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Una plataforma de datos de IA es un ecosistema completo que unifica las herramientas, los marcos y la infraestructura esenciales necesarios para todo el ciclo de vida de la Artificial Intelligence, desde el desarrollo hasta el despliegue y la gesti¨®n. Para las organizaciones que navegan por la transformaci¨®n digital, estas plataformas se han convertido en una base fundamental para aprovechar el potencial de la IA para impulsar la innovaci¨®n, la eficiencia y la ventaja competitiva.

Las empresas actuales se enfrentan a una presi¨®n cada vez mayor para extraer valor de sus inversiones en IA. Seg¨²n un informe de la ONU sobre Comercio y Desarrollo, el mercado de la IA podr¨ªa alcanzar los . Sin embargo, las organizaciones suelen tener problemas con las herramientas fragmentadas, los silos de datos y las complejidades operativas que impiden que las iniciativas de IA pasen de la experimentaci¨®n a la producci¨®n.

Las plataformas de datos de IA abordan estos retos al proporcionar entornos integrados en los que los cient¨ªficos de datos, los ingenieros y los equipos empresariales pueden colaborar de manera efectiva. Agilizan el flujo de trabajo de IA de extremo a extremo ¡ªdesde la preparaci¨®n de los datos y el desarrollo de modelos hasta el despliegue y la supervisi¨®n¡ª y al mismo tiempo garantizan una seguridad, escalabilidad y gobernanza de nivel empresarial.

Esta gu¨ªa completa explora qu¨¦ son las plataformas de datos de IA, sus componentes esenciales, sus capacidades clave y c¨®mo est¨¢n revolucionando las operaciones empresariales modernas. Examinaremos los diferentes tipos de plataforma, las consideraciones de implementaci¨®n y el impacto empresarial de desplegar la infraestructura de IA adecuada para las necesidades de su organizaci¨®n.

La evoluci¨®n y los componentes principales de las plataformas de datos de IA

El concepto de plataformas de IA comenz¨® a evolucionar en la d¨¦cada de 1990 con la llegada de los proveedores de servicios de aplicaciones (ASP), que ofrec¨ªan una gesti¨®n remota y un alojamiento de aplicaciones limitados. A medida que la tecnolog¨ªa avanzaba, estos primeros servicios se transformaban en proveedores de servicios gestionados (MSP) m¨¢s s¨®lidos a principios de la d¨¦cada de 2000, ampliando sus ofertas para incluir una gama m¨¢s amplia de capacidades de TI. La introducci¨®n de la computaci¨®n en la nube marc¨® otro cambio fundamental, ya que permiti¨® que las plataformas ofrecieran soluciones escalables y flexibles sin necesidad de una inversi¨®n de capital significativa.

Las plataformas de datos de IA actuales representan la culminaci¨®n de este viaje evolutivo ¡ªecosistemas sofisticados dise?ados para abordar todo el ciclo de vida de la IA, manteniendo al mismo tiempo el control de los activos de informaci¨®n patentados¡ª. Esta evoluci¨®n se ha visto impulsada por el reconocimiento creciente de la IA como una necesidad competitiva que puede mejorar la eficiencia y crear nuevas ofertas de soluciones en todos los sectores.

Componentes esenciales de las plataformas de datos de IA modernas

Las plataformas de datos de IA modernas integran varios componentes cr¨ªticos para crear entornos cohesionados para desarrollar, desplegar y gestionar aplicaciones de IA:

