Plataformas de IA independientes como una alternativa estratégica para las empresas europeas

Plataformas de IA independientes en comparación con alternativas

La selección de la plataforma adecuada para el desarrollo y la operación de aplicaciones de inteligencia artificial (IA) es una decisión estratégica con consecuencias de lejan alcance. Las empresas se enfrentan a la elección entre las ofertas de grandes hiperscales, soluciones completamente desarrolladas internamente y las llamadas plataformas de IA independientes. Para poder tomar una decisión bien fundada, es esencial una clara delimitación de estos enfoques.

Adecuado para:

• La integración de la IA de una plataforma de IA de origen independiente y de datos cruzados para todos los asuntos de la compañía

Caracterización de plataformas de IA independientes (incluidos conceptos soberanos/de IA privados)

Las plataformas de IA independientes suelen ser proporcionadas por proveedores que actúan fuera del ecosistema dominante del hiperscalador, como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP). Su enfoque a menudo se centra en la provisión de habilidades específicas para el desarrollo, la implementación y la gestión de los modelos de KI y el aprendizaje automático (ML), por lo que aspectos como el control de datos, la adaptabilidad o la integración de la industria vertical pueden enfatizarse más. Sin embargo, estas plataformas se pueden operar en infraestructura privada en la nube, local o, en algunos casos, también en la infraestructura de hiperscalers, pero ofrecen una capa de gestión y control distinta.

Un concepto central que es particularmente importante en un contexto europeo y a menudo se asocia con plataformas independientes es la "IA soberana". Este término subraya la necesidad de controlar los datos y la tecnología. Los sistemas Arvato, por ejemplo, diferencia entre "IA pública" (comparable a los enfoques hiperescales que potencialmente usan la entrada del usuario para la capacitación) y "IA soberana". La IA soberana se puede diferenciar aún más:

• AI soberano autodeterminado: estas son soluciones obligatorias que pueden operarse en infraestructura hiperescal, pero con límites de datos de la UE garantizados ("límite de datos de la UE") o en la operación pura de la UE. A menudo se basan en modelos públicos de idiomas grandes (LLM) que están ajustados para fines específicos ("ajustados"). Este enfoque está buscando un compromiso entre las habilidades de la IA moderna y el control necesario sobre los datos.
• AI soberano autosuficiente: este nivel representa el máximo control. Los modelos de IA se operan localmente, sin dependencias en terceros, y están capacitados sobre la base de sus propios datos. A menudo son altamente especializados en una tarea determinada. Esta autosuficiencia maximiza el control, pero puede ser potencialmente a expensas del rendimiento general o el ancho de la aplicabilidad.

A diferencia de los hiperscalers, cuyo objetivo es el ancho, las carteras de servicios horizontales, las plataformas independientes se centran con más frecuencia en nichos específicos, ofrecen herramientas especializadas, soluciones verticales o posición explícitamente a través de características como la protección de datos y el control de datos como promesas de beneficios centrales. LocalMind, por ejemplo, anuncia explícitamente con la posibilidad de operar asistentes de IA en sus propios servidores. El uso o habilitación de implementaciones de nubes privadas es una característica común que brinda a las organizaciones un control total sobre el almacenamiento y el procesamiento de datos.

Diferenciación de plataformas hiperscaleras (AWS, Azure, Google Cloud)

Los hiperscalers son grandes proveedores de nubes que son los propietarios y operadores de centros de datos masivos distribuidos a nivel mundial. Ofrecen recursos de computación en la nube altamente escalables y estandarizados como infraestructura como servicio (IaaS), plataforma como servicio (PAAS) y software como servicio (SaaS), incluidos servicios extensos para IA y ML. Los representantes más destacados incluyen AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, pero también IBM Cloud y Alibaba Cloud.

Su característica principal es la enorme escalabilidad horizontal y una cartera muy amplia de servicios integrados. Desempeñan un papel central en muchas estrategias de transformación digital porque pueden proporcionar infraestructura flexible y segura. En el área de IA, las hiperscales generalmente ofrecen aprendizaje automático como servicio (MLAA). Esto incluye acceso basado en la nube al almacenamiento de datos, capacidad informática, algoritmos e interfaces sin la necesidad de instalaciones locales. La oferta a menudo incluye modelos pre -entrenados, herramientas para modelos (por ejemplo, Azure AI, Google Vertex AI, AWS SageMaker) y la infraestructura necesaria para la implementación.

