Han Heloir, MongoDB: El papel de las bases de datos escalables en aplicaciones de inteligencia artificial

A medida que la gestión de datos se vuelve más compleja y las aplicaciones modernas amplían las capacidades de los métodos tradicionales, la inteligencia artificial está revolucionando el escalamiento de las aplicaciones.

Además de liberar a los operadores de métodos obsoletos e ineficientes que requieren una supervisión cuidadosa y recursos adicionales, la IA puede permitir una optimización adaptativa en tiempo real del escalado de las aplicaciones. En última instancia, estas ventajas se combinan para aumentar la eficiencia y reducir los costos de las aplicaciones de destino.

Con sus capacidades predictivas, la IA garantiza que las aplicaciones escale de manera efectiva, mejorando así el rendimiento y la asignación de recursos, lo que marca un avance significativo con respecto a los enfoques tradicionales.

antes de Exposición Europea de Inteligencia Artificial y Big DataHan Heloir, arquitecto sénior de soluciones, generación de IA, EMEA MongoDBanaliza el futuro de las aplicaciones impulsadas por IA y el papel de las bases de datos escalables para respaldar la generación de IA y procesos comerciales mejorados.

AI News: A medida que las aplicaciones impulsadas por IA continúan creciendo en complejidad y escala, ¿cuáles cree que son las tendencias más importantes que darán forma al futuro de la tecnología de bases de datos?

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Herol: Si bien las empresas están interesadas en aprovechar el poder transformador de las tecnologías de IA generativa, la realidad es que construir una base tecnológica sólida y escalable requiere algo más que elegir la tecnología adecuada. Se trata de crear sistemas que puedan crecer y adaptarse a las necesidades cambiantes de generación de inteligencia artificial, que están cambiando rápidamente y algunas de las cuales la infraestructura de TI tradicional tal vez no pueda soportar. Ésta es la incómoda verdad sobre la situación actual.

La arquitectura de TI actual se está viendo abrumada por volúmenes de datos sin precedentes generados por conjuntos de datos cada vez más interconectados. Los sistemas tradicionales diseñados para intercambios de datos menos intensivos actualmente no pueden manejar los flujos masivos y continuos de datos necesarios para las respuestas de IA en tiempo real. Tampoco estaban preparados para gestionar la variedad de datos que se generaban.

Los ecosistemas de IA generativa suelen incluir un conjunto complejo de tecnologías. Cada capa de tecnología, desde la fuente de datos hasta la implementación del modelo, agrega profundidad de funcionalidad y costo operativo. Simplificar estas pilas de tecnología no se trata solo de mejorar la eficiencia operativa; Esta es también una necesidad económica.

AI News: ¿Cuáles son los factores clave que las empresas deben considerar al elegir una base de datos escalable para aplicaciones impulsadas por IA, especialmente aquellas que implican la generación de IA?

Herol: Las empresas deben priorizar la flexibilidad, el rendimiento y la escalabilidad futura. Aquí hay algunas razones clave:

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• El tipo y el volumen de datos seguirán creciendo, lo que requerirá que las bases de datos manejen diferentes tipos de datos (estructurados, no estructurados y semiestructurados) a escala. Es importante elegir una base de datos que pueda gestionar esta diversidad sin procesos ETL complejos.
• Los modelos de IA a menudo requieren acceso a datos en tiempo real para entrenamiento e inferencia, por lo que la base de datos debe proporcionar baja latencia para permitir la toma de decisiones y la respuesta en tiempo real.
• A medida que los modelos de IA crecen y los volúmenes de datos se expanden, las bases de datos deben escalar horizontalmente para permitir a las organizaciones agregar capacidad sin tiempos de inactividad significativos ni degradación del rendimiento.
• La integración perfecta con las herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático es fundamental, y el soporte nativo para los flujos de trabajo de IA (como la gestión de datos de modelos, conjuntos de entrenamiento y datos de inferencia) puede mejorar la eficiencia operativa.