• Gesti¨®n y procesamiento de datos: Sistemas avanzados para introducir, almacenar y procesar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes, incluidas bases de datos, datos de archivos de diversas aplicaciones e informaci¨®n adquirida externamente. Estos sistemas deben manejar el "acondicionamiento" de los datos que no se crearon originalmente para el uso del modelo de IA.
• Entorno de desarrollo de modelos: Herramientas y marcos de trabajo sofisticados que permiten a los cient¨ªficos de datos crear, entrenar y refinar modelos de IA con precisi¨®n usando el Machine Learning autom¨¢tico (AutoML), el modelado visual y la integraci¨®n. Estos entornos admiten la experimentaci¨®n, el control de versiones y la colaboraci¨®n.
• Infraestructura de despliegue: Sistemas robustos para hacer que los modelos de IA pasen sin problemas del desarrollo a la producci¨®n, con soporte para diversos escenarios de implementaci¨®n, incluidos y perimetrales. Esta infraestructura se encarga de la transici¨®n cr¨ªtica de la experimentaci¨®n a la generaci¨®n de valor.
• Herramientas de supervisi¨®n y optimizaci¨®n: Capacidades de seguimiento en tiempo real y optimizaci¨®n del rendimiento que garantizan que los modelos de IA mantengan la m¨¢xima eficiencia y precisi¨®n con el tiempo, con una nueva formaci¨®n automatizada cuando el rendimiento se degrada o cambian los patrones de datos. Estas herramientas ayudan a mantener la relevancia del modelo en entornos empresariales din¨¢micos.
• Marco de seguridad y gobernanza: Controles integrales para la protecci¨®n de los datos, la transparencia de los modelos y el cumplimiento normativo, lo que garantiza que las aplicaciones de IA cumplan los est¨¢ndares organizativos y del sector. Estos marcos de trabajo son cada vez m¨¢s importantes a medida que los sistemas de IA toman decisiones m¨¢s consecuentes.

Estos componentes trabajan conjuntamente para proporcionar una base para el ¨¦xito de la IA, lo que permite que las organizaciones superen las barreras tradicionales para la implementaci¨®n de la IA: herramientas fragmentadas, datos en silos y la complejidad de pasar de la experimentaci¨®n a la producci¨®n. Los primeros esfuerzos de la IA a menudo depend¨ªan de unir tecnolog¨ªas dispares, pero las plataformas modernas integran estos elementos en ecosistemas coherentes que facilitan la colaboraci¨®n y aceleran el desarrollo.

Caracter¨ªsticas clave de las plataformas de datos de IA modernas

La eficacia de una plataforma de datos de IA depende en gran medida de sus capacidades principales. Si bien las plataformas b¨¢sicas pueden proporcionar una funcionalidad fundamental, las soluciones de nivel empresarial incorporan caracter¨ªsticas avanzadas que permiten que las organizaciones escalen sus iniciativas de IA de manera eficiente, manteniendo al mismo tiempo la seguridad, el cumplimiento normativo y el rendimiento.

Escalabilidad de nivel empresarial

Las cargas de trabajo de la IA son intr¨ªnsecamente exigentes y requieren plataformas creadas para manejar cantidades enormes de datos y c¨¢lculos. Las plataformas de IA modernas proporcionan:

• Rendimiento de gran ancho de banda y baja latencia: La capacidad de procesar petabytes de datos con unos retrasos m¨ªnimos, a menudo aprovechando el almacenamiento NVMe y las arquitecturas inform¨¢ticas de alto rendimiento para evitar el tiempo de inactividad de la GPU debido a los cuellos de botella del almacenamiento. Esto es fundamental para entrenar modelos complejos en grandes conjuntos de datos.
• Asignaci¨®n din¨¢mica de recursos: Distribuci¨®n inteligente de los recursos computacionales basada en las demandas de las cargas de trabajo, lo que garantiza un uso ¨®ptimo en todos los entornos de desarrollo y producci¨®n. Esto impide la contenci¨®n de recursos y maximiza la inversi¨®n en hardware.
• Escalabilidad multidimensional: La capacidad de escalar horizontalmente (m¨¢s dispositivos/nodos) y verticalmente (componentes m¨¢s potentes) sin interrumpir las operaciones en curso, lo que permite un crecimiento exponencial tanto en el volumen de datos como en las necesidades computacionales. Esta flexibilidad se adapta a los requisitos cambiantes de la organizaci¨®n.

La verdadera escalabilidad empresarial significa soportar miles de millones de archivos en un solo directorio y manejar tanto las cargas de trabajo por lotes secuenciales como las I/O de archivos peque?os/aleatorias con la misma eficiencia ¡ªcapacidades cr¨ªticas para las organizaciones que trabajan con diversas cargas de trabajo de IA, desde grandes conjuntos de datos de entrenamiento hasta solicitudes de inferencia en tiempo real.