Una característica esencial es la profunda integración de los servicios de IA en el ecosistema más amplio del hiperscalador (cómputo, almacenamiento, redes, bases de datos). Esta integración puede ofrecer ventajas a través de la perfección, pero al mismo tiempo conlleva el riesgo de una fuerte dependencia del proveedor ("bloqueo del proveedor"). Un punto crítico de distinción se refiere al uso de datos: se consideran que los datos de los clientes hiperescales, o al menos metadatos y patrones de uso, podrían usar para mejorar sus propios servicios. Las plataformas soberanas e independientes a menudo abordan explícitamente estas preocupaciones. Microsoft, por ejemplo, indica no usar los datos del cliente sin consentimiento para la capacitación de modelos básicos, pero todavía hay incertidumbre para muchos usuarios.

Comparación con soluciones desarrolladas internamente (internas)

Las soluciones desarrolladas internamente son plataformas de IA totalmente hechas a medida, que son construidas y administradas por los equipos internos de TI o ciencia de datos de una organización misma. En teoría, ofrecen el máximo control sobre cada aspecto de la plataforma, similar al concepto de IA soberana autosuficiente.

Sin embargo, los desafíos de este enfoque son significativos. Requiere inversiones significativas en personal especializado (científicos de datos, ingenieros de ML, expertos en infraestructura), largos tiempos de desarrollo y esfuerzo continuo para el mantenimiento y el desarrollo adicional. El desarrollo y la escala pueden ser lentos, lo que corre el riesgo de quedarse atrás de la rápida innovación en el área de IA. Si no hay efectos de escala extrema o requisitos muy específicos, este enfoque a menudo resulta en costos operativos generales más altos (costo total de propiedad, TCO) en comparación con el uso de plataformas externas. También existe el riesgo de desarrollar soluciones que no sean competitivas o obsoletas rápidamente.

Los límites entre estos tipos de plataforma pueden difuminar. Una plataforma "independiente" ciertamente se puede operar en la infraestructura de un hiperscalador, pero ofrece un valor agregado independiente a través de mecanismos de control específicos, características o abstracciones de cumplimiento. LocalMind, por ejemplo, permite la operación en sus propios servidores, pero también el uso de modelos patentados, lo que implica acceso a la nube. La diferencia decisiva a menudo no solo está en la ubicación física del hardware, sino en la capa de control (plan de gestión), el modelo de gobierno de datos (¿quién controla los datos y su uso?) Y la relación con el proveedor. Una plataforma puede ser funcionalmente independiente, incluso si se ejecuta en la infraestructura AWS, Azure o GCP siempre que aislara al usuario del HyperScaler-Lock-in directo está aislado y ofrece funciones únicas de control, ajuste o cumplimiento. El núcleo de la distinción es quién proporciona los servicios de la plataforma de IA Central, que aplican las pautas de gobernanza de datos y cuánta flexibilidad existe fuera de las ofertas de hiperescal estandarizadas.

Comparación de los tipos de plataforma AI

Esta visión general tabular sirve como base para el análisis detallado de las ventajas y desventajas de los diversos enfoques en las siguientes secciones. Ilustra las diferencias fundamentales en el control, la flexibilidad, la escalabilidad y las dependencias potenciales.

