tres tecnologías de procesamiento transformacionales ... · los beneficios para el negocio...

© 2019 The Enterprise Strategy Group, Inc. Todos los derechos reservados.

Los beneficios para el negocio derivados del aprovechamiento de la infraestructura de procesamiento avanzada para las iniciativas de IA Por Scott Sinclair, analista ejecutivo de ESG; Mike Leone, analista ejecutivo de ESG; Adam DeMattia, director de investigación Noviembre de 2019 Este informe de investigación con información valiosa de ESG fue encargado por Dell EMC e Intel y se distribuye bajo licencia de ESG.

Enterprise Strategy Group | Getting to the bigger truth.™

Tres tecnologías de procesamiento transformacionales verificadas para acelerar la IA y el valor comercial

Informe de investigación con información valiosa

Informe de investigación con información valiosa: Tres tecnologías de procesamiento transformacionales verificadas para acelerar la IA y el valor comercial 2


Contenido

¿Puede la infraestructura adecuada de inteligencia artificial mejorar los resultados del negocio? ................................ 3

Identificación del tipo de infraestructura que impulsa el éxito de la IA ........................................................................... 3

El impacto del procesamiento optimizado para la madurez de la IA: Un resumen de las conclusiones de la

investigación ................................................................................................................................................................. 4

El procesamiento optimizado para la madurez de la IA potencia la IA y ofrece resultados del negocio superiores ....... 5

Cuantificación de los resultados del negocio y de los beneficios obtenidos mediante el aprovechamiento del

procesamiento optimizado para IA ............................................................................................................................... 7

Impacto en los ingresos obtenidos con un mayor procesamiento optimizado para la madurez de la IA .................... 8

Entender cómo el procesamiento optimizado para IA impulsa el desarrollo y el uso superiores de la IA .................... 10

El procesamiento optimizado para la madurez de la IA potencia las cargas de trabajo y el desarrollo de

modelos de IA superiores ........................................................................................................................................... 10

El desarrollo superior de la IA con el procesamiento optimizado para IA impulsa un uso más amplio de la IA en

producción .................................................................................................................................................................. 11

La gran verdad ................................................................................................................................................................. 13

De qué manera Dell EMC y las tecnologías de Intel pueden ayudar .............................................................................. 13

Apéndice I: metodología de investigación y datos demográficos de los encuestados ................................................... 15

Apéndice II: criterios para evaluar la madurez de las organizaciones mediante el aprovechamiento del

procesamiento optimizado para IA ................................................................................................................................. 17

Apéndice III: tendencias de inversiones entre las organizaciones maduras en el uso de un procesamiento

optimizado para la IA ...................................................................................................................................................... 18

Informe de investigación con información valiosa: Tres tecnologías de procesamiento transformacionales verificadas para acelerar la creación de IA y de valor comercial 3


¿Puede la infraestructura adecuada de inteligencia artificial mejorar los resultados del negocio?

El campo del análisis cuenta con grandes empresas facultadas para extraer valor de sus datos. Sin embargo, debido a las exigencias competitivas de la economía digital moderna, las empresas desean y necesitan hacer más. Impulsadas por el deseo de obtener mayor precisión, junto con información valiosa más rápida, más predictiva y más granular, las empresas se están volcando al campo de rápido progreso que ofrece la inteligencia artificial (IA).

El concepto de IA ha existido durante décadas. Pero ahora, el aprendizaje automático (ML) y, un subconjunto de ML denominado aprendizaje profundo (DL), permiten capacitar software de IA más rápido y ayudar a dicho software a brindar una mayor precisión. Los algoritmos de ML obtienen información de los datos, lo que permite que el software realice predicciones y actúe de acuerdo con dichas predicciones. Actualmente, estos algoritmos se están mejorando con el tiempo según los datos que recopilan.

La disponibilidad de procesamiento a un costo relativamente bajo, la abundancia de datos aparentemente ilimitados y los nuevos avances en los modelos y los algoritmos de IA significan que las posibilidades de las iniciativas de IA ahora son prácticamente infinitas. En la actualidad, la IA automatiza la toma de decisiones, mejora las interacciones con los clientes, optimiza las operaciones y ayuda a las empresas a aprovechar las nuevas oportunidades de mercado y productos.

A través de la IA, los datos ofrecen una de las mejores posibilidades para que las empresas logren una ventaja competitiva. Incluso con todo este entusiasmo, aún quedan preguntas pendientes:

• ¿Cuáles son los beneficios para el negocio reales con las iniciativas de IA?

• ¿Qué tecnologías, si las hubiere, fomentan mejores resultados?

ESG realizó recientemente un estudio detallado a fin de responder esas preguntas y comprender y cuantificar mejor las relaciones entre las tecnologías de procesamiento modernas, el uso de cargas de trabajo basadas en IA y los consiguientes resultados del negocio. En esta investigación, ESG identificó que:

• La IA representa una gran oportunidad para extraer y capturar el valor obtenido en los datos.