Capacidades avanzadas de MLOps

Las operaciones de Machine Learning (MLOps) han surgido como una disciplina cr¨ªtica para las organizaciones que van m¨¢s all¨¢ de la experimentaci¨®n hasta la IA de producci¨®n. Las plataformas empresariales proporcionan:

• Canalizaciones de ML automatizadas: Orquestaci¨®n de extremo a extremo del flujo de trabajo de Machine Learning, desde la preparaci¨®n de los datos hasta el despliegue del modelo, lo que reduce la intervenci¨®n manual y acelera el tiempo de obtenci¨®n del valor. Estos pipelines estandarizan los procesos y mejoran la reproducibilidad.
• Seguimiento de experimentos: Versiones sistem¨¢ticas de modelos, par¨¢metros y resultados para garantizar la reproducibilidad y facilitar la colaboraci¨®n entre los equipos de ciencia de datos. Esta capacidad crea un registro de auditor¨ªa de las decisiones y los resultados de desarrollo.
• Supervisi¨®n y recapacitaci¨®n continuas: Detecci¨®n automatizada de la deriva del modelo y la degradaci¨®n del rendimiento, con capacidades para una nueva formaci¨®n programada o activada. Esto garantiza que los modelos sigan siendo precisos a medida que evolucionan los patrones de datos subyacentes.
• Automatizaci¨®n del despliegue: Procesos optimizados para pasar los modelos del desarrollo a la fase y los entornos de producci¨®n con las pruebas y la validaci¨®n adecuadas. Esto reduce la fricci¨®n a la hora de poner en funcionamiento los modelos de IA.

Con estas capacidades, las organizaciones pueden implementar y administrar cientos o miles de modelos en toda la empresa de manera fiable y eficiente.

Seguridad, gobernanza y cumplimiento normativo

A medida que la IA se vuelve m¨¢s central para las operaciones empresariales, las caracter¨ªsticas de seguridad y gobernanza han evolucionado de opcionales a esenciales:

• Controles de seguridad completos: La gesti¨®n avanzada del acceso, la segmentaci¨®n de la red y el protegen los datos y los modelos confidenciales del acceso o la manipulaci¨®n no autorizados.
• Herramientas de explicabilidad: Las capacidades para entender y documentar c¨®mo llegan los modelos de IA a conclusiones espec¨ªficas son cruciales para los sectores regulados y para generar confianza con las partes interesadas.
• Marcos: Las herramientas integradas para detectar y mitigar los sesgos, garantizar la equidad y promover un desarrollo responsable de la IA alineado con los valores organizativos y las expectativas sociales son esenciales.
• Supervisi¨®n del cumplimiento: El seguimiento automatizado del desarrollo y el despliegue de modelos es necesario para satisfacer los requisitos regulatorios en la atenci¨®n sanitaria, las finanzas y otros sectores regulados con documentaci¨®n para los auditores.

Estas capacidades de gobernanza ayudan a las organizaciones a equilibrar la innovaci¨®n con la responsabilidad, garantizando que las iniciativas de IA sigan estando alineadas con los valores organizativos y los requisitos normativos y mitigando los posibles riesgos.

Tipos de plataformas de datos de IA

El modelo de despliegue de su plataforma de datos de IA es una decisi¨®n estrat¨¦gica que afecta a todo, desde la hasta la estructura de costes y el rendimiento. Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente sus requisitos espec¨ªficos, la infraestructura existente y los objetivos futuros al seleccionar el enfoque que mejor se ajuste a sus ambiciones de IA.

Plataformas de IA basadas en la nube

Las plataformas de IA basadas en la nube se alojan en servicios de Public Cloud, lo que proporciona acceso a herramientas e infraestructura de IA sin necesidad de realizar importantes inversiones locales. Las principales ofertas incluyen Google Cloud IA Platform, Microsoft Azure IA, Amazon SageMaker y otras soluciones nativas de la nube.

Ventajas:

• Capacidades de implementaci¨®n r¨¢pida: Acelere el tiempo de obtenci¨®n de valor con entornos y herramientas preconfigurados que pueden aprovisionarse en minutos en lugar de meses.
• Escalabilidad din¨¢mica: Ampl¨ªe o contrate f¨¢cilmente los recursos en funci¨®n de las necesidades actuales, pagando solo por lo que utiliza
• Reducci¨®n de la gesti¨®n de la infraestructura: Elimine la carga operativa de mantener el hardware f¨ªsico y los sistemas subyacentes.

