La decisión entre una solución local o una basada en la nube es un paso difícilmente revocable en la introducción de la inteligencia artificial (IA) en la empresa. Somos conscientes de que cada empresa tiene retos y procesos individuales que no permiten dar una respuesta general y universal a esta pregunta.
Mientras que muchos otros proveedores de servicios apuestan por soluciones basadas en la nube -incluso de marca blanca de IA-, en CompanyMind creemos que el verdadero valor añadido de una solución de IA reside únicamente en adaptarla a las necesidades específicas de cada empresa.
¿Qué tiene que ver el valor añadido de la solución de IA en las instalaciones y en la nube?
Ventajas e inconvenientes de la variante en nube
Ventajas e inconvenientes de la variante On Premise
¿Qué tiene que ver el valor añadido de la solución de IA en las instalaciones y en la nube?
Para las empresas que sólo desean gestionar sus datos y aplicaciones internamente o prefieren soluciones in situ debido a requisitos normativos, ofrecemos la posibilidad de implantar nuestras aplicaciones de IA directamente en su propia infraestructura de TI.
Esto le permite conservar el control total de sus datos y mantener sus políticas de seguridad actuales.
Nuestros expertos le ayudan a integrarse perfectamente en sus sistemas actuales y garantizan una implantación in situ sin problemas.
Para las empresas que quieren aprovechar las ventajas de la nube y beneficiarse de su escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad, ofrecemos soluciones basadas en la nube.
Nuestras aplicaciones de IA se alojan en un entorno en la nube seguro y fiable que permite escalar fácilmente y ofrecer accesibilidad global. Trabajamos con los principales proveedores de nube para garantizar que sus datos y aplicaciones estén protegidos y altamente disponibles.
Pero, ¿qué significa exactamente “on premise” y qué ventajas e inconvenientes ofrecen ambos enfoques?
On-premise, también conocido como “local” o “interno”, se refiere al software de IA que se instala dentro de la empresa o en instalaciones propiedad de la empresa en servidores especialmente operados. Esto da a la empresa un control total sobre toda la infraestructura y el procesamiento de datos.
En cambio, con la variante en la nube, el software de IA es suministrado como “software como servicio” (SaaS) por proveedores externos a través de Internet. La solución en línea difiere de la variante local autoadministrada.
A continuación, me gustaría explicar brevemente los “pros y los contras” de los dos enfoques de aplicación:
Ventajas de la variante en nube
Recursos escalables (incluido el tamaño de la memoria y el número de CPU y GPU): Los proveedores de servicios en la nube permiten escalar los recursos de forma flexible en función de las necesidades de la empresa y de la tarea correspondiente.
Apenas inversión inicial: Las soluciones basadas en la nube no suelen requerir costes de inversión iniciales, ya que la infraestructura la proporciona el proveedor y solo hay que pagar un “alquiler” mensual.
Tecnologías de IA actualizadas: los proveedores de cloud computing se encargan de la actualización y el mantenimiento periódicos de las tecnologías de IA disponibles en cada caso.
Rápida puesta en marcha de los servicios de IA: los proveedores ofrecen una variedad de algoritmos y servicios de IA listos para usar que pueden integrarse rápidamente en las aplicaciones propias.
Sin costes de personal para mantener las aplicaciones de IA: los proveedores de la nube asumen la responsabilidad de mantener, actualizar y hacer funcionar la infraestructura de IA, lo que puede reducir la carga del equipo informático interno.
“Uno sirve para todo”: Muchos servicios de IA en la nube son genéricos y pueden utilizarse para diversos casos de uso, lo que simplifica el proceso de implantación.
Desventajas de la variante en nube
Sin embargo, estos aspectos, muy agradables a primera vista, se ven contrarrestados por características que, lamentablemente, también entran en juego aquí:
Almacenamiento de datos poco claro: todos los datos relevantes para la IA se transfieren al proveedor de la nube, lo que puede plantear problemas de privacidad y seguridad. La soberanía sobre los datos se transfiere a proveedores de servicios externos que los gestionan en diversos lugares del mundo.
