La IA basada en agentes no será la panacea para los proveedores de nube pública
Los hiperescalares se encuentran con que, para su desgracia, la IA generativa en sus plataformas no crece lo que esperaban, así que muchos de ellos han decidido apostar por la IA basada en agentes. Pues bien, tengo malas noticias para ellos.
Mientras los principales proveedores de nube, como AWS, Google y Microsoft, se han apresurado a posicionarse como líderes en el desarrollo y despliegue de IA, ya empiezan a darse cuenta de que el impacto de la IA basada en agentes en el crecimiento de la nube puede estar lejos de lo que marcaban sus ambiciosas proyecciones. Al menos yo lo veo así. Y paso a explicarlo.
La IA basada en agentes es más un enfoque arquitectónico que una tecnología que requiere enormes recursos en la nube. Permite que los sistemas de IA trabajen de forma independiente para alcanzar objetivos, tomar decisiones y gestionar sus recursos. La naturaleza distribuida de los sistemas de IA basada en agentes viene a decir que pueden operar en varios tipos de infraestructura con una mayor eficacia, y a menudo sin necesidad de clústeres de GPU especializados en los que los proveedores de nube invierten mucho.
Los patrones de migración sugieren un enfoque híbrido, en el que las cargas de trabajo se mueven entre entornos locales, nubes privadas y varios proveedores de nube pública, como AWS, Google Cloud Platform y otros. Una flexibilidad en las opciones de implementación que desafía la suposición de que la IA basada en agentes impulsará la adopción masiva de la nube pública por parte de los tres grandes hiperescalares.
Integración frente a centralización
La IA basada en agentes está muy lejos de ser lo que mucha gente cree. Cuando miro estos sistemas veo algo muy diferente a lo acostumbrado, que es IA a lo bestia en sus diferentes enfoques, y no es así. Nada de calculadora potente: la IA basada en agentes no es más que un empleado que realiza sus tareas de manera eficaz.
No obstante, su fascinación reside en que no necesita una potencia de procesamiento centralizada. Al contrario, funciona más como redes distribuidas que, a menudo, se ejecutan en hardware estándar y se coordinan en diferentes entornos. Son inteligentes a la hora de utilizar los recursos, pues si es necesario incorporan pequeños modelos de lenguaje especializados y también se integran con servicios externos bajo demanda. Por eso, el verdadero avance no consiste en la potencia bruta, sino en crear sistemas más inteligentes y autónomos que puedan realizar tareas de forma eficiente.
Los grandes proveedores de nube hacen hincapié en sus capacidades de IA y aprendizaje automático junto con la gestión de datos y las soluciones de nube híbrida. Por el contrario, es más que probable que los sistemas de IA basada en agentes prefieran adoptar un enfoque más distribuido. En consecuencia, se integrarán con grandes modelos de lenguaje principalmente como servicios externos en lugar de ser el componente central del sistema. En resumen, un patrón arquitectónico que favorece los modelos de lenguaje más pequeños y diseñados de manera específica y el procesamiento distribuido sobre los recursos centralizados en la nube.
¿Que por qué lo sé? Porque he construido docenas de ellos para mis clientes recientemente.
La fauna de la infraestructura informática moderna ofrece plataformas ideales para desplegar sistemas de IA basada en agentes. Repasemos: los proveedores regionales, las nubes soberanas, los servicios gestionados, las instalaciones de coubicación y las nubes privadas pueden ofrecer alternativas más rentables y flexibles a las principales nubes públicas.
Este enfoque distribuido se ajusta perfectamente a la necesidad de la IA basada agentes de edge computing, procesamiento local y arquitecturas híbridas. Por eso, las organizaciones pueden ahora crear soluciones de IA escalables que aprovechen la combinación adecuada de infraestructura y, a la vez, mantener el control sobre los costes, el rendimiento y la soberanía de los datos.
La eficiencia de estos enfoques distribuidos se ve en la manera en que manejan los cambios y el procesamiento de datos. Los sistemas modernos pueden lograr operaciones casi continuas a nivel de bloque mientras se integran directamente con los subsistemas de almacenamiento. Con esto evitan operaciones de E/S innecesarias. Es decir, una eficiencia que, a menudo, hace más atractivos a los proveedores más pequeños y especializados frente a los hiperescalares.
Trayectoria de crecimiento futuro
Si bien desarrollos como la integración de capacidades de IA generativa en entornos locales y en la nube de SQL Server 2025 prometen, el patrón de crecimiento de los hiperescalares puede no estar a la altura de sus expectativas. La naturaleza distribuida de la IA basada en agentes, combinada con la necesidad de soluciones especializadas y rentables, podría sugerir que el crecimiento se extenderá a un ecosistema más amplio de proveedores en lugar de concentrarse en las principales plataformas de nube pública.
El futuro podría ser algo así como una arquitectura de puente en la que varios componentes actúan como intermediarios entre diferentes entornos. Para ello, deben organizar los recursos y las capacidades entre múltiples proveedores y plataformas. O lo que es lo mismo: un enfoque que prioriza la flexibilidad y la eficiencia frente a la consolidación de proveedores. Y eso supondría limitar el dominio de cualquier hiperescalar importante en el espacio de la IA basada en agentes.
Nadie duda de que AWS, Google Cloud y Microsoft Azure desempeñarán un papel importante en este escenario, pero quizá su papel sea más el de componentes de arquitecturas más amplias y distribuidas que el de plataformas centrales y dominantes. Las organizaciones que implementen soluciones de IA basada en agentes probablemente adoptarán estrategias multiproveedor con el objetivo de optimizar recursos, requisitos, costes y necesidades de rendimiento específicos en lugar de consolidarse con un único hiperescalar.
A medida que las empresas reevalúan sus estrategias de IA, muchas están reconsiderando su dependencia de los proveedores de nube pública. El rápido aumento de los costes de ejecutar cargas de trabajo de IA en la infraestructura de hiperescalares ha cogido a las empresas con la guardia baja, especialmente cuando se combina con el impacto de los sistemas de IA generativa. Las organizaciones que se pasaron a la nube hace una década ven ahora cómo sus expectativas de ahorro de costes se han visto alteradas, lo que las ha llevado a explorar otras alternativas.
Unamos a esto que el coste de la infraestructura local ha disminuido de manera significativa y también que las empresas ya no necesitan gestionar las operaciones diarias de un centro de datos, gracias a la mayor asequibilidad del hardware propio o alquilado y la disponibilidad de proveedores modernos de coubicación y servicios gestionados. Un escenario que les ofrece control de costes y flexibilidad sin sacrificar la escalabilidad o el rendimiento.
Por consiguiente, los hiperescalares han de replantearse su posición en el ecosistema de la IA. Conforme el mercado de la infraestructura de IA se normaliza, las empresas buscan una combinación más eficiente de nube, coubicación, MSP, nubes construidas a propósito y soluciones locales; y priorizan la sostenibilidad, la soberanía y la eficiencia de los recursos frente a las promesas del dominio de la nube pública. Por lo que a los hiperescalares no les queda otra que aceptar este cambio y adaptar sus ofertas si quieren seguir para siendo relevantes durante esta transición. De todas formas, esto no evita que existan algunas dificultades iniciales a medida que el sector se adapta a este nuevo sistema.
(computerworld.es)
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