Consideraciones:

• Requisitos de soberan¨ªa de los datos: El cumplimiento normativo puede restringir d¨®nde se pueden almacenar y procesar los datos confidenciales.
• Implicaciones de la latencia de la red: El rendimiento puede verse afectado por las velocidades de transferencia de datos entre sus instalaciones y sus centros de datos en la nube.
• An¨¢lisis de costes a largo plazo: Si bien los costes iniciales son m¨¢s bajos, los gastos acumulados con el tiempo pueden superar las alternativas locales para las cargas de trabajo estables y de gran uso.

Las plataformas de nube son excelentes para las organizaciones que buscan una implementaci¨®n r¨¢pida, cargas de trabajo variables o aquellas que no tienen una inversi¨®n existente en una infraestructura de IA especializada.

Plataformas de IA locales

Las plataformas de IA locales se despliegan dentro de los propios centros de datos de una organizaci¨®n, lo que proporciona el m¨¢ximo control sobre los datos y la infraestructura. Estas soluciones incluyen una infraestructura de IA creada expresamente, como los sistemas NVIDIA DGX, combinada con un almacenamiento de alto rendimiento, que a menudo se implementa como parte de una arquitectura certificada.

Ventajas:

• Control y soberan¨ªa completos de los datos: Mantener la custodia f¨ªsica de los datos confidenciales, abordando los requisitos normativos y de cumplimiento normativo.
• Protocolos de seguridad personalizables: Implementar medidas de seguridad adaptadas a pol¨ªticas organizativas espec¨ªficas.
• M¨¦tricas de rendimiento predecibles: Elimine la variabilidad introducida por la infraestructura compartida y la conectividad a Internet.

Consideraciones:

• Una inversi¨®n inicial significativa: Mayor Capital Expenditure inicial para hardware y software especializados
• Requisitos de mantenimiento continuo: Necesidad de conocimientos especializados para mantener y optimizar la infraestructura.
• Planificaci¨®n de la escalabilidad: La expansi¨®n requiere prever las necesidades futuras y el aprovisionamiento en incrementos discretos.

Las plataformas locales son ideales para organizaciones con requisitos de seguridad estrictos, cargas de trabajo de IA estables y predecibles o inversiones importantes en centros de datos existentes.

Plataformas de IA h¨ªbridas

Los enfoques h¨ªbridos combinan elementos tanto de la nube como de la implementaci¨®n local, lo que permite que las organizaciones coloquen las cargas de trabajo en el entorno m¨¢s adecuado, bas¨¢ndose en requisitos espec¨ªficos.

Ventajas:

• Distribuci¨®n flexible de las cargas de trabajo: Ejecute el desarrollo y las pruebas en la nube manteniendo la inferencia de producci¨®n localmente o viceversa.
• Utilizaci¨®n optimizada de los recursos: Aprovechar localmente las necesidades b¨¢sicas y la nube para las demandas m¨¢ximas o las cargas de trabajo especializadas.
• Capacidades de Disaster Recovery mejoradas: Cree redundancia en todos los entornos para mejorar la continuidad operativa.

Consideraciones:

• Requisitos complejos de orquestaci¨®n: Es necesaria una gesti¨®n sofisticada de los flujos de trabajo en todos los entornos.
• Herramientas de gesti¨®n unificada: La supervisi¨®n y la administraci¨®n constantes en toda la infraestructura h¨ªbrida son vitales
• Los retos de la sincronizaci¨®n de datos: Garantizar unos conjuntos de datos homog¨¦neos en todos los entornos y minimizar los costes de transferencia puede ser dif¨ªcil

Las plataformas h¨ªbridas proporcionan la mayor flexibilidad, pero requieren unas capacidades de gesti¨®n m¨¢s sofisticadas para coordinar los recursos de manera efectiva entre entornos.

Ventajas empresariales y ROI de las plataformas de datos de IA

Si bien las capacidades t¨¦cnicas de las plataformas de datos de IA son impresionantes, su valor final radica en los resultados empresariales concretos que permiten. Las organizaciones que implementan plataformas de IA robustas informan de unas rentabilidades significativas en m¨²ltiples dimensiones:

Excelencia operativa mediante la automatizaci¨®n

Las plataformas de datos de IA automatizan los procesos que consumen mucho tiempo a lo largo del ciclo de vida de la IA, lo que permite que los equipos se centren en la innovaci¨®n en lugar de en la gesti¨®n de la infraestructura:

• Preparaci¨®n acelerada de los datos: Lo que antes requer¨ªa semanas de limpieza y transformaci¨®n manuales puede lograrse en horas usando pipelines de datos automatizados.
• Desarrollo optimizado de modelos: Las capacidades de AutoML reducen la necesidad de realizar ajustes manuales de hiperpar¨¢metros y de seleccionar modelos, lo que acorta los ciclos de desarrollo.