• Mediante el uso eficaz de IA, las empresas se están volviendo más sólidas, más exitosas y más competitivas.

• Algunas tecnologías de procesamiento están mucho mejor posicionadas que otras para respaldar las iniciativas corporativas de IA.

Identificación del tipo de infraestructura que impulsa el éxito de la IA

En este informe validado por datos, se describen los resultados que están obteniendo las empresas gracias a la implementación de IA en una infraestructura de procesamiento moderna. La encuesta detrás de la investigación refleja las respuestas de 750 encuestados de todo el mundo: todos profesionales de TI que trabajan en organizaciones que actualmente utilizan IA o planean implementar IA en los próximos 24 meses. Todos los encuestados debían estar familiarizados con la infraestructura de TI que admite las cargas de trabajo de IA, así como con las iniciativas y los procesos que la IA está potenciando (o que potenciará).1

1 Para obtener información sobre los detalles específicos del estudio, así como sobre la metodología utilizada para definir y crear la etapa de

madurez de cada organización encuestada, consulte los apéndices que se encuentran al final del presente documento.

Los datos ofrecen una de las mejores posibilidades para que las empresas logren una ventaja competitiva.



Establecimiento del procesamiento optimizado para las etapas de madurez de la IA

ESG formuló a los participantes del estudio una serie de preguntas sobre las infraestructuras de procesamiento que se implementaron para respaldar el desarrollo y el uso de las cargas de trabajo de IA de las organizaciones. A continuación, ESG asignó puntos (un máximo de 30 puntos posibles) según las respuestas. Con el total de puntos, ESG asignó a cada organización una etapa de madurez de "procesamiento optimizado para IA". La etapa de madurez de cada organización refleja el uso de las tres tecnologías de procesamiento modernas que influyen y mejoran la compatibilidad con las cargas de trabajo de IA:

1. Servidores modernos con amplias funcionalidades de automatización en uso (es decir, automatización de actualización, monitoreo, configuración, aprovisionamiento y corrección de problemas).

2. El uso y el alcance de los aceleradores como, por ejemplo, las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) o los arreglos de puertas programables en campo (FPGA) para admitir las cargas de trabajo de IA.

3. El uso de infraestructura convergente/hiperconvergente para admitir las cargas de trabajo de IA.

A continuación, ESG asignó a cada organización uno de tres niveles de madurez:

• Etapa 1 (42 % de las organizaciones en el estudio): Bajos niveles de automatización, uso muy limitado de aceleradores o infraestructura convergente/basada en HCI para IA mínima o nula.

• Etapa 2 (33 % de las organizaciones): Niveles moderados de automatización, algún uso de aceleradores o algo de infraestructura convergente/basada en HCI para IA.

• Etapa 3 (24 % de las organizaciones): Niveles elevados de automatización, amplio uso de aceleradores o alto uso de infraestructura convergente/basada en HCI para IA.

El impacto del procesamiento optimizado para la madurez de la IA: Un resumen de las conclusiones de la investigación

Los niveles más altos de madurez en cuanto al uso de automatización de servidores, aceleradores e infraestructura convergente/HCI mejoran en gran medida la capacidad de una organización para desarrollar y utilizar cargas de trabajo de IA en producción. Lograr un mayor nivel de madurez con estas tres tecnologías de procesamiento modernas también impulsa resultados del negocio superiores.

En este estudio, se descubrieron varias consecuencias asociadas con un mayor procesamiento optimizado para la madurez de IA, que incluyen:

• Desarrollo de modelos de IA de manera más rápida y superior. Por ejemplo, las organizaciones de la Etapa 3 tienen 7 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 de señalar que aventajan a la competencia en cuanto a la capacidad de desarrollar, implementar y ajustar los modelos de IA en producción.

• Adopción y uso más amplios y enriquecidos de las cargas de trabajo de IA en producción. Por ejemplo, las organizaciones de la Etapa 3 tienen 4,5 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 de indicar que han implementado ampliamente la IA en producción.

• Resultados del negocio superiores y una empresa más sólida y más competitiva: Por ejemplo, las organizaciones de la Etapa 3 tienen 7,8 más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 de indicar que la IA ha sido muy eficaz para impulsar el valor. Las organizaciones de la Etapa 3 también tienen 2 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 de experimentar un tiempo de respuesta que genera valor para la IA que fue más breve de lo esperado.



En el resto de este informe, se proporcionan detalles sobre los resultados positivos del negocio que lograron las organizaciones de la Etapa 3 que utilizan un procesamiento moderno optimizado para una infraestructura de IA.