Apenas es posible personalizar las aplicaciones en la nube para empresas específicas: las soluciones en la nube suelen ofrecer opciones de personalización limitadas, lo que puede resultar desventajoso para empresas con requisitos específicos. Las soluciones basadas en la nube representan el mencionado enfoque “one fits 4 all”.
Desarrollo de costes/TCO: Para un uso a largo plazo, los costes mensuales de los servicios en nube suelen superar los costes de inversión y mantenimiento de una solución in situ.
Los requisitos de la producción en tiempo real no pueden cumplirse: Para controlar con algoritmos de IA los procesos de producción en los que el tiempo es un factor crítico, todos los datos relevantes (a menudo imágenes o grandes cantidades de datos de sensores) deben cargarse en la nube en cuestión de milisegundos, procesarse y devolver e interpretar el resultado. Entre otras cosas, los tiempos de latencia de la red a la nube no siempre son predecibles y la conexión con el operador de red debe diseñarse de forma redundante para que la producción no se paralice en caso de ataque o fallo de la infraestructura.
Inversión y protección del “saber hacer”: las aplicaciones en nube sólo pueden ofrecerse a bajo coste si los algoritmos también pueden ser compartidos por otros terceros. Rara vez se consigue así una ventaja competitiva a largo plazo.
Por supuesto, una solución on-premise también tiene ventajas e inconvenientes en su aplicación en la empresa.
Ventajas de la variante On Premise
Permítanme enumerar primero las posibles ventajas:
Seguridad de los datos: todos los datos confidenciales de la empresa permanecen en la empresa y están bajo su completo control. De este modo, la protección y la seguridad de los datos están óptimamente garantizadas. Los ataques a la conexión de la empresa a Internet no influyen en la continuidad del panorama del sistema de IA, especialmente en el entorno de los requisitos de KRITIS.
Cumplir los requisitos en tiempo real: Las soluciones locales permiten respuestas rápidas y fiables en tiempo real, ya que las cantidades de datos, a veces grandes, no tienen que exportarse primero a la nube a través de Internet sin un tiempo de ejecución garantizado.
Personalización: las aplicaciones de IA pueden adaptarse y personalizarse de forma flexible a las necesidades específicas de la empresa. La protección de las inversiones o de los conocimientos técnicos puede garantizarse sin problemas.
Desventajas de la variante in situ
Sin embargo, estos aspectos agradables también se ven contrarrestados por los siguientes hechos desagradables:
Costes de inversión iniciales: La construcción y el mantenimiento de los nuevos componentes de hardware de IA, así como la implementación de las aplicaciones de IA, requieren una carga adicional significativa en comparación con el uso de la nube. Sin embargo, esto puede eliminarse mediante procedimientos de financiación inteligentes (arrendamiento financiero de proyectos).
Escalabilidad limitada: el hardware adquirido sólo es escalable hasta cierto punto; por ejemplo, el número de tarjetas gráficas posibles por placa CPU es fijo. Esto puede requerir una inversión adicional, pero puede evitarse mediante una buena planificación previa de las capacidades necesarias.
Panorama informático más complejo: la gestión y el mantenimiento de la nueva infraestructura informática pueden plantear nuevas exigencias a la administración si las cámaras y los sensores (IoT) forman parte de la infraestructura informática por primera vez.
En última instancia, la elección entre on-premise y nube depende de las necesidades específicas, el tamaño y las capacidades financieras del cliente. Analizar y considerar detenidamente las ventajas e inconvenientes de ambos enfoques es crucial para encontrar la solución de IA óptima para la empresa.
Sea cual sea su elección, le garantizamos los más altos estándares de seguridad y protección de datos. La seguridad de sus datos es nuestra máxima prioridad y utilizamos las medidas de seguridad más avanzadas para proteger su información confidencial.
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