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Una plataforma de datos de AI es un ecosistema integral que unifica las herramientas, los marcos y la infraestructura esenciales necesarios para todo el ciclo de vida de la inteligencia artificial, desde el desarrollo hasta la implementaci¨®n y la administraci¨®n. Para las organizaciones que navegan por la transformaci¨®n digital, estas plataformas se han convertido en bases fundamentales para aprovechar el potencial de la AI para impulsar la innovaci¨®n, la eficiencia y la ventaja competitiva.

Las empresas actuales enfrentan una presi¨®n creciente para extraer valor de sus inversiones en AI. Seg¨²n un informe de la ONU sobre Comercio y Desarrollo, el mercado de AI podr¨ªa alcanzar los . Sin embargo, las organizaciones a menudo luchan con herramientas fragmentadas, silos de datos y complejidad operativa que impiden que las iniciativas de AI pasen de la experimentaci¨®n a la producci¨®n.

Las plataformas de datos de AI abordan estos desaf¨ªos al proporcionar entornos integrados en los que los cient¨ªficos de datos, los ingenieros y los equipos comerciales pueden colaborar de manera eficaz. Optimizan el flujo de trabajo de AI integral, desde la preparaci¨®n de datos y el desarrollo de modelos hasta la implementaci¨®n y el monitoreo, mientras garantizan la seguridad, escalabilidad y gobernanza de nivel empresarial.

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

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

El concepto de plataformas de AI comenz¨® a evolucionar en la d¨¦cada de 1990 con la llegada de los proveedores de servicios de aplicaciones (ASP), que ofrec¨ªan administraci¨®n remota limitada y alojamiento de aplicaciones. A medida que la tecnolog¨ªa avanzaba, estos primeros servicios se transformaron en proveedores de servicios gestionados (MSP) m¨¢s robustos a principios del siglo XX, lo que expandi¨® 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, lo que permiti¨® que las plataformas ofrecieran soluciones escalables y flexibles sin requerir una inversi¨®n de capital significativa.

Las plataformas de datos de AI actuales representan la culminaci¨®n de este viaje evolutivo: ecosistemas sofisticados dise?ados para abordar todo el ciclo de vida de la AI mientras se mantiene el control de los activos de informaci¨®n patentados. Esta evoluci¨®n ha sido impulsada por el creciente reconocimiento de la AI como una necesidad competitiva que puede mejorar la eficiencia y crear nuevas ofertas de soluciones en todas las industrias.

Componentes esenciales de las plataformas de datos de AI modernas

Las plataformas de datos de AI modernas integran varios componentes cr¨ªticos para crear entornos cohesivos para desarrollar, implementar y administrar aplicaciones de AI:

• Administraci¨®n y procesamiento de datos: Sistemas avanzados para ingerir, almacenar y procesar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes, incluidas bases de datos, datos de archivos de varias 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 AI.
• Entorno de desarrollo de modelos: Herramientas y marcos sofisticados que permiten a los cient¨ªficos de datos crear, entrenar y refinar modelos de AI con precisi¨®n mediante el aprendizaje 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 implementaci¨®n: Sistemas robustos para la transici¨®n sin problemas de los modelos de AI del desarrollo a la producci¨®n, con soporte para varios escenarios de implementaci¨®n, incluidos y en el borde. Esta infraestructura se encarga de la transici¨®n cr¨ªtica de la experimentaci¨®n a la generaci¨®n de valor.
• Herramientas de monitoreo y optimizaci¨®n: Capacidades de seguimiento en tiempo real y optimizaci¨®n del rendimiento que garantizan que los modelos de AI mantengan la m¨¢xima eficiencia y precisi¨®n a lo largo del tiempo, con una nueva capacitaci¨®n automatizada cuando el rendimiento se degrada o cambian los patrones de datos. Estas herramientas ayudan a mantener la relevancia del modelo en entornos comerciales din¨¢micos.
• Marco de seguridad y gobierno: Controles integrales para la protecci¨®n de datos, la transparencia de modelos y el cumplimiento normativo, lo que garantiza que las aplicaciones de AI cumplan con los est¨¢ndares organizacionales y de la industria. Estos marcos se vuelven cada vez m¨¢s importantes a medida que los sistemas de AI toman decisiones m¨¢s consecuentes.