El procesamiento optimizado para la madurez de la IA potencia la IA y ofrece resultados del negocio superiores

Por lo general, las iniciativas de IA se basan en el deseo de lograr una ventaja sobre la competencia. Para ello, las empresas suelen invertir mucho para encontrar el personal adecuado, equiparlos con las aplicaciones de software y los conjuntos de herramientas adecuados, y darles soporte con la infraestructura correcta. ¿Es importante la infraestructura de procesamiento? ¿Puede la selección de las tecnologías adecuadas cambiar la eficacia de los proyectos de IA para producir los resultados del negocio? La respuesta a estas preguntas es un "Sí" rotundo.

ESG pidió a los participantes del estudio que respondan acerca del estado y el éxito relativo de sus iniciativas de IA, el valor obtenido a partir de esas iniciativas y la fortaleza competitiva de su empresa. Las observaciones revelan que las organizaciones de la Etapa 3 superan ampliamente a sus contrapartes de menor madurez en varias áreas del negocio.

A partir de la conexión entre las iniciativas de IA y el valor comercial general, las organizaciones de la Etapa 3 tuvieron más probabilidades (63 %) de que se las identifique como muy eficaces para impulsar el valor de las iniciativas de IA. Este porcentaje es casi 8 veces que el de las organizaciones de la Etapa 1 y 3 veces más que el de las organizaciones de la Etapa 2.

Figura 1. El procesamiento optimizado para la madurez de la IA aporta mayor valor a partir de las iniciativas de IA

Fuente: Enterprise Strategy Group

Las organizaciones de la Etapa 3 no solo tienen más probabilidades de liberar mayor valor, sino que estas empresas que aprovechan las tecnologías de procesamiento modernas también están mejor equipadas para acelerar la entrega y la implementación de cargas de trabajo de IA en producción (Figura 2). Las organizaciones de la Etapa 3 tienen casi más probabilidades de superar las expectativas de tiempo de respuesta que genera valor que de no hacerlo, y tienen 2 veces más probabilidades de alcanzar un menor tiempo de respuesta que genera valor en relación con las expectativas que las organizaciones de la Etapa 1 menos maduras.

Las organizaciones

de la Etapa 3 tienen

7,8 veces más

probabilidades de

indicar que la IA ha

sido muy eficaz

para impulsar el

valor.



Figura 2. El procesamiento compatible con la IA acelera el tiempo de respuesta que genera valor para las iniciativas de IA


Con mejoras en el valor obtenido y en el tiempo de respuesta que genera valor, las organizaciones de la Etapa 3 tienen muchas más probabilidades de lograr una posición de liderazgo de IA en el sector; no solo en un área, sino también en una amplia variedad de segmentos del negocio (Figura 3). Las organizaciones de la Etapa 3 informaron que la probabilidad de aventajar a la competencia pasó de poco menos del 50 % a cerca del 60 % en diversos segmentos del negocio. Estos segmentos van desde inteligencia comercial hasta experiencia de cliente y beneficios operacionales como, por ejemplo, el liderazgo en seguridad, marketing, desarrollo y ventas. Los datos representan una correlación entre el aprovechamiento del procesamiento optimizado para las tecnologías de IA y una mayor probabilidad de ser líder percibido en casi todos los aspectos del negocio.

Figura 3. El procesamiento optimizado para la madurez de la IA potencia a varios segmentos de la empresa


Las organizaciones de la Etapa 3 tienen 2 veces más probabilidades de experimentar un tiempo de respuesta que genera valor más breve que las expectativas



Si bien la causalidad a menudo es difícil de probar, el grado en que las organizaciones de la Etapa 3 superan a sus contrapartes de menor madurez en diversas categorías de éxito del negocio sugiere que esta correlación es más que una coincidencia. Es probable que las tres tecnologías de procesamiento modernas que conforman el enfoque de este estudio ofrezcan beneficios tangibles. En otras palabras, para que las organizaciones tengan la mejor oportunidad de maximizar los beneficios de las iniciativas de IA, el uso de infraestructuras de procesamiento modernas no solo es importante, sino que es fundamental.

Las empresas de la Etapa 3, con un uso más extenso de la automatización de servidores, los aceleradores y la infraestructura convergente/hiperconvergente para IA, superan a sus contrapartes en casi todos los aspectos de la empresa. Conclusión:

• Las organizaciones de la Etapa 3 tienen 2,6 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 de aventajar a la competencia en inteligencia comercial y análisis.

• Las organizaciones de la Etapa 3 tienen 3,1 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 de aventajar a la competencia en experiencia de cliente y soporte.

• Las organizaciones de la Etapa 3 tienen 2,5 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 de aventajar a la competencia en seguridad cibernética.

• Las organizaciones de la Etapa 3 tienen 3,3 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 de aventajar a la competencia en marketing digital.

