utiliza las tecnologías Nvidia DGX Super POD y Nvidia AI Enterprise para desarrollar el primer LLM entrenado de forma nativa en un idioma local. El objetivo es captar los matices del idioma, así como las particularidades de su gramática, contexto e identidad cultural.
Para proteger la solución en múltiples ubicaciones perimetrales, el operador de telecomunicaciones utilizará F5 Distributed Cloud Web Application and API Protection (WAAP), que se ofrece como servicio basado en la nube. También está utilizando los clústeres de ADC de F5 para equilibrar la carga de la nueva plataforma de IA en toda su infraestructura perimetral.
Fundamentalmente, las soluciones de F5 pueden utilizarse tanto en la nube pública como en centros de datos multiinquilino, además de en sus propias instalaciones y en su infraestructura perimetral.
Además, F5 Distributed Cloud WAAP y las soluciones de seguridad de API asociadas pueden escalar rápidamente a medida que aumenta el tráfico, lo que reduce el coste total de ofrecer el LLM como servicio. F5 también proporciona la visibilidad del flujo de tráfico, la latencia y los tiempos de respuesta que los operadores de telecomunicaciones y otros proveedores de servicios gestionados necesitarán para ofrecer acuerdos de nivel de servicio a sus clientes empresariales.
Otra forma en que F5 puede ayudar es abordando el hecho de que la inferencia de los LLM y las tareas de IA son conocidas por requerir una gran cantidad de recursos. Estas cargas de trabajo exigen amplios intercambios de datos y suelen generar cuellos de botella debido a la necesidad de realizar intercambios de datos seguros a gran escala. Esto puede reducir el aprovechamiento de recursos valiosos, lo que se traduce en un aumento de los costes operativos y en retrasos para alcanzar los resultados deseados.
Si juegan bien sus cartas y saben aprovechar de forma inteligente soluciones de seguridad sólidas y escalables, las empresas de telecomunicaciones tienen todo lo necesario para convertirse en proveedores de confianza de LLM específicos para cada sector y país. Las que lo consigan obtendrán, sin duda, una importante ventaja competitiva en los próximos años.
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