¿Qué es una fábrica de IA?

Para cada uno de estos bloques de construcción, los clientes deben seleccionar un modelo de implementación y una estrategia de implementación adecuados (propios, arrendados o subcontratados), definiendo la arquitectura de referencia óptima para lograr los objetivos comerciales de sus iniciativas de IA. Aquí están los cuatro mejores:

• AI-SaaS implica el uso de una implementación de software como servicio (SaaS) de un servicio de inferencia, donde el proveedor de servicios administra la infraestructura, las actualizaciones del modelo y el escalamiento. Los usuarios interactúan con el servicio a través de API sin preocuparse por el mantenimiento subyacente. Este modelo de implementación es ideal para empresas que buscan facilidad de uso e integración rápida sin gastos generales significativos. También permite una rápida escalabilidad y acceso a las últimas funciones y mejoras.
• La implementación alojada en la nube implica la gestión del servicio de inferencia mediante un proveedor de servicios en la nube (CSP) como Infraestructura como Servicio (IaaS) o Plataforma como Servicio (PaaS). En este modelo, el usuario es responsable de administrar el servicio, incluida la configuración, el escalamiento y el mantenimiento, pero se beneficia de la sólida infraestructura y las herramientas del CSP. Este modelo ofrece flexibilidad y control, lo que lo hace adecuado para organizaciones con requisitos específicos y experiencia técnica. También permite una integración perfecta con otros servicios y herramientas nativos de la nube.
• La implementación autohospedada requiere administrar el servicio de inferencia dentro de un centro de datos privados autoadministrado o un servicio de colocación. Este modelo proporciona el máximo nivel de control y personalización, permitiendo a las organizaciones adaptar la infraestructura y el servicio a sus necesidades específicas. Sin embargo, también exige importantes recursos para mantenimiento, actualizaciones y escalamiento. A menudo lo eligen organizaciones con estrictos requisitos de seguridad, cumplimiento o rendimiento que no pueden satisfacerse con soluciones basadas en la nube.
• La implementación alojada en el borde implica ejecutar servicios de IA o aprendizaje automático (ML) en el borde, como en un quiosco minorista, un dispositivo de IoT u otros entornos localizados. Este modelo reduce la latencia al procesar datos cerca de su fuente, lo que lo hace ideal para aplicações en tiempo real y escenarios donde la conectividad a Internet es limitada o intermitente. Requiere una gestión robusta de hardware y software local, pero ofrece beneficios significativos para casos de uso que requieren una toma de decisiones inmediata y localizada. La implementación alojada en el borde es particularmente valiosa en industrias como el comercio minorista, la fabricación y la atención médica.