• Las organizaciones de la Etapa 3 tienen 2,3 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 de aventajar a la competencia en desarrollo de productos.

• Las organizaciones de la Etapa 3 tienen 2,2 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 de aventajar a la competencia en operaciones de ventas.

• Las organizaciones de la Etapa 3 tienen 7,8 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 de indicar que la IA ha sido muy eficaz para impulsar el valor.

• Las organizaciones de la Etapa 3 tienen 2 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 de experimentar un tiempo de respuesta que genera valor para IA más breve que las expectativas.

Cuantificación de los resultados del negocio y de los beneficios obtenidos mediante el aprovechamiento del procesamiento optimizado para IA

El uso de la infraestructura de procesamiento adecuada, una que esté optimizada para la IA, mejora la probabilidad de beneficiarse de las iniciativas de IA. También mejora el tiempo de respuesta que genera valor para los proyectos de IA. Incluso aumenta las posibilidades de liderar la competencia en una amplia variedad de segmentos de negocio. Pero, ¿qué sucede con el valor de los beneficios obtenidos a partir de esos proyectos? Sí. Las organizaciones de la Etapa 3 son mejores en la ejecución de proyectos de IA. Sin embargo, una vez en vigencia, ¿son los beneficios mayores para las organizaciones de la Etapa 3 que para otras organizaciones con una infraestructura de procesamiento menos madura? Una vez más, la respuesta es "Sí".

En la Figura 4, los datos muestran el porcentaje promedio de mejora en una variedad de métricas, que abarcan el éxito de los clientes, la eficiencia de las operaciones, y menos costo y riesgo de tiempo de inactividad. Los beneficios que obtuvieron las empresas de la Etapa 3 variaron de una mejora de casi el doble a una mejora superior al triple con respecto a las organizaciones de la Etapa 1 según la métrica específica, como se muestra en la Figura 4.



Figura 4. Un mayor procesamiento optimizado para la madurez de la IA mejora el valor obtenido de la IA

Etapa 1 Etapa 2 Etapa 3

Mejora promedio del gasto de los clientes

6 % 8 % 18 %

Mejora promedio de la retención de clientes

8 % 9 % 19 %

Mejora promedio de la velocidad de toma de decisiones

9 % 12 % 19 %

Mejora promedio de garantía de calidad

9 % 14 % 17 %

Mejora promedio de la precisión de toma de decisiones

8 % 10 % 21 %

Reducción promedio del tiempo de inactividad de TI

6 % 13 % 19 %

Reducción promedio de costos mediante la automatización de las operaciones o los procesos de negocios

6 % 10 % 16 %

Reducción promedio del riesgo empresarial

8 % 12 % 21 %

Cuando se revisan estos resultados, es fundamental tener en cuenta la totalidad de los datos que se muestran en las Figuras 1-3. Los beneficios no solo son mayores para las organizaciones de la Etapa 3, sino que también son más probables, se logran más rápido y se aplican a una gama más amplia de segmentos de negocio. En consecuencia, el valor que se obtiene del aprovechamiento de la infraestructura de procesamiento moderna adecuada es mucho mayor que el que cualquiera de estas cifras individuales podría sugerir.

Impacto en los ingresos obtenidos con un mayor procesamiento optimizado para la madurez de la IA

¿Qué sucede con el impacto financiero? ¿Aparecen los beneficios de utilizar las tecnologías de procesamiento más modernas en las finanzas corporativas? o ¿se ven los beneficios derivados del desarrollo más eficaz de la IA y su uso más amplio en producción eclipsados por otras fuerzas del mercado? Los datos de la Figura 5 y la Figura 6 revelan que las empresas de la Etapa 3 logran un aumento superior de los ingresos a partir de la IA que la competencia. Más de la mitad (58 %) de las organizaciones de la Etapa 3 obtienen más del 10 % de sus ingresos a partir de proyectos que provienen de una iniciativa de IA, que es el doble de la cantidad de organizaciones de la Etapa 1 que informan el mismo aumento.



Figura 5. El procesamiento optimizado para la madurez de la IA mejora el impacto en los ingresos de las iniciativas de IA


Si bien el porcentaje de los ingresos asociados con la IA es importante, los datos de la Figura 6 pueden ser más importantes. Las organizaciones de la Etapa 3 superaron considerablemente a sus contrapartes de menor madurez en la generación de ingresos incrementales con IA. Las organizaciones de la Etapa 3 tuvieron 6,6 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 y tuvieron 5 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 2 de responder que todos los ingresos vinculados a las iniciativas de IA son incrementales.

Figura 6. El procesamiento optimizado para la madurez de la IA genera un impacto en los ingresos incrementales de las iniciativas de IA


Prácticamente en todos los casos, aprovechar un ambiente de procesamiento optimizado ofrece una base superior para el desarrollo de IA, lo que a su vez genera una adopción más rápida, más enriquecida y más amplia de las cargas de trabajo y los casos de uso de IA.

