Aquí está la cuestión central: la mayoría de los proyectos de IA comienzan con el modelo. Los científicos de datos construyen algo atractivo en una computadora portátil, tal vez envolviéndolo en una aplicación Flask y luego tirándolo por encima de la pared para las operaciones. Como sabe cualquier desarrollador de nube experimentado, las soluciones creadas fuera del contexto de patrones de arquitectura modernos, automatizados y escalables se desmoronan en el mundo real cuando se espera que atiendan a decenas de miles de usuarios, con acuerdos de nivel de servicio de tiempo de actividad, observabilidad, seguridad y ciclos de iteración rápidos. La necesidad de “nativar en la nube” las cargas de trabajo de IA es fundamental para garantizar que estas innovaciones de IA no mueran al llegar a la empresa.
En muchas discusiones de CIO, escucho presión para “AI en todo”, pero los verdaderos profesionales se enfocan en poner en práctica una IA práctica que brinde valor comercial. Ahí es donde entra en juego lo nativo de la nube. Los desarrolladores deben apoyarse en arquitecturas pragmáticas, no sólo teóricas. Un modelo de IA de vanguardia es inútil si no se puede implementar, monitorear o escalar para satisfacer las demandas empresariales modernas.
Un enfoque pragmático nativo de la nube para la IA significa crear microservicios modulares en contenedores que encapsulan la inferencia, el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características e incluso el reentrenamiento de modelos. Significa aprovechar las plataformas de orquestación para automatizar el escalamiento, la resiliencia y la integración continua. Y requiere que los desarrolladores salgan de sus silos y trabajen estrechamente con científicos de datos y equipos de operaciones para garantizar que lo que construyen en el laboratorio realmente prospere en la naturaleza.