Estos componentes trabajan juntos para proporcionar una base para el ¨¦xito de la AI, lo que permite a las organizaciones superar las barreras tradicionales para la implementaci¨®n de la AI: herramientas fragmentadas, datos en silos y la complejidad de pasar de la experimentaci¨®n a la producci¨®n. Si bien los primeros esfuerzos de AI a menudo depend¨ªan de unir tecnolog¨ªas dispares, 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 AI modernas

La eficacia de una plataforma de datos de AI 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 funciones avanzadas que permiten a las organizaciones escalar sus iniciativas de AI de manera eficiente mientras mantienen la seguridad, el cumplimiento y el rendimiento.

Escalabilidad de grado empresarial

Las cargas de trabajo de AI son inherentemente exigentes, lo que requiere plataformas dise?adas para manejar grandes cantidades de datos y c¨®mputos. Las plataformas de AI modernas ofrecen:

• Rendimiento de ancho de banda alto y latencia baja: La capacidad de procesar petabytes de datos con m¨ªnimas demoras, a menudo aprovechando el almacenamiento NVMe y las arquitecturas de computaci¨®n de alto rendimiento para evitar el tiempo de inactividad de la GPU debido a los cuellos de botella del almacenamiento. Esto es fundamental para capacitar modelos complejos en grandes conjuntos de datos.
• Asignaci¨®n din¨¢mica de recursos: Distribuci¨®n inteligente de recursos inform¨¢ticos basada en las demandas de carga de trabajo, lo que garantiza una utilizaci¨®n ¨®ptima en los entornos de desarrollo y producci¨®n. Esto evita 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 respalda el 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 admitir miles de millones de archivos en un solo directorio y manejar cargas de trabajo por lotes secuenciales y I/O de archivos peque?os/aleatorias con la misma eficiencia: capacidades cr¨ªticas para organizaciones que trabajan con cargas de trabajo de AI diversas, desde grandes conjuntos de datos de capacitaci¨®n hasta solicitudes de inferencia en tiempo real.

Capacidades avanzadas de MLOps

Las operaciones de aprendizaje autom¨¢tico (MLOps) han surgido como una disciplina cr¨ªtica para las organizaciones que van m¨¢s all¨¢ de la experimentaci¨®n a la AI de producci¨®n. Las plataformas empresariales ofrecen:

• Procesos de ML automatizados: Organizaci¨®n integral del flujo de trabajo de aprendizaje autom¨¢tico desde la preparaci¨®n de datos hasta la implementaci¨®n de modelos, lo que reduce la intervenci¨®n manual y acelera el tiempo de obtenci¨®n de valor. Estos procesos 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 seguimiento de auditor¨ªa de las decisiones y los resultados de desarrollo.
• Monitoreo y recapacitaci¨®n continuos: Detecci¨®n automatizada de la desviaci¨®n del modelo y la degradaci¨®n del rendimiento con capacidades para la recapacitaci¨®n programada o activada. Esto garantiza que los modelos sigan siendo precisos a medida que evolucionan los patrones de datos subyacentes.
• Automatizaci¨®n de la implementaci¨®n: Procesos optimizados para mover modelos de desarrollo a etapas en entornos de producci¨®n con pruebas y validaci¨®n adecuadas. Esto reduce la fricci¨®n en la puesta en funcionamiento de los modelos de AI.

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

Seguridad, gobierno y cumplimiento

A medida que la AI se vuelve m¨¢s central para las operaciones comerciales, las funciones de seguridad y gobernanza han evolucionado de opcionales a esenciales:

• Controles de seguridad integrales: La administraci¨®n de acceso avanzada, la segmentaci¨®n de red y el protegen los datos y modelos sensibles del acceso o la manipulaci¨®n no autorizados.
• Herramientas de explicabilidad: Las capacidades para comprender y documentar c¨®mo los modelos de AI llegan a conclusiones espec¨ªficas son cruciales para las industrias reguladas y para generar confianza con las partes interesadas.
• Marcos de trabajo : Son esenciales las herramientas incorporadas para detectar y mitigar el sesgo, garantizar la equidad y promover el desarrollo responsable de la AI alineado con los valores organizacionales y las expectativas sociales.
• Monitoreo del cumplimiento: El seguimiento automatizado del desarrollo y la implementaci¨®n de modelos es necesario para satisfacer los requisitos regulatorios en los sectores de atenci¨®n de la salud, finanzas y otros sectores regulados con documentaci¨®n para los auditores.

