Explicación de la infraestructura de IA

F5 Newsroom Staff

La infraestructura de IA hace referencia a la combinación especializada de sistemas de hardware y software necesarios para desarrollar, entrenar, implementar y gestionar a gran escala cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Una infraestructura de IA sólida permite a los desarrolladores crear e implementar eficazmente aplicaciones de IA y ML tan diversas como chatbots y asistentes virtuales, vehículos autónomos, análisis de imágenes médicas, agricultura de precisión y detección de anomalías para prevenir el fraude en las transacciones bancarias.

Lee esta entrada del blog para conocer ejemplos de infraestructura de IA, descubrir sus componentes y qué constituye una carga de trabajo de IA, y entender en qué se diferencia la infraestructura de IA de la infraestructura de TI tradicional. También explicaremos cómo crear, optimizar y proteger una infraestructura de IA.

Infraestructura de IA frente a infraestructura de TI

En primer lugar, ¿por qué se necesita una infraestructura informática diferente para la IA? Las aplicaciones de IA se diferencian radicalmente de las aplicaciones tradicionales en la forma en que procesan los datos y consumen recursos informáticos, y los sistemas de TI tradicionales no están diseñados para satisfacer las exigencias específicas de las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático.

Aunque satisfacer los requisitos de la IA exige una infraestructura especializada y adaptada al ciclo de vida de la IA, estas exigencias no están frenando el crecimiento de las inversiones en IA y aprendizaje automático. Según el Informe sobre el estado de la estrategia de aplicaciones de F5 de 2025, el 96 % de las organizaciones encuestadas están implementando actualmente modelos de IA. Además, el 71 % de los participantes en la encuesta El estado de la IA de McKinsey afirma que sus organizaciones utilizan habitualmente la IA generativa en funciones empresariales.

La IA requiere una enorme potencia de cálculo: las cargas de trabajo de IA consumen y generan grandes volúmenes de datos, a menudo en tiempo real. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo (LLM) que sustentan aplicaciones de IA generativa puede implicar millones de parámetros y operaciones matemáticas complejas. Los requisitos de infraestructura de la IA generativa exigen procesadores especializados de alto rendimiento, almacenamiento escalable y de acceso rápido, acceso a memoria de baja latencia y redes de gran ancho de banda.

Esta infraestructura debe dar soporte a todos los componentes esenciales de una aplicación de IA en cada etapa del flujo de trabajo de IA, garantizando el rendimiento, la escalabilidad y la capacidad de respuesta en cada paso del proceso. Todo comienza con la ingesta de datos, es decir, el proceso de recopilar datos para alimentar los modelos de IA. Este paso requiere una gestión sólida del tráfico y un ancho de banda suficiente para procesar de forma eficiente flujos de datos de alto rendimiento.

Tras la ingesta de datos, el entrenamiento de modelos es el proceso iterativo de crear un nuevo modelo de IA mediante conjuntos de datos de entrenamiento. La infraestructura debe ofrecer una gran capacidad de computación para perfeccionar los modelos y lograr una alta precisión al realizar tareas específicas. La inferencia es la fase de ejecución en la que las aplicaciones de frontend interactúan con modelos de IA entrenados. Una aplicación envía datos de entrada al modelo, que procesa la solicitud y devuelve una respuesta.

Los sistemas agénticos llevan la IA más allá del procesamiento de datos y de las interacciones de solicitud y respuesta, permitiéndole actuar de forma proactiva sin intervención humana. Para dar soporte a la IA agéntica, se requieren capacidades avanzadas de orquestación y toma de decisiones en tiempo real.

Muchas aplicaciones de IA funcionan en el perímetro, lo que permite realizar análisis y automatizar procesos en dispositivos IoT como sensores, cámaras y maquinaria industrial. Estos casos de uso en tiempo real requieren una infraestructura optimizada para el procesamiento distribuido de baja latencia cerca de la fuente de datos.

¿Cuáles son las diferencias entre la infraestructura de IA y la infraestructura de TI? La infraestructura de IA utiliza hardware especializado y plataformas de datos para facilitar la computación acelerada y satisfacer las elevadas necesidades computacionales de las cargas de trabajo de IA. Por ejemplo, se basa en unidades de procesamiento gráfico (GPU), optimizadas para el procesamiento en paralelo, en lugar de las unidades centrales de procesamiento (CPU) tradicionales que suelen utilizarse en los sistemas de TI estándar para cargas de trabajo de uso general.

Las soluciones de infraestructura de IA también incorporan software específico, como bibliotecas y marcos de aprendizaje automático, que son fundamentales para desarrollar, entrenar e implementar modelos de IA. Estas herramientas no suelen encontrarse en las pilas de TI tradicionales, que se centran más en las aplicaciones empresariales y la gestión de datos.

