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Directivos e IA

Las compañías no están preparadas para las demanda energética de la IA

Pure Storage, en asociación con Wakefield Research, ha lanzado un informe innovador que destaca los desafíos que enfrentan las organizaciones en diversos sectores al adoptar la inteligencia artificial (IA). Además, revela las demandas energéticas, a menudo pasadas por alto, necesarias para esta tecnología avanzada.

El informe recién publicado, titulado «Drivers of Change: Meeting the Energy and Data Challenges of AI Adoption,» subraya la necesidad de reconsiderar la infraestructura de datos para aprovechar plenamente los beneficios de la IA. También destaca la importancia de gestionar eficientemente el consumo de energía para cumplir con los objetivos ambientales corporativos.

«Es fundamental planificar el cambio y garantizar la flexibilidad para gestionar con éxito la adopción de la inteligencia artificial. Las exigencias energéticas y relacionadas con los datos aumentan de manera exponencial en la era de la IA, por ello, el hecho de invertir en y de implementar una infraestructura de datos preparada para la IA adecuada no solo es esencial para un despliegue eficaz y para la eficiencia energética, sino también para obtener el máximo valor de los proyectos de IA», afirma Rob Lee, CTO de Pure Storage.

Demanda energética de la IA

El estudio, para cuya elaboración se han encuestado a 500 compradores de TI de empresas de más de 500 trabajadores de Estados Unidos y Europa, revela que:

  • La necesidad de potencia de cálculo está aumentando vertiginosamente, impulsada por la adopción de la inteligencia artificial: para el 88% de quienes han adoptado la IA, la necesidad de capacidad computacional se ha incrementado de manera espectacular. Casi la mitad (47%) ha tenido que doblar o más su potencia de cálculo desde que adoptó la IA
  • Las organizaciones no previeron la demanda energética de la IA: el 73 % de los compradores de TI no estaban totalmente preparados para los requisitos energéticos de la IA
  • El consumo energético es solo una de las cargas de la IA: para el 73%, la IAexige o exigirá alguna actualización en la gestión de datos. Entre las actualizaciones específicas: herramientas de gestión de datos (48%), procesos de gestión de datos (46%) e infraestructura de almacenamiento (46%)
  • Como resultado, casi todos (96%) ya han actualizado o tienen previsto actualizar su infraestructura de TI: el 29% de los compradores de TI afirman que la IA ya ha exigido o exigirá una renovación completa
  • Estos retos han complicado los objetivos de sostenibilidad de las empresas: el 89% afirman que los objetivos ESG son más difíciles de cumplir como resultado de las actualizaciones realizadas en su infraestructura de TI tras la adopción de la IA. Sin embargo, el 60% de los que ya han adoptado estas tecnologías de IA(o que planean hacerlo en los próximos 12 meses) aseguran que han invertido o que invertirán en un hardware más eficiente energéticamente para cumplir los objetivos ESG

Las exigencias energéticas y relacionadas con los datos aumentan de manera exponencial en la era de la IA

Importancia para el sector

La creciente adopción de la inteligencia artificial en diversos sectores se ve obstaculizada por la falta de infraestructura adecuada para manejar la alta demanda de rendimiento de datos y las necesidades energéticas esenciales para maximizar sus beneficios. Esta limitación presenta un desafío para implementar con éxito la inteligencia artificial en apoyo a las iniciativas empresariales clave, incluidas aquellas orientadas a cumplir los objetivos medioambientales.

La mayoría de los compradores de tecnología de la información se sienten presionados para reducir su huella de carbono y reconocen la imposibilidad de lograr los objetivos de TI sin preparar la infraestructura necesaria para respaldar la inteligencia artificial. La urgencia de una infraestructura más inteligente nunca ha sido tan evidente, ya que los sistemas tradicionales a menudo no pueden manejar las grandes cantidades de datos que la inteligencia artificial requiere para aprovechar al máximo el aprendizaje automático. Con la rápida adopción de la inteligencia artificial, los equipos de TI necesitan una infraestructura eficiente, confiable y de alto rendimiento para garantizar una implementación efectiva.

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