Estas capacidades de gobierno ayudan a las organizaciones a equilibrar la innovaci¨®n con la responsabilidad, garantizando que las iniciativas de AI permanezcan alineadas con los valores organizacionales y los requisitos regulatorios, mientras mitigan los posibles riesgos.

Tipos de plataformas de datos de AI

El modelo de implementaci¨®n para su plataforma de datos de AI es una decisi¨®n estrat¨¦gica que afecta todo, desde la hasta la estructura de costos 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 alinee con sus ambiciones de AI.

Plataformas de AI basadas en la nube

Las plataformas de AI basadas en la nube se alojan en servicios de nube p¨²blica, lo que proporciona acceso a herramientas e infraestructura de AI sin necesidad de inversiones significativas en las instalaciones. Las principales ofertas incluyen Google Cloud AI Platform, Microsoft Azure AI, Amazon SageMaker y otras soluciones nativas en la nube.

Ventajas:

• Capacidades de implementaci¨®n r¨¢pida: Acelere el tiempo de obtenci¨®n de valor con entornos y herramientas preconfigurados que se pueden aprovisionar en minutos en lugar de meses
• Escalabilidad din¨¢mica: Ampl¨ªe o contrate recursos f¨¢cilmente seg¨²n las necesidades actuales, pagando solo por lo que usa.
• Administraci¨®n de infraestructura reducida: Elimine la carga operativa de mantener el hardware f¨ªsico y los sistemas subyacentes

Consideraciones:

• Requisitos de soberan¨ªa de datos: El cumplimiento regulatorio puede restringir d¨®nde se pueden almacenar y procesar los datos confidenciales.
• Implicaciones de latencia de red: El rendimiento puede verse afectado por las velocidades de transferencia de datos entre sus instalaciones y los centros de datos en la nube.
• An¨¢lisis de costos a largo plazo: Si bien los costos de puesta en marcha son m¨¢s bajos, los gastos acumulados a lo largo del tiempo pueden superar las alternativas en las instalaciones para cargas de trabajo estables y de alta utilizaci¨®n.

Las plataformas en la nube se destacan para las organizaciones que buscan una implementaci¨®n r¨¢pida, cargas de trabajo variables o aquellas sin inversi¨®n existente en infraestructura de AI especializada.

Plataformas de AI en las instalaciones

Las plataformas de AI en las instalaciones se implementan 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 infraestructura de AI dise?ada espec¨ªficamente, como los sistemas NVIDIA DGX, junto con almacenamiento de alto rendimiento, que a menudo se implementan como parte de una arquitectura certificada.

Ventajas:

• Control de datos completo y soberan¨ªa: Mantenga la custodia f¨ªsica de los datos confidenciales, abordando los requisitos regulatorios y de cumplimiento.
• Protocolos de seguridad personalizables: Implemente 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:

• Inversi¨®n inicial significativa: Mayor gasto inicial de capital para hardware y software especializados
• Requisitos de mantenimiento continuo: Necesidad de experiencia especializada para mantener y optimizar la infraestructura
• Planificaci¨®n de escalabilidad: La expansi¨®n requiere pronosticar las necesidades futuras y el aprovisionamiento en incrementos discretos.

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

Plataformas de AI h¨ªbridas

Los enfoques h¨ªbridos combinan elementos tanto de la nube como de la implementaci¨®n en las instalaciones, lo que permite a las organizaciones colocar cargas de trabajo en el entorno m¨¢s adecuado seg¨²n requisitos espec¨ªficos.