AI News: ¿Cuáles son algunos de los desafíos comunes que enfrentan las organizaciones al integrar la inteligencia artificial en sus operaciones y cómo pueden las bases de datos escalables ayudar a resolver estos problemas?

Herol: Las organizaciones pueden encontrar varios desafíos al adoptar la inteligencia artificial. Esto incluye las grandes cantidades de datos de una variedad de fuentes necesarias para crear aplicaciones de IA. La ampliación de estas iniciativas también ejerce presión sobre la infraestructura de TI existente y requiere iteración y mejora continuas una vez que se construye el modelo.

Para facilitar esto, las bases de datos escalables pueden ayudar a simplificar la administración, el almacenamiento y la recuperación de conjuntos de datos dispares. Proporciona resiliencia, lo que permite a las empresas manejar las demandas cambiantes mientras mantienen el rendimiento y la eficiencia. Además, aceleran el tiempo de comercialización de las innovaciones impulsadas por la IA al permitir una rápida ingesta y recuperación de datos, lo que facilita una experimentación más rápida.

AI News: ¿Puede darnos un ejemplo de cómo las colaboraciones entre proveedores de bases de datos y empresas centradas en la IA están impulsando la innovación en las soluciones de IA?

Herol: Debido a que la tecnología evoluciona tan rápidamente, muchas empresas están trabajando arduamente para crear aplicaciones de IA generativa. La experiencia limitada y la mayor complejidad de la integración de componentes dispares complican aún más los procesos, lo que ralentiza la innovación y obstaculiza el desarrollo de soluciones impulsadas por la IA.

Una forma de abordar estos desafíos es a través de nuestras aplicaciones MongoDB AI (MAAP), proporcionando a los clientes recursos para ayudarles a poner en producción aplicaciones de IA. Esto incluye arquitecturas de referencia y pilas de tecnología de extremo a extremo integradas con proveedores de tecnología líderes, servicios profesionales y sistemas de soporte unificados.

MAAP divide a los clientes en cuatro grupos, que van desde aquellos que buscan asesoramiento y creación de prototipos hasta aquellos que desarrollan aplicaciones de IA de misión crítica y superan desafíos técnicos. MAAP de MongoDB permite un desarrollo más rápido y fluido de aplicaciones de IA generativa, fomentando la creatividad y reduciendo la complejidad.

AI News: ¿Cómo aborda MongoDB los desafíos de admitir aplicaciones de IA, especialmente en industrias que están adoptando rápidamente la IA?

Herol: Asegurarse de tener la infraestructura subyacente para construir lo que necesita es siempre uno de los mayores desafíos que enfrentan las organizaciones.

Para crear aplicaciones impulsadas por IA, la base de datos subyacente debe poder ejecutar consultas en estructuras de datos ricas y flexibles. Con la inteligencia artificial, las estructuras de datos se vuelven muy complejas. Este es uno de los mayores desafíos que enfrentan las organizaciones al crear aplicaciones impulsadas por IA, y es exactamente para lo que está diseñado MongoDB. Unificamos datos de origen, metadatos, datos operativos, datos vectoriales y datos generados en una sola plataforma.

AI News: ¿Qué novedades prevé en la tecnología de bases de datos en el futuro? ¿Cómo se está preparando MongoDB para soportar la próxima generación de aplicaciones de IA?

Herol: Nuestros valores clave hoy son los mismos que cuando se lanzó MongoDB por primera vez: queremos hacer la vida de los desarrolladores más fácil y ayudarlos a mejorar el ROI de su negocio. Esto no ha cambiado en la era de la inteligencia artificial. Continuaremos escuchando a nuestros clientes, ayudándolos a superar sus mayores problemas y garantizando que MongoDB tenga las capacidades que necesitan para desarrollar la próxima generación de productos. [generation of] Gran aplicación.

(fotografía: Caspar Camil Rubin)

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Etiqueta: inteligencia artificial, nube, datos, inteligencia artificial generativa