Una empresa minorista que implemente una plataforma de IA para la gesti¨®n del inventario, por ejemplo, puede reducir los errores humanos y, al mismo tiempo, mejorar la precisi¨®n del stock, lo que afecta directamente tanto a la eficiencia operativa como a la satisfacci¨®n del cliente.

Optimizaci¨®n financiera

El impacto financiero de las plataformas de IA va m¨¢s all¨¢ de la simple reducci¨®n de costes y de los cambios fundamentales en la asignaci¨®n de recursos:

• Reducci¨®n de costes de infraestructura: Los modelos basados en la nube y en el consumo eliminan el sobreaprovisionamiento, mientras que las plataformas centralizadas reducen la infraestructura redundante.
• Eficiencia del equipo: Los cient¨ªficos de datos dedican menos tiempo a la gesti¨®n de la infraestructura y m¨¢s tiempo a los an¨¢lisis y el desarrollo de modelos de alto valor.

Las empresas de servicios financieros que despliegan plataformas de IA para la detecci¨®n del fraude suelen ver una de los falsos positivos en comparaci¨®n con los sistemas tradicionales basados en reglas, lo que reduce dr¨¢sticamente los costes de investigaci¨®n y mejora la experiencia del cliente.

Aceleraci¨®n de la innovaci¨®n

Al reducir las barreras t¨¦cnicas y optimizar los flujos de trabajo, las plataformas de IA permiten que las organizaciones experimenten m¨¢s libremente y lleven las innovaciones al mercado m¨¢s r¨¢pidamente:

• Creaci¨®n r¨¢pida de prototipos: Los cient¨ªficos de datos pueden probar r¨¢pidamente hip¨®tesis e iterar en modelos sin largos procesos de configuraci¨®n o adquisici¨®n.
• Capacidades de IA democratizadas: Las interfaces low-code/no-code permiten que los expertos en el campo desarrollen soluciones de IA sin una amplia experiencia t¨¦cnica.

Retos y consideraciones de la implementaci¨®n

A pesar de su potencial transformador, la implementaci¨®n de plataformas de datos de IA implica abordar retos importantes. Las organizaciones que sortean con ¨¦xito estos obst¨¢culos est¨¢n mejor posicionadas para sacar el m¨¢ximo partido de sus inversiones en IA.

Calidad y gesti¨®n de los datos

El dicho "la basura entra y sale" se aplica de manera aguda a los sistemas de IA, lo que hace que la calidad de los datos sea una preocupaci¨®n fundamental:

• ¶Ù±ð²õ²¹´Ú¨ª´Ç: Los datos fragmentados, incoherentes o sesgados conducen a unos modelos de IA poco fiables y a una informaci¨®n err¨®nea.
• ³§´Ç±ô³Ü³¦¾±¨®²Ô: Implementar pol¨ªticas de gobernanza de datos s¨®lidas que garanticen la calidad, la exhaustividad y la coherencia de los datos en todas las fuentes.

Las organizaciones deben evaluar las plataformas bas¨¢ndose en sus capacidades de gesti¨®n de datos, incluido el soporte para el seguimiento del linaje de datos, la evaluaci¨®n automatizada de la calidad y la integraci¨®n con los marcos de gobernanza de datos existentes.

Brecha de talento y experiencia

La escasez de talento para la IA sigue siendo un obst¨¢culo importante para una implementaci¨®n exitosa:

• ¶Ù±ð²õ²¹´Ú¨ª´Ç: La demanda de cient¨ªficos de datos, ingenieros de ML autom¨¢tico y especialistas en IA supera con creces el suministro, lo que genera dificultades de contrataci¨®n y retenci¨®n.
• ³§´Ç±ô³Ü³¦¾±¨®²Ô: Desarrolle talento interno a trav¨¦s de programas de formaci¨®n, aprovechando al mismo tiempo plataformas con funciones de automatizaci¨®n y asistencia.

Busque plataformas que proporcionen documentaci¨®n completa, recursos educativos y servicios de soporte para acelerar la incorporaci¨®n y el desarrollo del equipo.