Ventajas:

• Distribuci¨®n flexible de cargas de trabajo: Ejecute el desarrollo y las pruebas en la nube mientras mantiene la inferencia de producci¨®n en las instalaciones, o viceversa.
• Utilizaci¨®n optimizada de recursos: Aproveche las instalaciones para las necesidades b¨¢sicas y la nube para las demandas pico o cargas de trabajo especializadas
• Capacidades de recuperaci¨®n ante desastres mejoradas: Cree redundancia entre entornos para mejorar la continuidad del negocio

Consideraciones:

• Requisitos complejos de organizaci¨®n: Se requiere una administraci¨®n sofisticada de los flujos de trabajo en todos los entornos.
• Herramientas de administraci¨®n unificadas: El monitoreo y la administraci¨®n consistentes en toda la infraestructura h¨ªbrida son vitales
• ¶Ù±ð²õ²¹´Ú¨ª´Çs de la sincronizaci¨®n de datos: Asegurar conjuntos de datos consistentes en todos los entornos mientras se minimizan los costos de transferencia puede ser dif¨ªcil

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

Beneficios comerciales y ROI de las plataformas de datos de AI

Si bien las capacidades t¨¦cnicas de las plataformas de datos de AI son impresionantes, su valor final radica en los resultados comerciales concretos que permiten. Las organizaciones que implementan plataformas de AI s¨®lidas informan retornos significativos en varias dimensiones:

Excelencia operativa a trav¨¦s de la automatizaci¨®n

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

• Preparaci¨®n de datos acelerada: Lo que antes requer¨ªa semanas de limpieza y transformaci¨®n manuales se puede lograr en horas mediante procesos de datos automatizados.
• Desarrollo de modelos optimizados: Las capacidades de AutoML reducen la necesidad de ajustar hiperpar¨¢metros manuales y seleccionar modelos, lo que acorta los ciclos de desarrollo.

Una empresa minorista que implementa una plataforma de AI para la administraci¨®n de inventario, por ejemplo, podr¨ªa reducir el error humano y, al mismo tiempo, mejorar la precisi¨®n de las existencias, lo que afecta directamente la eficiencia operativa y la satisfacci¨®n del cliente.

Optimizaci¨®n financiera

El impacto financiero de las plataformas de AI se extiende m¨¢s all¨¢ de la reducci¨®n de costos simple a los cambios fundamentales en la asignaci¨®n de recursos:

• Reducci¨®n de costos 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 administraci¨®n de la infraestructura y m¨¢s tiempo al an¨¢lisis de alto valor y al desarrollo de modelos.

Las empresas de servicios financieros que implementan plataformas de AI para la detecci¨®n de fraudes generalmente observan una en los falsos positivos en comparaci¨®n con los sistemas tradicionales basados en reglas, lo que disminuye dr¨¢sticamente los costos 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 AI permiten que las organizaciones experimenten m¨¢s libremente y lleven innovaciones al mercado m¨¢s r¨¢pido:

• Creaci¨®n r¨¢pida de prototipos: Los cient¨ªficos de datos pueden probar r¨¢pidamente las hip¨®tesis e iterar en modelos sin una configuraci¨®n prolongada o procesos de adquisici¨®n.
• Capacidades de AI democratizadas: Las interfaces de c¨®digo bajo/sin c¨®digo permiten a los expertos en dominio desarrollar soluciones de AI sin una profunda experiencia t¨¦cnica.

¶Ù±ð²õ²¹´Ú¨ª´Çs y consideraciones de implementaci¨®n

A pesar de su potencial transformador, la implementaci¨®n de plataformas de datos de AI implica abordar desaf¨ªos significativos. Las organizaciones que atraviesan con ¨¦xito estos obst¨¢culos est¨¢n mejor posicionadas para obtener el valor total de sus inversiones en AI.

Gesti¨®n y calidad de datos

El adagio de ¡°recolecci¨®n de residuos¡± se aplica de forma aguda a los sistemas de AI, lo que hace que la calidad de los datos sea una preocupaci¨®n fundamental:

• ¶Ù±ð²õ²¹´Ú¨ª´Ç: Los datos fragmentados, inconsistentes o sesgados conducen a modelos de AI poco confiables y resultados err¨®neos.
• ³§´Ç±ô³Ü³¦¾±¨®²Ô: Implemente pol¨ªticas de gobernanza de datos s¨®lidas que garanticen la calidad, integridad y consistencia de los datos en todas las fuentes.