Las organizaciones

de la Etapa 3 tienen

2 veces más

probabilidades de

vincular el 10 % o

más de los ingresos

a las iniciativas de IA

Las empresas de la

Etapa 3 tienen

6,6 veces más

probabilidades de

indicar que todos

los ingresos

provenientes de la IA

son incrementales.



Entender cómo el procesamiento optimizado para IA impulsa el desarrollo y el uso superiores de la IA

En la sección anterior, se hizo hincapié en el valor y los beneficios para el negocio que lograron las organizaciones de la Etapa 3 debido a un uso mayor y más amplio de las tres tecnologías de procesamiento transformacionales y modernas (automatización de servidores, aceleradores e infraestructura convergente/hiperconvergente). En esta sección, se proporciona información general acerca de cómo estas tres tecnologías permiten a las empresas lograr mejores resultados del negocio.

El procesamiento optimizado para la madurez de la IA potencia las cargas de trabajo y el desarrollo de modelos de IA superiores

El uso eficaz de IA comienza con la capacidad de la organización de desarrollar modelos y, a continuación, implementar esos modelos en producción, además de la capacidad de entrenar y mejorar esos modelos con el tiempo. En este estudio, ESG identificó la existencia de un vínculo sólido entre el aprovechamiento de las tres tecnologías de procesamiento modernas que definen el procesamiento optimizado para la madurez de la IA y una mejora tangible y significativa en el desarrollo de modelos de IA y el uso de esos modelos en las cargas de trabajo de producción.

En los datos que se presentan en la Figura 7, se destaca la ventaja significativa que tienen las organizaciones de la Etapa 3, es decir, aquellas que han avanzado en el uso de estas tres tecnologías de procesamiento. Específicamente, casi la mitad (48 %) de las organizaciones de la Etapa 3 se identifican como líderes en los respectivos mercados en cuanto al desarrollo, la implementación y el ajuste de modelos de IA. En comparación con sus contrapartes de menor madurez, las organizaciones de la Etapa 3 tuvieron casi 7 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 y casi 5 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 3 de considerarse como líderes del mercado en el desarrollo de modelos de IA.

Figura 7. El procesamiento optimizado para IA ayuda a las organizaciones a aventajar a la competencia en la obtención de IA


Las organizaciones de la Etapa 3 tienen

casi 7 veces más probabilidades de

aventajar a la competencia en las

funcionalidades de IA.



De cara al futuro, las organizaciones de la Etapa 3 también tenían más probabilidades de tener éxito continuo con la IA, y el 60 % tenía mucha confianza en sus organizaciones de TI para cumplir con los objetivos futuros de IA durante los próximos 36 meses. Este porcentaje fue 6 veces superior que el de las organizaciones de la Etapa 1 (60 % frente a 10 %).

El desarrollo superior de la IA con el procesamiento optimizado para IA impulsa un uso más amplio de la IA en producción

Como se podría esperar, el liderazgo percibido en el desarrollo, la implementación y el ajuste de modelos de IA aumentan el grado en que se utilizan las cargas de trabajo basadas en IA en producción. Los datos de la Figura 8 muestran que casi tres cuartos (72 %) de las organizaciones de la Etapa 3 respondieron que utilizan ampliamente las tecnologías de IA en todo el entorno, lo que fue 4,5 veces más que las organizaciones de la Etapa 1 y 3,4 veces más que las organizaciones de la Etapa 2.

Figura 8. El procesamiento optimizado para IA mejora la probabilidad de la IA en producción


Estos datos sugieren que la implementación y el uso de los modelos o las cargas de trabajo de IA no conforman un proceso de "un solo paso". Las tecnologías y los casos de uso de IA se pueden implementar en varios aspectos de la empresa. El aprovechamiento de las tecnologías de procesamiento optimizadas para IA no solo aumenta la probabilidad de un uso más amplio de la IA en producción, sino que también aumenta la variedad de diferentes tipos de cargas de trabajo de IA que la organización puede admitir.

Para poder ver cómo se logra esta mayor variedad, la Figura 9 presenta datos sobre las tasas de uso de una variedad de tipos de iniciativas de IA populares. ESG descubrió que las organizaciones de la Etapa 3 oscilan entre el 21 % y el doble de probabilidades de contar con modelos específicos en producción, lo que indica una ventaja superior en la variedad de uso de la IA en producción.

Las organizaciones de la Etapa 3 tienen

4,5 veces más

probabilidades

de haber

implementado ampliamente la IA

en producción.



Figura 9. El procesamiento optimizado para la IA aumenta la variedad de modelos de IA en producción


En otras palabras, las organizaciones de la Etapa 3 no solo lograron una mejora en el desarrollo de la IA y un uso más amplio de la IA en producción, sino que con un uso consolidado del procesamiento moderno esas empresas también expresaron que la mayor variedad de modelos utilizados en producción les sirvió para respaldar varios aspectos de la empresa.