La pila de infraestructura de IA suele denominarse una fábrica de IA, en alusión a las fábricas tradicionales, donde una serie de procesos repetitivos y, a menudo, automatizados dan lugar a un producto. Sin embargo, en el caso de una fábrica de IA, el producto es la inteligencia. En palabras de Jensen Huang, fundador y consejero delegado de NVIDIA: «La IA es ahora una infraestructura y esta infraestructura, al igual que internet o la electricidad, necesita fábricas. Estas fábricas son, en esencia, lo que construimos hoy en día. No son los centros de datos del pasado… Se les suministra energía y producen algo increíblemente valioso…»

Componentes de la infraestructura de IA

Para admitir eficazmente las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático, las organizaciones emplean una arquitectura de infraestructura de fábrica de IA diseñada específicamente para este fin, que incluye capacidades especializadas de computación, almacenamiento y software.

Estos recursos informáticos incluyen:

• GPU. Como piedra angular de la infraestructura de IA, las GPU permiten el procesamiento en paralelo y son esenciales para entrenar y ejecutar modelos de IA complejos. Gracias a sus miles de núcleos, pueden realizar varias tareas simultáneamente, lo que acelera drásticamente el rendimiento. NVIDIA es uno de los proveedores de GPU para infraestructuras de IA más utilizados.
• TPU (unidades de procesamiento tensorial). Desarrolladas por Google, las TPU son aceleradores de IA especializados y optimizados para operaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Ofrecen un alto rendimiento y una baja latencia, por lo que son ideales tanto para el entrenamiento como para la inferencia en aplicaciones de IA a gran escala.

Los recursos de almacenamiento y procesamiento de datos incluyen:

• Soluciones de almacenamiento escalables. Dado que los modelos de IA requieren enormes cantidades de datos de entrenamiento, el almacenamiento de datos es fundamental para hacer posible la infraestructura de IA. Las bases de datos locales o en la nube, los lagos de datos y los sistemas de archivos distribuidos deben ser altamente escalables para admitir el volumen, la variedad y la velocidad de los datos utilizados en los flujos de trabajo de IA.
• Marcos de procesamiento de datos. Preparar los datos para la IA requiere filtrar y depurar los conjuntos de datos de forma automatizada. Herramientas como Pandas, NumPy y SciPy agilizan este proceso al automatizar tareas habituales de preparación de datos.

Los recursos de software para el aprendizaje automático incluyen:

• Bibliotecas y frameworks de aprendizaje automático. Estos conjuntos de herramientas prediseñados simplifican el diseño, el entrenamiento y el despliegue de modelos de IA. Frameworks como TensorFlow y PyTorch ofrecen componentes reutilizables y algoritmos optimizados, lo que agiliza el desarrollo y reduce la complejidad.
• Plataformas de operaciones de aprendizaje automático (MLOps). Las herramientas de MLOps ayudan a automatizar las tareas de aprendizaje automático y abarcan todo el ciclo de vida del modelo, desde la recopilación de datos hasta el entrenamiento, la validación, el despliegue, la resolución de problemas y la supervisión.

Las soluciones de infraestructura de fábricas de IA mencionadas anteriormente son sistemas y herramientas integrados que facilitan el desarrollo, el despliegue y la gestión de aplicaciones de IA, lo que permite a las organizaciones crear y mantener modelos de IA de forma más eficiente, segura y a gran escala.

Cómo crear tu infraestructura de IA

Muchas organizaciones se enfrentan a importantes obstáculos, como el coste y la complejidad, a la hora de crear la infraestructura necesaria para admitir cargas de trabajo de IA. Casi la mitad de los encuestados en el Informe del índice de madurez de la empresa digital de F5 mostraron su preocupación por el coste de crear y operar cargas de trabajo de IA, mientras que el 39 % afirmó que sus organizaciones aún no han establecido una práctica escalable de datos para IA.

Para abordar las preocupaciones relacionadas con los costes, empiece por establecer objetivos claros y un presupuesto específico. Defina los retos concretos que desea resolver con la IA para poder centrarse en utilizar su presupuesto de forma estratégica, asegurándose de que las inversiones aporten un valor cuantificable y generen el mayor impacto posible. Por lo general, los objetivos pueden determinar los marcos de trabajo utilizados. A su vez, estos marcos pueden determinar el tipo de recursos informáticos empleados. Los casos de uso también pueden definir la arquitectura de red local dentro de una fábrica de IA, así como la conectividad y el procesamiento en el extremo. Considere también la posibilidad de aprovechar soluciones de almacenamiento en la nube. Proveedores como AWS, Oracle, IBM y Microsoft Azure ofrecen infraestructura de IA basada en la nube, incluidos modelos de datos de pago por uso más asequibles que permiten ampliar la capacidad de almacenamiento sin realizar una inversión considerable en infraestructura local.

