El impacto de la inteligencia artificial (IA) en las industrias es evidente, pero no siempre se habla de un aspecto clave para que estas tecnologías funcionen bien: la infraestructura de inferencia. Ejecutar modelos de IA no se trata solo de tener algoritmos potentes, sino de asegurarse de que estos funcionen con rapidez, eficiencia y escalabilidad dentro de entornos reales.En esta guía, basada en el white paper desarrollado por Wiley en colaboración con IEEE Spectrum y patrocinado por PNY Technologies, se explica cómo empresas y profesionales pueden ajustar su infraestructura para que los modelos de IA rindan al máximo.¿Qué es la inferencia en IA y por qué importa?La inferencia es la etapa donde un modelo de IA ya entrenado se utiliza para hacer predicciones o generar contenido, como respuestas en un chatbot o resúmenes automáticos de textos. A diferencia del entrenamiento, que es intensivo y suele hacerse una vez, la inferencia es constante y debe responder en tiempo real o casi inmediato.Imagina una central de atención al cliente que usa un chatbot con IA. Si la infraestructura de inferencia no está bien optimizada, las respuestas pueden tardar, lo que afecta la experiencia del usuario y la percepción de la marca.Retos comunes en la infraestructura de inferenciaA medida que los modelos se vuelven más complejos, como los modelos de lenguaje grande (LLM), los desafíos se multiplican:Latencia elevada: el tiempo de espera entre una solicitud del usuario y la respuesta del modelo puede volverse inaceptable.Alto consumo de recursos: los modelos grandes requieren mucha potencia de cálculo, lo que eleva los costos.Escalabilidad limitada: en momentos de alta demanda, muchas infraestructuras no logran mantener el rendimiento.Claves para una infraestructura de inferencia eficienteEl white paper identifica varias estrategias prácticas para resolver estos desafíos. Estas son algunas de las más relevantes:Ajuste del tamaño de infraestructura según la aplicaciónNo todos los modelos requieren la misma capacidad. Un chatbot puede necesitar menos recursos que un sistema de generación de informes financieros automatizados. “Right-sizing”, o ajuste correcto de recursos, permite usar solo lo necesario, ahorrando costos sin perder rendimiento.Uso de técnicas como batching dinámico y KV cachingBatching dinámico agrupa múltiples solicitudes y las procesa juntas, lo que mejora el aprovechamiento de la GPU. KV caching (almacenamiento en caché de claves y valores) evita cálculos repetidos en modelos como los transformadores, acelerando las respuestas.Ejemplo: si tu chatbot ya ha recibido las tres primeras frases de una conversación, puede guardar esos datos en caché y no recalcularlos con cada nueva frase.Escalabilidad con Kubernetes y paralelismoLas soluciones modernas usan Kubernetes para gestionar cargas dinámicas de trabajo. Este orquestador permite que los modelos escalen automáticamente según la demanda. Además, el paralelismo divide una tarea entre múltiples procesadores para acelerar la inferencia.Aprovechar tecnologías de NVIDIALa arquitectura de NVIDIA juega un papel fundamental en este entorno. Tecnologías como Triton Inference Server, GPU de alto rendimiento y soluciones avanzadas permiten ejecutar modelos complejos con eficiencia.También se destacan prácticas como:Inferencia disgregada, que separa diferentes partes del proceso para minimizar el tiempo de respuesta.Uso de servidores especializados en IA para manejar múltiples modelos en paralelo.Casos reales: mejoras medibles en empresasAlgunas compañías que han adoptado estas técnicas lograron resultados impresionantes:Reducción del 40 % en la latencia aplicando técnicas de pre-carga segmentada.Duplicación del rendimiento al ejecutar varios modelos simultáneamente (concurrencia de modelos).60 % menos de tiempo hasta la primera respuesta gracias a una arquitectura de inferencia disgregada.Estos datos reflejan que invertir en optimización no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también tiene un impacto financiero tangible.¿Qué significa esto para las empresas?El mensaje es claro: no basta con tener modelos de IA potentes, es necesario contar con una infraestructura capaz de ejecutarlos correctamente. Esto implica una combinación de hardware especializado, software inteligente y una estrategia que entienda el comportamiento de las cargas de trabajo de IA.Es como tener un coche de carreras sin un buen motor ni una pista adecuada: no importa lo avanzado que sea el diseño, si no se puede aprovechar al máximo, no servirá para ganar la carrera.¿Por dónde empezar?Para quienes estén evaluando cómo mejorar su infraestructura, se recomienda:Auditar el rendimiento actual: identificar cuellos de botella en latencia y uso de GPU.Determinar las necesidades específicas por aplicación: no todas las soluciones requieren el mismo nivel de optimización.Explorar tecnologías de aceleración de inferencia: como Triton Server, GPU NVIDIA o técnicas de paralelismo.Implementar una arquitectura escalable: con contenedores y orquestación automática.Formar al equipo técnico: para que comprendan cómo sacarle el máximo provecho a la infraestructura actual.La noticia Cómo optimizar la infraestructura de inferencia para aprovechar al máximo la inteligencia artificial fue publicada originalmente en Wwwhatsnew.com por Natalia Polo.