En resumen, se utilizaron las siguientes tres tecnologías de procesamiento transformacionales y modernas para definir el procesamiento optimizado para los niveles de madurez de la IA:

1. El uso de servidores modernos con amplias funcionalidades de automatización para actualizaciones, monitoreo, configuración, aprovisionamiento y corrección de problemas.

2. El uso de aceleradores, como GPU o FPGA, para admitir las cargas de trabajo de IA.

3. El uso de infraestructura convergente/hiperconvergente para admitir las cargas de trabajo de IA.

Se descubrió que las organizaciones que son maduras en el uso de esas tres tecnologías obtienen los siguientes beneficios:

• Disfrutan de un desarrollo de modelos de IA superior.

• Este desarrollo de modelos superior permite un uso más amplio y diverso de modelos de IA en producción.

• Este uso más amplio de la IA en producción mejora el valor creado a partir de las iniciativas de IA, la variedad de las áreas de negocios en las que se captura el valor y el tiempo de respuesta que genera valor obtenido.

El impacto combinado mejora el porcentaje de los ingresos que proporcionan los proyectos de IA, además de la probabilidad de que los ingresos sean incrementales. Cuando se combinan, los datos del estudio presentan un camino



claro hacia el éxito. Las iniciativas de IA siempre deben comenzar con la definición del caso de uso: el problema que la empresa desea resolver. Una vez que se comprende, los requisitos de datos y rendimiento determinarán los requisitos de la infraestructura de alto nivel. Sin embargo, cuando se cumplen esos requisitos, existen varias opciones de infraestructura. En esta investigación, se destacan tres tecnologías de procesamiento que pueden mejorar considerablemente las posibilidades de éxito con las iniciativas de IA. Como resultado, el aumento del uso de los servidores modernos con amplias funcionalidades de automatización, aceleradores y una infraestructura convergente/hiperconvergente debe ser parte de cualquier proceso de diseño de infraestructura para IA.

La gran verdad

Los datos son un recurso valioso, uno que puede establecer una distancia significativa entre usted y la competencia. Por supuesto, los datos siempre han tenido valor. Pero el progreso drástico y reciente en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo basados en IA demuestra cuán grande es la promesa en términos de liberación del máximo valor de los datos.

Las observaciones de ESG demuestran que la inteligencia que promete la IA es absolutamente real. El valor para la empresa es real. Y parece igualmente cierto que el éxito relacionado con la IA no solo se centra en una definición clara del problema que se debe resolver y las personas adecuadas involucradas, sino también se centra en la necesidad de contar con la infraestructura adecuada. Las empresas que están maduras en el uso de automatización de servidores, aceleradores de aplicaciones e infraestructura convergente/HCI obtienen mucho más éxito con la IA que las empresas que intentan hacerlo con una infraestructura de menor capacidad.

Dada la alta prioridad y visibilidad asociadas con las iniciativas de IA, además de las grandes inversiones en personal, las empresas deben hacer todo lo posible para permitir que estas iniciativas tengan éxito. Las tres tecnologías identificadas en este estudio no solo deben mejorar las probabilidades de éxito; en muchos casos, deberán mejorar drásticamente esas probabilidades.

Y, en particular, las tres tecnologías también ofrecen un tipo de "guía de inicio" para la inversión general en infraestructura de procesamiento. Esencialmente, la IA promete generar una empresa mejor y más competitiva. Pero cuando dicha IA se asocia con la tecnología de procesamiento adecuada, los beneficios pueden ser aún mayores.

En otras palabras, la infraestructura es importante... especialmente con la IA.

De qué manera Dell EMC y las tecnologías de Intel pueden ayudar

Este informe de investigación con información valiosa de ESG fue encargado por Dell EMC e Intel Corporation. Para obtener más información sobre Dell EMC y la manera en que su familia de marcas puede ayudarlo a aprovechar al máximo su visión de la IA, comience aquí:

• Los servidores PowerEdge optimizados para IA ofrecen la mejor automatización, agilidad modular y compatibilidad en su clase con varias opciones de aceleración de hardware. PowerEdge ofrece compatibilidad con GPU o FPGA para acelerar la capacitación. Además, mediante el aprovechamiento de una infraestructura basada en Intel Xeon, PowerEdge puede ofrecer mejoras en el rendimiento de la inferencia para las cargas de trabajo de IA, ya que gran parte de la inferencia se realiza en la CPU. Intel afirma que los procesadores escalables Intel Xeon de 2.a generación son las únicas CPU de centro de datos con aceleración de IA incorporada.

