Infraestructura de IA Explicada

Antes que nada, ¿por qué se requiere una infraestructura informática distinta para la IA? Las aplicaciones de IA difieren fundamentalmente de las tradicionales en cómo procesan datos y consumen recursos de computación, y los sistemas TI convencionales no responden a las demandas específicas de las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático.

Aunque cumplir con los requisitos de la IA requiere una infraestructura especializada adaptada al ciclo de vida de la IA, estas necesidades no frenan el crecimiento de las inversiones en IA y ML. Según el Informe sobre el estado de la estrategia de aplicaciones 2025 de F5, el 96 % de las organizaciones que respondieron están desplegando modelos de IA en la actualidad. Además, el 71 % de quienes participaron en la encuesta El estado de la IA de McKinsey aseguran que sus empresas usan de forma habitual IA generativa en sus funciones de negocio.

La IA exige una potencia computacional enorme: Las cargas de trabajo de IA consumen y generan volúmenes masivos de datos, a menudo en tiempo real. Por ejemplo, entrenar modelos de aprendizaje profundo (LLM) que impulsan las aplicaciones de IA generativa implica millones de parámetros y operaciones matemáticas complejas. La infraestructura para IA generativa requiere procesadores especializados de alto rendimiento, almacenamiento escalable y rápido, acceso a memoria con baja latencia y redes de alta capacidad.

Debes asegurar que la infraestructura soporte todos los componentes clave de una aplicación de IA en cada fase de la cadena, garantizando rendimiento, escalabilidad y capacidad de respuesta en cada paso. Empieza con la ingesta de datos, proceso que recoge la información para alimentar los modelos de IA. Esta fase precisa una gestión sólida del tráfico y ancho de banda para manejar eficientemente los flujos de datos de alto volumen.

Tras ingerir los datos, entrenamos modelos de IA de forma iterativa utilizando conjuntos de datos de entrenamiento. Debemos contar con una infraestructura que ofrezca potencia computacional para perfeccionar modelos y lograr alta precisión en tareas específicas. La inferencia es la fase en tiempo de ejecución donde las aplicaciones frontend interactúan con modelos de IA ya entrenados. La aplicación envía datos al modelo, que procesa la solicitud y devuelve la respuesta.  

Los sistemas agentes llevan la IA más allá del procesamiento de datos y las interacciones tipo solicitud-respuesta para actuar de forma proactiva sin necesidad de intervención humana. El apoyo a la IA agente exige capacidades avanzadas de orquestación y toma de decisiones en tiempo real.

Muchas aplicaciones de IA funcionan en el edge, permitiendo análisis y automatización en dispositivos IoT como sensores, cámaras y maquinaria industrial. Esos casos de uso en tiempo real precisan infraestructura optimizada para un procesamiento distribuido y de baja latencia, cerca de la fuente de datos.

¿En qué se diferencian la infraestructura de IA y la infraestructura de TI? La infraestructura de IA aprovecha hardware especializado y plataformas de datos para impulsar la computación acelerada y atender las exigentes demandas computacionales de las cargas de trabajo de IA. Por ejemplo, utiliza unidades de procesamiento gráfico (GPU), optimizadas para el procesamiento en paralelo, en lugar de las unidades centrales de procesamiento (CPU) tradicionales que emplean los sistemas de TI estándar para tareas de propósito general.

Las soluciones de infraestructura de IA también incluyen software especializado, como bibliotecas y frameworks de aprendizaje automático, esenciales para desarrollar, entrenar y desplegar modelos de IA. Estas herramientas no suelen estar presentes en las pilas tradicionales de TI, que se enfocan más en aplicaciones empresariales y en la gestión de datos.

La pila de infraestructura de IA suele llamarse fábrica de IA, un concepto que recuerda a las fábricas tradicionales donde una serie de procesos repetidos y a menudo automatizados generan un producto. Pero en una fábrica de IA, el producto es la inteligencia. Como dice Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA: “La IA es ahora infraestructura, y esta infraestructura, al igual que Internet o la electricidad, requiere fábricas. Esas fábricas son básicamente lo que creamos hoy. No son centros de datos antiguos… Aplicas energía y producen algo de un valor increíble…”

Para apoyar eficazmente las cargas de trabajo de IA y ML, employamos una arquitectura de infraestructura de fábrica de IA diseñada ad hoc que integra capacidades especializadas de cómputo, almacenamiento y software.

Estos recursos informáticos incluyen:

• GPUs. Las GPUs, base clave de la infraestructura de IA, permiten el procesamiento paralelo y resultan fundamentales para entrenar y ejecutar modelos de IA complejos. Con miles de núcleos, las GPUs realizan múltiples tareas a la vez, acelerando notablemente el rendimiento. NVIDIA es uno de los proveedores más usados de GPUs para infraestructura de IA.
• TPU (unidades de procesamiento tensorial). Google desarrolló las TPU como aceleradores especializados de IA, optimizados para operaciones de aprendizaje automático y profundo. Ofrecen alta capacidad y baja latencia, ideales para entrenar e inferir en aplicaciones de IA a gran escala.