Las soluciones de red desempeñan un papel fundamental a la hora de crear una infraestructura de IA escalable. Las redes de gran ancho de banda y baja latencia permiten transferir rápidamente grandes volúmenes de datos entre los sistemas de almacenamiento y los recursos informáticos. Además, las unidades de procesamiento de datos (DPU) están especialmente diseñadas para gestionar grandes volúmenes de transferencia de datos y admitir entornos multiusuario. Favorecen la escalabilidad del procesamiento de datos al permitir ejecutar varias cargas de trabajo de IA en una única infraestructura.

Otras consideraciones relativas a la infraestructura de IA incluyen la integración con los sistemas existentes. Planifique cuidadosamente cómo fluirán los datos entre los entornos de TI tradicionales y la nueva infraestructura de IA para garantizar la compatibilidad, minimizar las interrupciones y validar la integridad de los datos a medida que se incorporan a la fábrica de IA. Además, a medida que evoluciona la infraestructura de IA, también lo hacen los riesgos de seguridad, como la exposición de datos confidenciales, el robo de modelos o las vulnerabilidades de las API. Implemente controles de acceso sólidos, cifrado y supervisión, y asegúrese de que su entorno de IA cumpla normativas de privacidad de datos como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea y la HIPAA.

Cómo optimizar y proteger la infraestructura de IA

Sin una estrategia bien definida y una planificación cuidadosa, las cargas de trabajo y las aplicaciones de IA pueden plantear importantes desafíos, como la congestión de la red, el aumento de la latencia, los cuellos de botella en el rendimiento y mayores riesgos de seguridad.

Para optimizar el rendimiento de su infraestructura de IA, mejore la gestión del tráfico para admitir canalizaciones de datos de alto rendimiento y baja latencia, garantizando una entrega fluida de los datos de entrenamiento e inferencia. Aproveche las técnicas de generación aumentada por recuperación (RAG) para que los modelos de IA puedan acceder y consultar dinámicamente conjuntos de datos propios, mejorando la calidad de las respuestas y la relevancia contextual. Implemente una segmentación de red orquestada y adaptada a clústeres de IA para asignar dinámicamente las GPU y los recursos informáticos, reduciendo la congestión de la red y mejorando la eficiencia general del sistema mediante la automatización de la infraestructura de IA.

Para proteger la infraestructura de IA, priorice la seguridad de las API. Dado que las aplicaciones de IA dependen en gran medida de las API, establezca mecanismos sólidos de autenticación, limitación de solicitudes y políticas de control de acceso para protegerse frente a ataques y usos indebidos. Inspeccione el tráfico en tiempo real dirigido a los modelos de IA para protegerlos frente a amenazas en las instrucciones, como la inyección de instrucciones, las filtraciones de datos y los comportamientos maliciosos de entrada o salida. Supervise continuamente los riesgos emergentes mediante un escáner de aplicaciones web para detectar nuevas amenazas y defenderse frente a ellas, así como frente a herramientas de IA no autorizadas y sistemas de IA en la sombra que operen en su entorno.

Cómo puede ayudar F5

F5 mejora el rendimiento, la fiabilidad, la escalabilidad y la seguridad de la infraestructura y las cargas de trabajo de IA en todo el proceso de IA. Las soluciones de F5 para la entrega de aplicaciones y datos de IA proporcionan redes de IA y gestión del tráfico de alto rendimiento mediante redes seguras y aceleradas, para que las aplicaciones basadas en IA sigan siendo rápidas, estén disponibles y se mantengan bajo control. Las soluciones de F5 optimizan las redes de IA para que los datos se transmitan a la velocidad de línea y el tráfico se escale sin interrupciones, lo que garantiza un rendimiento integral uniforme y rentable.

F5 también ofrece seguridad para aplicaciones y cargas de trabajo de IA para proteger las aplicaciones, los modelos y los datos de IA con visibilidad completa, una seguridad sólida y una escalabilidad fluida, todo ello mediante una única plataforma: F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP). Gracias a sus defensas adaptativas y por capas, F5 ADSP proporciona una seguridad uniforme e integral, alta disponibilidad y conectividad de baja latencia para las cargas de trabajo más exigentes, lo que permite a las organizaciones proteger sus inversiones en IA con una seguridad unificada y potente de la mano de un líder de confianza del sector.

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