La inteligencia artificial (IA) no es un interruptor que se enciende y funciona. Es un engranaje complejo que necesita una infraestructura sólida para dar resultados. Y en ese engranaje, el almacenamiento para inteligencia artificial es una pieza crítica que a menudo se subestima, aunque define la eficiencia, la escalabilidad y los costes operativos.
La IA inaugura una nueva era tecnológica: sistemas capaces de comprender lenguaje, generar imágenes o tomar decisiones complejas. Para las empresas, esto significa procesos más ágiles, reducción de costes y nuevas oportunidades de negocio. Con el conocimiento adecuado, es posible desarrollar y entrenar modelos propios para optimizar prácticamente cualquier área.
En el debate, las GPU y las SSD suelen acaparar la atención por su velocidad. Pero sin un almacenamiento para inteligencia artificial adecuado, ningún flujo de trabajo es realmente eficiente. La IA vive de los datos… y los produce en cantidades masivas. Desde la captura hasta la inferencia, el acceso rápido a grandes volúmenes de información estructurada y no estructurada es esencial.
Aquí entran en juego las soluciones de almacenamiento: locales, en el edge o en la nube. Solo infraestructuras de alta capacidad y rendimiento pueden capturar, suministrar y gestionar datos de forma consistente, segura y fiable. Comprender el papel de los datos en cada etapa del ciclo de vida de la IA es clave. Este flujo de trabajo se articula en cuatro fases: recopilación de datos, creación del modelo, entrenamiento y despliegue.
Las fases de un flujo de trabajo de IA
Recopilación de datos
Es el punto de partida de cualquier proyecto de IA. En esta fase se generan datos brutos procedentes de sensores, cámaras o bases de datos. El almacenamiento para inteligencia artificial debe capturar y organizar eficazmente formatos estructurados y no estructurados —imágenes, textos, vídeos— para sentar las bases del resto del proceso. Normalmente, los datos se guardan en plataformas locales, aunque también pueden subirse gradualmente a la nube.
En escenarios especiales, se recurre a transporte físico de datos, como discos duros externos o servidores edge robustos (por ejemplo, Ultrastar Transporter de Western Digital), especialmente cuando la subida es demasiado lenta o costosa. Estas soluciones también permiten capturar datos en entornos extremos sin conexión a Internet.
Creación del modelo
Con un problema bien definido, los expertos en IA refinan algoritmos y extraen conocimiento de los datos. Esta fase y la de entrenamiento son las más intensivas en recursos. La elección del almacenamiento para inteligencia artificial no se limita a matrices all-flash rápidas: los discos duros (HDD) siguen siendo esenciales para guardar grandes conjuntos de datos y snapshots para futuros entrenamientos. Los algoritmos recorren repetidamente estos conjuntos para optimizar el modelo.
Entrenamiento
Es la prueba de fuego. El modelo se aplica y valida sobre un conjunto amplio de datos. La duración varía: desde horas hasta meses, e incluso un año en modelos de gran escala. Cada iteración ajusta el proceso, requiriendo gran potencia de GPU y acceso inmediato a los datos generados. Mantener un conjunto de datos amplio y accesible garantiza que las experiencias previas se integren en el algoritmo. Un enfoque híbrido entre HDD y unidades flash ofrece el equilibrio óptimo para el almacenamiento para inteligencia artificial.
Despliegue
Finalizado el entrenamiento, el algoritmo se pone en producción. Lo más habitual es usar la nube y ofrecerlo vía servicios web, lo que permite su uso en múltiples ubicaciones o como servicio. Combinado con edge computing, puede incorporar análisis en tiempo real. En pymes, el despliegue puede realizarse en un servidor local para toda la red corporativa.
Preguntas adecuadas para la solución óptima de almacenamiento
De estas fases se desprende que no existe una solución única: la estrategia óptima depende del caso de uso. Conviene analizar:
- Estrategia de recopilación de datos: ¿Transferencia masiva o subida gradual? ¿Se requieren dispositivos físicos o servidores edge robustos?
- Entorno de entrenamiento: ¿En la nube, en sistemas propios o con un proveedor externo que ofrezca modelos preentrenados? Cada opción implica ventajas y compromisos.
- Aplicación: ¿Quién usará el algoritmo y cómo se accederá a él? Si se busca inferencia en edge, el hardware debe cumplir requisitos en todos los puntos de uso.
De la visión a la práctica: por qué la planificación del almacenamiento es decisiva
La IA ha llegado para quedarse y su impacto social aún es difícil de dimensionar. Lo que sí está claro es que los datos son su motor. En 2022 se introdujeron nuevas unidades de medida —Quetta y Ronna— para cuantificar el crecimiento exponencial del volumen global de información.
Además de velocidad y eficiencia, la IA requiere grandes capacidades de almacenamiento para conservar datos de forma eficiente y garantizar acceso rápido a ellos y a las optimizaciones derivadas.
Por eso, las empresas que integren IA deben considerar de forma conjunta la recopilación de datos, la creación de modelos, el entrenamiento y el despliegue. La elección de soluciones de almacenamiento para inteligencia artificial puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso de un flujo de trabajo.