Criterios de selecci¨®n de la plataforma

Con numerosas opciones disponibles, la selecci¨®n de la plataforma de IA adecuada requiere un proceso de evaluaci¨®n sistem¨¢tico:

1. Escalabilidad: ?La plataforma puede crecer con sus ambiciones de IA, tanto en cuanto al volumen de datos como a la complejidad del modelo?
2. Utilizabilidad: ?La plataforma proporciona interfaces adecuadas para los diferentes tipos de usuarios de su organizaci¨®n?
3. ±õ²Ô³Ù±ð²µ°ù²¹³¦¾±¨®²Ô: ?Con qu¨¦ facilidad se conectar¨¢ la plataforma con su pila tecnol¨®gica existente?
4. Total Cost of Ownership: Adem¨¢s de las licencias iniciales, ?cu¨¢les son los costes a largo plazo del almacenamiento, la computaci¨®n, el mantenimiento y el escalamiento?

Las plataformas de IA del futuro

El panorama de la plataforma de IA sigue evolucionando r¨¢pidamente, con varias tendencias clave que est¨¢n dando forma al desarrollo futuro:

±õ²Ô³Ù±ð²µ°ù²¹³¦¾±¨®²Ô de IA generativa

Las capacidades revolucionarias de los modelos de IA generativos se est¨¢n integrando en las plataformas de IA empresarial:

• Generaci¨®n de contenido: Capacidades para crear texto, im¨¢genes y otros medios basados en indicaciones de lenguaje natural.
• Generaci¨®n aumentada de recuperaci¨®n (RAG): Combinar modelos de lenguaje grande con bases de conocimientos empresariales para respuestas contextualmente relevantes

Gobernanza mejorada e IA responsable

A medida que la IA se generaliza, las plataformas incorporan funciones avanzadas de gobernanza, como la documentaci¨®n automatizada, la supervisi¨®n continua de la equidad y las herramientas de automatizaci¨®n del cumplimiento normativo.

Impulsar el ¨¦xito de la IA con la base adecuada

El proceso desde la experimentaci¨®n con la IA hasta la implementaci¨®n en toda la empresa depende fundamentalmente de la base de la infraestructura. Las plataformas de datos de IA han evolucionado de herramientas t¨¦cnicas a activos estrat¨¦gicos que permiten a las organizaciones escalar las iniciativas de IA y proporcionar un impacto empresarial medible.

La plataforma de datos de IA adecuada equilibra las necesidades operativas inmediatas con los objetivos estrat¨¦gicos a largo plazo. Proporciona la escalabilidad para crecer con sus ambiciones de IA, las capacidades de integraci¨®n para conectarse con sus sistemas existentes y las caracter¨ªsticas de gobernanza para garantizar una implementaci¨®n responsable.

Para las organizaciones que se toman en serio el hecho de aprovechar todo el potencial de la IA, las elecciones de infraestructura son importantes. Las soluciones de almacenamiento escalables y de alto rendimiento, como FlashBlade? de É«¿Ø´«Ã½?, se han dise?ado espec¨ªficamente para las demandas de las cargas de trabajo de la IA, proporcionando el rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia necesarios para impulsar las plataformas de IA modernas. Las soluciones de infraestructura preparadas para la IA, como AIRI?, combinan el almacenamiento, la computaci¨®n y las redes en arquitecturas prevalidadas que aceleran el tiempo de obtenci¨®n de valor y reducen el riesgo de implementaci¨®n.

A medida que la IA siga evolucionando de la tecnolog¨ªa emergente a la esencial para la empresa, las organizaciones que prosperen ser¨¢n aquellas que se basen en unas bases s¨®lidas y preparadas para el futuro. Si entiende las caracter¨ªsticas clave, las opciones de implementaci¨®n y las consideraciones de implementaci¨®n que se describen en esta gu¨ªa, podr¨¢ tomar decisiones fundamentadas que permitan que su organizaci¨®n tenga ¨¦xito con la IA ahora y en el futuro.

?Est¨¢ preparado para explorar c¨®mo la infraestructura de alto rendimiento puede acelerar sus iniciativas de IA? Obtenga m¨¢s informaci¨®n sobre las soluciones de IA de É«¿Ø´«Ã½ y c¨®mo ayudan a las organizaciones de todos los sectores a transformar los datos brutos en inteligencia procesable.

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