La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta clave que impulsa innovaciones y transformaciones en diversas industrias en todo el mundo. Según el Índice Latinoamericano de IA, Argentina no se encuentra exento, ya que figura como el cuarto país líder en la adopción de esta tecnología en la región. Este avance no solo representa un progreso tecnológico significativo, sino también el potencial impacto que la IA puede tener en la sociedad.
Si bien incluso todavía nos encontramos en una etapa de exploración e implementación para diversas aplicaciones, usos y funciones, la IA ya nos está impactando, y es fundamental conocer en profundidad cómo funciona esta tecnología revolucionaria que ya ofrece múltiples beneficios y soluciones.
Así como los humanos transitamos una etapa como estudiantes, en la cual adquirimos conocimientos que luego aplicamos en el mundo real, la IA atraviesa dos etapas que se asemejan al aprendizaje humano: un primer momento de entrenamiento, donde se le enseña a realizar tareas específicas, seguido por un ciclo de inferencia o ejecución, donde la IA aplica lo que ha aprendido.
Durante el entrenamiento, la IA analiza grandes cantidades de datos y parámetros en busca de patrones para poder realizar predicciones y tomar decisiones en el futuro. Tal como ocurre con los seres humanos entre libros y clases, la IA es sometida a muchos ejemplos para que pueda aprender a través de ellos.
La segunda etapa es en la cual los usuarios pueden participar directamente. Una vez que la IA fue entrenada, entra en la fase de inferencia, donde utiliza los patrones y conocimientos que ha adquirido durante el entrenamiento para realizar tareas útiles en situaciones reales y ofrecernos respuestas que se asemejen a las que tendría un humano. Así, la IA puede resolver problemas de manera efectiva y eficiente, dar recomendaciones acertadas y mejorar continuamente.
Si bien los usuarios somos testigos de una parte ínfima de todo este proceso, es interesante comprender que la IA también necesita transitar una etapa de educación donde es sometida a grandes modelos de lenguaje para que luego, al momento de recibir una solicitud humana, las redes neuronales puedan generar una respuesta, deduciendo a partir de un estímulo de entrada, una salida.
Una vez más, la tecnología juega un rol central para que ambos momentos funcionen lo más similar posible a un cerebro humano, pero desde un centro de datos preparado y pensado exclusivamente para el desarrollo óptimo de la IA, que incluye desde soluciones de un solo servidor hasta supercomputadoras excepcionales, dependiendo de las necesidades del negocio.
Para el entrenamiento de grandes modelos, es ideal contar con aceleradores como los AMD Instinct, que impulsan un rendimiento computacional líder para dar soporte a importantes volúmenes de datos gracias a su gran densidad de memoria de alto ancho de banda. Estos aceleradores ofrecen una performance clave para esta fase, ya que se dedican a depurar los modelos de los que aprende la IA para que sean robustos y precisos desde el inicio. Incluso, si ya se cuenta con un modelo desarrollado y productivo, esta herramienta permitirá ejecutar también la segunda fase de inferencia en tiempo real y a gran escala, como lo que ocurre con la inteligencia artificial generativa (IAG) a través de opciones como el ChatGPT de OpenAI.
De todas maneras, en lo que respecta a la ejecución, es ideal contar con un nivel de procesamiento óptimo como el que ofrecen los Procesadores que impulsan los servidores para acelerar los resultados, pero sin descuidar el consumo energético y la protección de los datos. Estos CPUs son la opción más acertada para una inferencia a menor escala, permitiendo incluso también el primer momento de entrenamiento de la IA, pero con modelos de pequeños a medianos.
Sin dudas en el último tiempo los centros de datos han cobrado un rol protagónico incluso mayor en la industria tecnológica por su importancia para el desarrollo de la IA.