• Una red global de 21 centros de soluciones para clientes especializados de Dell Technologies cuenta con expertos en TI de primer nivel que colaboran con usted para ayudar a reducir los riesgos asociados con las inversiones en tecnologías nuevas y a mejorar la velocidad y la facilidad de implementación.

• Los centros internacionales de excelencia de HPC y IA de Dell EMC proporcionan liderazgo intelectual, prueban tecnologías nuevas y comparten las mejores prácticas. Proporcionan una red de recursos basados en la experiencia y la amplia variedad de conocimiento de la comunidad.

https://www.dellemc.com/es-mx/servers/index.htm?tfcid=2935801

https://corporate.delltechnologies.com/es-mx/newsroom/announcements/2019/04/20190402-01.htm

https://www.delltechnologies.com/es-mx/what-we-do/customer-engagement-programs/customer_solution_centers.htm?tfcid=4823790

https://www.dellemc.com/es-mx/solutions/high-performance-computing/hpc-ai-centers-of-excellence.htm#scroll=off



• Acceda al laboratorio de innovación en HPC y IA de Dell EMC, que consta de un centro de datos de 13 000 pies cuadrados con miles de servidores Dell EMC, dos poderosas supercomputadoras, almacenamiento sofisticado y sistemas de red. El laboratorio cuenta con un grupo especializado de científicos informáticos, ingenieros y doctores expertos en la materia que pueden trabajar con usted.

• Dell Technologies Consulting ayuda a las organizaciones de todos los tamaños, sectores y niveles de madurez a adoptar y acelerar sus funcionalidades de análisis y IA desde la estrategia hasta la ejecución y el modelado de datos. Los servicios para la IA incluyen los servicios de asesoría de ProConsult, que constan del desarrollo facilitado de un plan para modernizar las plataformas y las arquitecturas de análisis para la escalabilidad y el rendimiento que utilizan la metodología ESTADO ACTUAL/ESTADO FUTURO. Los servicios brindan una evaluación de punto a punto e imparcial que ofrece resultados útiles alineados a su visión y estrategia corporativas.

https://www.dellemc.com/resources/es-mx/asset/offering-overview-documents/services/H17456-dell-emc-proconsult-advisory-services-svo.pdf?tfcid=9308578



Apéndice I: metodología de investigación y datos demográficos de los encuestados

Para recopilar datos para este informe, ESG realizó una encuesta integral en línea a tomadores de decisiones de TI de organizaciones del sector privado y público en 9 países: EE. UU. (32 %), Canadá (7 %), Reino Unido (9 %), Francia (11 %), Australia (8 %), Nueva Zelanda (3 %), Singapur (9 %), China (11 %), y Brasil (11 %). La encuesta se realizó entre el 7 y el 30 de mayo de 2019. Para cumplir con los requisitos de esta encuesta, era necesario que los encuestados tuvieran influencia en el proceso de compra de infraestructura del centro de datos, las inversiones en la nube privada, la protección de datos o las tecnologías de IA/ML. Además, todos debían conocer acerca de las iniciativas de IA actuales y planificadas de su organización.

Después de filtrar a los encuestados no calificados, eliminar las respuestas duplicadas y analizar las respuestas restantes (según varios criterios) para garantizar la integridad de los datos, se estableció una muestra final de 750 encuestados.

A todos los encuestados se les proporcionó un incentivo para completar la encuesta en forma de premios en efectivo o equivalentes. Nota: Es posible que los totales que aparecen en las figuras y tablas de este informe no sumen el 100 % debido al redondeo.

En las siguientes figuras, se detalla la información demográfica de la base encuestada: las responsabilidades de trabajo actuales de los encuestados individuales, así como la cantidad total de empleados, el sector primario y los ingresos anuales de las organizaciones encuestadas.

Figura 10. Encuestados según la responsabilidad de trabajo




Figura 11. Encuestados según el tamaño de la empresa (cantidad de empleados)


Figura 12. Encuestados según el sector




Figura 13. Encuestados según el presupuesto de TI


Apéndice II: criterios para evaluar la madurez de las organizaciones mediante el aprovechamiento del procesamiento optimizado para IA

En esta sección, se presentarán más detalles sobre cómo se establecieron los niveles de madurez. Como se mencionó anteriormente, a los participantes en el estudio se les asignaron puntos de acuerdo con el uso de las tres tecnologías modernas centradas en el procesamiento que habilitan el desarrollo y el uso de cargas de trabajo de IA, con un máximo de 30 puntos posibles.

