La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un tema de gran interés en el sector público. Se ha promocionado como una especie de panacea digital que puede resolver casi todos los problemas de una agencia, ya sea mediante un chatbot que alivia la carga de trabajo del personal de atención al cliente o ayudando en la detección de fraudes. Sin embargo, aún se debate qué infraestructura deben tener las agencias para aprovechar al máximo la IA.
Según una encuesta realizada por la empresa de implementación de aprendizaje automático Algorithmia, los equipos de ciencia de datos dedican menos de una cuarta parte de su tiempo al entrenamiento y perfeccionamiento de modelos de IA debido a los problemas de infraestructura e implementación. Para abordar estos problemas, varios proveedores afirman que la computación de alto rendimiento es un elemento imprescindible para las agencias que deseen lanzar proyectos de IA.
En un informe técnico publicado por Intel en septiembre, la compañía explicó por qué estos dos elementos se complementan tan bien. “Dado que tanto la IA como la computación de alto rendimiento requieren capacidades de cálculo y rendimiento sólidas, los usuarios de computación de alto rendimiento que ya tienen hardware optimizado para este tipo de cálculos están en una posición privilegiada para comenzar a aprovechar la IA”, según el informe. Estas computadoras también brindan a los usuarios la oportunidad de mejorar la eficiencia y reducir costos al ejecutar múltiples aplicaciones en una misma infraestructura.
Un informe de 2017 sobre la convergencia de la IA y la computación de alto rendimiento puso énfasis en la escalabilidad. “La escalabilidad es la clave para la IA y la computación de alto rendimiento, para que los científicos puedan abordar los desafíos de cálculo y datos masivos a los que se enfrentan y dar sentido a la gran cantidad de datos medidos, modelados o simulados que ahora tienen a su disposición”. Lenovo también reconoce esta conexión y anunció el año pasado una solución de software para facilitar la convergencia de la computación de alto rendimiento y la IA. Lenovo Intelligent Computing Orchestration (LiCO) ayuda a los usuarios de IA proporcionando plantillas que pueden utilizar para enviar trabajos de entrenamiento, es decir, alimentar datos que ayudarán a las aplicaciones de IA a aprender qué patrones buscar, y permite a los usuarios de computación de alto rendimiento seguir utilizando herramientas de línea de comandos.
Pero las agencias que no tienen máquinas de alto rendimiento no deben desesperarse, según Steve Conway, vicepresidente senior de investigación, director de operaciones y líder de análisis de datos de alto rendimiento e IA en Hyperion Research Holdings. “Puedes comenzar a trabajar en esto con las computadoras que tienes en tus centros de datos”, dijo Conway. “Casi todas las agencias tienen centros de datos o acceso a ellos, donde hay sistemas de servidores o clústeres, y puedes ejecutar algunas de estas aplicaciones de IA en ellos”.
Uno de los principales beneficios de las computadoras de alta gama es que pueden mover, procesar y almacenar mucha más información en períodos cortos de tiempo, y la IA es intensiva en datos. Pero lo más probable es que si una agencia no tiene computadoras de alto rendimiento, no necesite una IA ultra sofisticada. “En la vanguardia de este tipo de tecnología, realmente necesitas computadoras de alto rendimiento, pero la buena noticia es que ahora comienzan por menos de $50,000, por lo que no son tan caras, y hay muchas personas que ni siquiera necesitan gastar ese tipo de dinero”, dijo Conway. “Pueden utilizar el equipo que tienen y comenzar a explorar y experimentar con el aprendizaje automático”.
Los casos de uso más importantes para la IA son la detección de fraudes y anomalías, la conducción autónoma, la medicina de precisión y el marketing de afinidad, que Conway describió como el gemelo matemático de la detección de fraudes y anomalías, pero con objetivos diferentes. En la detección, el objetivo es encontrar lo “inusual”, mientras que en el marketing de afinidad se busca encontrar la mayor cantidad posible de puntos de datos similares.
En resumen, para aprovechar al máximo la IA, las agencias deben contar con una infraestructura adecuada, ya sea mediante la adquisición de computadoras de alto rendimiento o utilizando las computadoras existentes en sus centros de datos. La escalabilidad y la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos son elementos clave para el éxito de los proyectos de IA. Aunque las computadoras de alto rendimiento ofrecen ventajas adicionales, como el almacenamiento y procesamiento más rápido de datos, es posible comenzar a explorar y experimentar con el aprendizaje automático utilizando el equipo disponible. La IA tiene el potencial de transformar la forma en que las agencias del sector público abordan los desafíos y brindan servicios más eficientes y efectivos a los ciudadanos.