Los recursos para el almacenamiento y procesamiento de datos incluyen:

• Soluciones de almacenamiento escalables. Como los modelos de IA necesitan enormes volúmenes de datos para entrenamiento, el almacenamiento es clave para disponer de una infraestructura de IA eficiente. Bases de datos, lagos de datos y sistemas de archivos distribuidos, en la nube o en local, deben escalar fácilmente para gestionar el volumen, variedad y rapidez de los datos en los procesos de IA.
• Frameworks de procesamiento de datos. Para preparar datos para IA necesitas filtrar y limpiar automáticamente los conjuntos de datos. Herramientas como Pandas, NumPy y SciPy facilitan este proceso automatizando tareas comunes de preparación de datos.

Los recursos de software de aprendizaje automático comprenden:

• Bibliotecas y frameworks de aprendizaje automático. Estos kits predefinidos facilitan que diseñes, entrenes y desplegues modelos de IA. Frameworks como TensorFlow y PyTorch ofrecen componentes reutilizables y algoritmos optimizados, acelerando el desarrollo y reduciendo la complejidad.
• Plataformas para operaciones de aprendizaje automático (MLOps). Las herramientas MLOps automatizan las tareas de aprendizaje automático y gestionan todo el ciclo de vida del modelo, desde la recogida de datos hasta el entrenamiento, la validación, la implementación, la resolución de incidencias y el seguimiento.

Las soluciones de infraestructura para fábricas de IA que mencionamos son sistemas y herramientas integrados que apoyan el desarrollo, la implementación y la gestión de aplicaciones de IA, permitiendo a las organizaciones crear y mantener modelos de IA de manera más eficiente, segura y escalable.

Muchas organizaciones encuentran barreras importantes, especialmente en relación con los costes y la complejidad, al crear la infraestructura necesaria para soportar cargas de trabajo de IA. Casi la mitad de los encuestados en el Informe sobre el Índice de Madurez Empresarial Digital de F5 expresó preocupación por el coste de construir y mantener cargas de trabajo de IA, y el 39 % indicó que su organización aún no cuenta con una práctica escalable de datos para IA.

Para controlar los costes, empieza con objetivos claros y un presupuesto específico. Define los retos concretos que quieres resolver con IA para administrar tu presupuesto de forma estratégica, asegurando que las inversiones generen valor tangible y tengan el mayor impacto posible. Los objetivos suelen determinar los marcos de trabajo que emplearás. Esos marcos de trabajo influyen en el tipo de cálculo que utilizarás. Los casos de uso también orientan la arquitectura de red local dentro de una fábrica de IA, así como la conectividad y el procesamiento en edge computing. Además, valora aprovechar soluciones de almacenamiento en la nube. Proveedores de nube como AWS, Oracle, IBM y Microsoft Azure ofrecen infraestructuras de IA en la nube, que incluyen modelos de pago por uso más económicos para escalar almacenamiento sin necesidad de invertir en infraestructura local masiva.

Las soluciones de networking son clave para construir IA escalable. Las redes de alta capacidad y baja latencia facilitan el movimiento rápido de grandes volúmenes de datos entre sistemas de almacenamiento y recursos de cálculo. Además, las unidades de procesamiento de datos (DPU) están diseñadas específicamente para gestionar grandes flujos de datos y soportar entornos multiusuario. Permiten escalar el procesamiento de datos habilitando múltiples cargas de trabajo de IA en una única infraestructura.

Otras consideraciones para la infraestructura de IA incluyen integrarla con los sistemas existentes. Planifica con cuidado cómo fluirán los datos entre los entornos tradicionales de TI y la nueva infraestructura de IA para garantizar compatibilidad, minimizar interrupciones y validar la integridad de los datos al alimentar la fábrica de IA. Además, al evolucionar la infraestructura de IA, también aumentan los riesgos de seguridad, como la exposición de datos sensibles, el robo de modelos o vulnerabilidades en las API. Aplica controles de acceso sólidos, cifrado y supervisión continua, y asegúrate de que tu entorno de IA cumpla con normativas de privacidad de datos como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea y la HIPAA.

Si no defines una estrategia clara y planificas con detalle, las cargas y aplicaciones de IA pueden generar problemas graves como congestión en la red, mayor latencia, cuellos de botella en el rendimiento y un aumento en los riesgos de seguridad.

Para optimizar el rendimiento de tu infraestructura de IA, mejora la gestión del tráfico para soportar canales de datos de alto rendimiento y baja latencia, asegurando una entrega fluida de los datos de entrenamiento e inferencia. Utiliza técnicas de generación aumentada por recuperación (RAG) para que los modelos de IA puedan acceder y referenciar dinámicamente conjuntos de datos propietarios, mejorando la calidad de las respuestas y la relevancia del contexto. Implementa segmentación de red orquestada con conocimiento de clúster de IA para programar dinámicamente las GPU y recursos computacionales, reduciendo la congestión de la red y aumentando la eficiencia general del sistema mediante la automatización de la infraestructura de IA.

Para proteger la infraestructura de IA, prioriza la seguridad de las API. Como las aplicaciones de IA dependen mucho de las API, establece políticas sólidas de autenticación, limitación de tasa y control de acceso para defenderte de ataques y abusos. Inspecciona el tráfico en tiempo real hacia los modelos de IA para protegerte de amenazas a nivel de prompt, como inyecciones de prompt, filtración de datos y comportamientos maliciosos en la entrada o salida. Mantente alerta ante riesgos emergentes usando un escáner de aplicaciones web que detecte y proteja contra nuevas amenazas, herramientas de IA no autorizadas e IA sombra en tu entorno.