En función de esos puntos, a cada organización encuestada se le asignó una etapa de madurez según el uso de las tres tecnologías, que influyen y mejoran la admisión de las cargas de trabajo de IA:

1. Automatización de servidores: Se otorgaron puntos que van de 0 a 10 según el grado de automatización de los servidores en uso en tres categorías diferentes: actualizaciones y monitoreo de servidores, configuración/aprovisionamiento de servidores, y diagnóstico y corrección de problemas. Se les otorgaron 10 puntos a los participantes que indicaron que las tres tareas estaban automatizadas en su totalidad o mayoría. Se les otorgaron 7,5 puntos a los participantes que indicaron que dos de las tres tareas estaban automatizadas en su totalidad o mayoría, y 2,5 puntos a aquellos que señalaron que solo una tarea estaba automatizada en su totalidad o mayoría. Los demás participantes no recibieron ningún punto. En este sentido, el valor se logró no solo con un alto nivel de automatización, sino también con la automatización de una mayor variedad de tareas relacionadas con el servidor.

2. Procesamiento acelerado:Se otorgaron puntos que van de 0 a 10 según el uso y el alcance de los aceleradores, como GPU o FPGA, para admitir cargas de trabajo de IA. Las organizaciones que reconocieron utilizar ampliamente estas tecnologías recibieron 10 puntos. Los participantes que dijeron que las tecnologías estaban en uso recibieron 7,5 puntos, mientras que otras organizaciones recibieron menos puntos.

3. Uso de infraestructura convergente/hiperconvergente: Se otorgaron puntos que van de 0 a 10 según el uso de infraestructura convergente/hiperconvergente para admitir las cargas de trabajo de IA. Las organizaciones que reconocieron utilizar infraestructura hiperconvergente o infraestructura convergente e hiperconvergente recibieron 10 puntos. Aquellas que reconocieron utilizar únicamente la infraestructura convergente recibieron 5 puntos, mientras que otras organizaciones no recibieron ningún punto.



Según esas puntuaciones, ESG asignó a cada organización participante uno de los siguientes tres niveles de madurez:

• Etapa 1 (42 % de las organizaciones en el estudio): Bajos niveles de automatización, uso muy limitado de aceleradores o infraestructura convergente/basada en HCI para IA mínima o nula.

• Etapa 2 (33 % de las organizaciones): Niveles moderados de automatización, algún uso de aceleradores o algo de infraestructura convergente/basada en HCI para IA.

• Etapa 3 (24 % de las organizaciones): Niveles elevados de automatización, amplio uso de aceleradores o alto uso de infraestructura convergente/basada en HCI para IA.

Figura 14. Asignación de participantes a los niveles de madurez


Apéndice III: tendencias de inversiones entre las organizaciones maduras en el uso de un procesamiento optimizado para la IA

Como parte de este estudio, las organizaciones de la Etapa 3 revelaron algunas otras inversiones y tendencias organizacionales que se diferenciaron de las de sus colegas menos maduros. A continuación, se incluyen algunas de las diferencias más importantes:

• Las organizaciones de la Etapa 3 tuvieron 2,2 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 de identificar que cuentan con un equipo de ciencia de datos centralizado (82 % frente a 37 %).

• Las organizaciones de la Etapa 3 tuvieron 3 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 de evaluar el rendimiento como la característica de solución más importante en el momento de seleccionar la infraestructura para la IA (24 % frente a 8 %).

• Las organizaciones de la Etapa 3 tuvieron 3 veces más probabilidades que las organizaciones de la Etapa 1 de identificar un almacenamiento de 10 PB o más para sus cargas de trabajo de IA (63 % frente a 11 %).

• Las organizaciones de la Etapa 3 tuvieron 5,7 veces más probabilidades que las organizaciones de las Etapa 1 de que se las identifique como altamente eficaces en la organización de datos en niveles en las cargas de trabajo de IA (63 % frente a 11 %).

Todos los nombres de marcas comerciales son propiedad de sus respectivas empresas. La información incluida en esta publicación se obtuvo por medio de fuentes que The Enterprise Strategy Group (ESG) considera confiables, pero no está garantizada por ESG. Esta publicación puede contener opiniones de ESG que están sujetas a cambios periódicos. Los derechos de esta publicación pertenecen a The Enterprise Strategy Group, Inc. Cualquier reproducción o redistribución de esta publicación, en su totalidad o en parte, ya sea en formato impreso, electrónico o de otro tipo, a personas no autorizadas para recibirla sin el consentimiento expreso de The Enterprise Strategy Group, Inc., constituye una violación de las leyes de derechos de autor de los Estados Unidos y estará sujeta a una acción por daños civiles y, en caso de ser pertinente, a un juicio penal. Si tiene consultas, comuníquese con ESG Client Relations llamando al 508-482-0188.

www.esg-global.com [email protected] P. 508.482.0188

Enterprise Strategy Group es una empresa de análisis, investigación, validación y estrategia de TI que ofrece inteligencia e información útiles a la comunidad mundial de TI.


http://www.esg-global.com/

mailto:[email protected]

tres tecnologías de procesamiento transformacionales ... · los beneficios para el negocio...

Documents