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La relevancia de la computación
híbrida en la competitividad digital
Por Jaime Caiceo y Patricio Cofré, Socios de Consultoría en Data Analytics de EY Metric Arts.
Durante décadas hemos sido capaces de diseñar e implementar tecnologías que nos han permitido tener acceso a rendimientos exponencialmente mayores, mientras disminuimos, de la misma forma, sus costos. Sin embargo, algunas tendencias actuales, como el Big Data y la Inteligencia Artificial, nos están desafiando a modificar los enfoques y convenciones vigentes para mantener crecimientos acelerados, pero a la vez sostenibles.

El explosivo crecimiento en la cantidad de información que producimos, en la forma de Big Data, nos está llevando a que en dos años hayamos creado más datos de los que habíamos generado en toda nuestra historia previa. Este escenario nos impulsa a evaluar la necesidad de transportar todo, de almacenar todo, con el consecuente impacto en los tiempos, costos y energía requeridos para estas tareas.

Observamos el arribo a la industria del paradigma de la Inteligencia Artificial (IA), bajo la cual estaremos progresivamente convirtiendo la programación de aplicaciones en entrenamiento de redes neuronales y, consecuentemente, transformando programadores en entrenadores de IA. Para materializar las oportunidades que abre este paradigma, necesitaremos de nuevas capacidades de procesamiento especializado, más potentes y de menor latencia.


Edge Computing

Edge Computing es un paradigma de computación distribuida que acerca la computación y el almacenamiento de datos al lugar donde estos se producen y se necesitan, mejorando los tiempos de respuesta y ahorrando el ancho de banda y la energía requeridos respecto a un modelo centralizado. De acuerdo con datos del Foro Económico Mundial, al año 2022, 7 de cada 10 bytes serán capturados, analizados y accionados en el Edge Inteligente, minimizando con esto el tiempo y energía requeridos para su procesamiento.

Considerando el auge de la “infraestructura inteligente”, como redes eléctricas inteligentes, circuitos de cámaras de video, 5G o vehículos autónomos, es posible notar la aparición de ciclos de vida del dato que están cayendo al rango de los minutos e incluso segundos. Así, los datos masivos capturados serán analizados por Inteligencia Artificial para decidir cursos de acción por parte de nosotros y, según sea el caso, sin necesidad de ser almacenados. La mayor parte de esto ocurrirá en una infraestructura de información distribuida.

Estas aplicaciones de Inteligencia Artificial demandarán nuevas tecnologías de cómputo en el Edge Inteligente, como son hardware especializado basado en memoria, inferencia neuronal, efectos fotónicos y analógicos, entre otros. Establecidas estas capacidades en el Edge, la computación híbrida determinará un flujo continuo entre el Edge y la nube, de manera de aprovechar los beneficios de cada uno.


Personalización y privacidad

Más allá de las aplicaciones del paradigma de Edge Computing (computación de borde)en ciudades inteligentes, vehículos autónomos e industrias, en nuestro diario vivir utilizamos varios dispositivos Edge, como son nuestros wearables, smartphones, laptops, browsers y asistentes virtuales, entre otros, que realizan una comunicación selectiva con la nube en la medida en que exista conexión disponible y que sea necesario hacerlo. En todos estos dispositivos hemos visto un creciente nivel de inteligencia, que no solo aprovecha los modelos de Inteligencia Artificial creados a partir de la recolección masiva de datos que realizan los gigantes tecnológicos, sino que también es capaz de aprender localmente, sobre ajustándose al usuario, de manera de mejorar su rendimiento, personalización y, al mismo tiempo, dando respuesta a algunos cuestionamientos de privacidad.

En el caso de los asistentes virtuales, se proyecta que al año 2023 estos superarán al número de humanos en el planeta, y que al final de este año el 85% de las interacciones de servicio al cliente serán atendidas en alguna medida por un asistente virtual. Si bien hoy hemos disfrutado de la forma en la que nuestros asistentes digitales facilitan nuestras vidas, esto ha sido a costo del usuario en términos de uso de ancho de banda, memoria, energía y privacidad, especialmente cuando se comparten datos a terceros, tema que ha abierto debates a nivel mundial.

En este tema, la computación híbrida puede ofrecer varias ventajas. En primer lugar, permitirá la híper-personalización, al facilitar el reentrenamiento y sobreajuste de modelos de manera local. Por ejemplo, para mejorar el ajuste a nuestra voz y la interpretación de comandos por voz o la transcripción de nuestro audio.

En segundo término, permite una gestión más eficiente del tiempo de respuesta, ancho de banda y energía, al no reportar necesariamente hacia la nube, sino que capturar, procesar e inferir de manera local. En consecuencia, la privacidad se verá beneficiada al no enviar toda la captura de datos a la nube, sino solo lo necesario y consentido por el usuario. Esto último podría también dar pie a nuevos modelos de negocios más eficientes y justos, en que eventualmente podamos ser remunerados por los datos y modelos que producimos en nuestros dispositivos Edge. El tiempo nos dirá si algo así llega a ocurrir. Recordemos que Edge Computing nos brinda espacio de almacenamiento y potencia de procesamiento, entre otros recursos informáticos, lo más cerca posible de los dispositivos finales.


¿Cómo seleccionar a un proveedor de servicios en la nube?

Para aquellos que están pensando en llevar servicios hacia la nube, como por ejemplo, su almacenamiento, que es hoy uno de los retos que enfrentan las empresas antes los crecientes volúmenes de información que se ven generando, en nuestra experiencia existen cinco aspectos fundamentales a evaluar al momento de seleccionar un proveedor de estos servicios: confianza, capacidad tecnológica, soporte, seguridad y cumplimiento.

En primer lugar, es fundamental analizar el nivel de confianza que genera el proveedor. Para ello es necesario evaluar su reputación y comprobar su nivel de experiencia en la nube. En este sentido, se torna relevante verificar las experiencias que han tenido otros clientes, centrándonos en aquellos factores que son de nuestro interés.

A nivel de capacidad tecnológica, es sumamente relevante analizar y conocer las facilidades de implementación de servicios, su administración y actualización. Dentro de este contexto es que se inserta la evaluación de capacidades híbridas por parte del proveedor.

En cuanto a soporte, es fundamental evaluar la capacidad del proveedor de garantizar los niveles de servicio que se requieren satisfacer. Para ello también es importante analizar los procesos de control y seguimiento de los servicios proporcionados.

En lo que respecta a seguridad, el proveedor debe ser capaz de entregar una infraestructura integral para todos los niveles y servicios que serán provistos a través de la nube. Se torna esencial contar con las certificaciones y procedimientos que aseguren temas relacionados con la administración de identidades, integridad de los datos, seguridad física y continuidad operacional, entre otros. Finalmente, es importante al momento de evaluar a un proveedor de servicios en la nube que este pueda validar el cumplimiento de todos sus procesos y protocolos a través de una auditoría externa.

Julio 2020
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