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

Brecha de talento y experiencia

La escasez de talento de AI sigue siendo una barrera significativa para una implementaci¨®n exitosa:

• ¶Ù±ð²õ²¹´Ú¨ª´Ç: La demanda de cient¨ªficos de datos, ingenieros de ML y especialistas en AI supera ampliamente el suministro, lo que crea dificultades de reclutamiento y retenci¨®n.
• ³§´Ç±ô³Ü³¦¾±¨®²Ô: Desarrolle talento interno a trav¨¦s de programas de capacitaci¨®n mientras aprovecha las plataformas con funciones de automatizaci¨®n y asistencia.

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

Criterios de selecci¨®n de la plataforma

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

1. Escalabilidad: ?Puede la plataforma crecer con sus ambiciones de AI, tanto en t¨¦rminos de volumen de datos como de complejidad del modelo?
2. Facilidad de uso: ?La plataforma proporciona interfaces adecuadas para diferentes tipos de usuarios dentro de su organizaci¨®n?
3. ±õ²Ô³Ù±ð²µ°ù²¹³¦¾±¨®²Ô: ?Cu¨¢n perfectamente se conectar¨¢ la plataforma con su pila de tecnolog¨ªa existente?
4. Costo total de propiedad: M¨¢s all¨¢ de la licencia inicial, ?cu¨¢les son los costos a largo plazo de almacenamiento, computaci¨®n, mantenimiento y escalabilidad?

Plataformas de AI del futuro

El panorama de la plataforma de AI contin¨²a evolucionando r¨¢pidamente, con varias tendencias clave que dan forma al desarrollo futuro:

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

Las capacidades innovadoras de los modelos de AI generativos se est¨¢n integrando en las plataformas de AI 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): Combinaci¨®n de grandes modelos de lenguaje con bases de conocimiento empresarial para respuestas contextualmente relevantes

Gobernanza mejorada e AI responsable

A medida que la AI se vuelve m¨¢s generalizada, las plataformas incorporan funciones de gobierno avanzadas como documentaci¨®n automatizada, monitoreo continuo de imparcialidad y herramientas de automatizaci¨®n de cumplimiento regulatorio.

Impulsar el ¨¦xito de la AI con la base correcta

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

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

Para las organizaciones que se toman en serio la idea de aprovechar todo el potencial de la AI, las opciones de infraestructura son importantes. Las soluciones de almacenamiento escalables y de alto rendimiento, como É«¿Ø´«Ã½? FlashBlade?, est¨¢n dise?adas espec¨ªficamente para las demandas de las cargas de trabajo de AI, lo que proporciona el rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia necesarios para potenciar las plataformas de AI modernas. Las soluciones Infraestructura lista para la AI como AIRI? combinan almacenamiento, computaci¨®n y redes en arquitecturas validadas previamente que aceleran el tiempo de obtenci¨®n de valor y reducen el riesgo de implementaci¨®n.

A medida que la AI contin¨²a evolucionando de la tecnolog¨ªa emergente a la esencial para el negocio, las organizaciones que prosperan ser¨¢n aquellas que se basan en bases s¨®lidas y preparadas para el futuro. Al comprender las caracter¨ªsticas clave, las opciones de implementaci¨®n y las consideraciones de implementaci¨®n descritas en esta gu¨ªa, puede tomar decisiones informadas que posicionen a su organizaci¨®n para el ¨¦xito de la AI hoy y ma?ana.

?Est¨¢ listo para explorar c¨®mo la infraestructura de alto rendimiento puede acelerar sus iniciativas de AI? Obtenga m¨¢s informaci¨®n sobre las soluciones de AI de É«¿Ø´«Ã½ y c¨®mo ayudan a las organizaciones de todas las industrias a transformar los datos sin procesar en inteligencia procesable.

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