La comparación de los tipos de plataformas AI muestra diferencias entre plataformas de IA independientes, plataformas de IA hiperscalera como AWS, Azure y GCP, así como soluciones desarrolladas internamente. Las plataformas de IA independientes son proporcionadas principalmente por proveedores especializados, a menudo PYME o jugadores de nicho, mientras que las plataformas hiperscaler utilizan proveedores globales de infraestructura en la nube y provienen de la organización desarrollada internamente. En la infraestructura, las plataformas independientes se basan en enfoques locales, nubes privados o híbridos, algunos de los cuales incluyen infraestructuras hiperescales. Los hiperscalers utilizan centros globales de computación en la nube pública, mientras que las soluciones desarrolladas internamente se basan en sus propios centros de datos o en una nube privada. Con respecto al control de datos, las plataformas independientes a menudo ofrecen una alta orientación al cliente y un enfoque en la soberanía de los datos, mientras que las hiperscales ofrecen un control potencialmente limitado dependiendo de las pautas del proveedor. Las soluciones desarrolladas internamente permiten el control completo de datos internos. Las plataformas independientes son variables en el modelo de escalabilidad: en las instalaciones requiere planificación, los modelos alojados son a menudo elásticos. Los hiperscalers ofrecen elasticidad de alto grado con modelos de pago por uso, mientras que las soluciones desarrolladas internamente dependen de su propia infraestructura. El ancho del servicio a menudo está especializado y enfocado en plataformas independientes, pero con hiperscalers, sin embargo, muy amplio con un ecosistema integral. Las soluciones desarrolladas internamente se adaptan a necesidades específicas. El potencial de adaptación es alto para plataformas independientes, a menudo amigables con la fuente abierta, mientras que los hiperscalers ofrecen configuraciones estandarizadas dentro de ciertos límites. Las soluciones desarrolladas internamente permiten el potencial de adaptación teóricamente máximo. Los modelos de costos varían: las plataformas independientes a menudo dependen de modelos de licencia o suscripción con una combinación de CAPEX y OPEX, mientras que HyperScaler utiliza principalmente modelos de pago por uso de OPEX. Las soluciones desarrolladas internamente requieren altas inversiones de CAPEX y OPEX para el desarrollo y la operación. El enfoque en el cumplimiento de GDPR y la UE a menudo es alto para las plataformas independientes y una promesa central, mientras que las hiperscales responden cada vez más, pero esto puede ser más complejo debido a la cobertura de los Estados Unidos. En el caso de las soluciones desarrolladas internamente, esto depende de la implementación interna. Sin embargo, el riesgo de un bloqueo de proveedor es menor para plataformas independientes que con hiperscalers. Los hiperscalers tienen un alto riesgo de la integración de su ecosistema. Las soluciones desarrolladas internamente tienen un bajo riesgo de bloqueo de proveedores, pero existe la posibilidad de bloquear tecnología.

Ventaja en la soberanía y el cumplimiento de los datos en un contexto europeo

Para las empresas que trabajan en Europa, la protección de datos y el cumplimiento de los requisitos reglamentarios, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la próxima Ley de AI de la UE son los requisitos centrales. Las plataformas de IA independientes pueden ofrecer ventajas significativas en esta área.

Mejora de la protección de datos y la seguridad de los datos

Una ventaja importante de las plataformas independientes, especialmente para la implementación privada o local, es el control granular sobre la ubicación y el procesamiento de datos. Esto permite a las empresas abordar los requisitos de localización de datos directamente desde el GDPR o las regulaciones específicas de la industria. En un entorno de nube privada, la organización mantiene el control total sobre dónde se guardan sus datos y cómo se procesa.

Además, los entornos privados o dedicados permiten la implementación de configuraciones de seguridad que se adaptan a las necesidades específicas y los perfiles de riesgo de la Compañía. Posiblemente puedan ir más allá de las medidas de seguridad genéricas que se ofrecen en entornos de nube pública de forma predeterminada. Incluso si las hiperscales como Microsoft enfatizan que la seguridad y la protección de datos "por diseño" se tienen en cuenta, un entorno privado naturalmente ofrece opciones de control y configuración más directas. Las plataformas independientes también pueden ofrecer características de seguridad específicas orientadas a los estándares europeos, como las funciones de gobierno extendidos.

La limitación de la exposición a los datos a grandes grupos de tecnología potencialmente basados ​​en la UE reduce el área de superficie para posibles lesiones de protección de datos, acceso no autorizado o datos continuos involuntarios por parte del proveedor de la plataforma. El uso de centros de datos internacionales, que pueden no cumplir con los estándares de seguridad requeridos por la legislación europea de protección de datos, representa un riesgo reducido por entornos controlados.

Cumplimiento de los requisitos de las regulaciones europeas de GDPR y

Las plataformas de IA independientes o soberanas se pueden diseñar de tal manera que respalden inherentemente los principios básicos del GDPR:

• Minimización de datos (Art. 5 para. 1 Lit. C GDPR): en un entorno controlado, es más fácil garantizar y auditar que solo se utilizan los datos personales necesarios para el propósito de procesamiento.
• Porcentaje de encuadernación (Art. 5 para. 1 Lit. B GDPR): la aplicación de fines de procesamiento específicos y la prevención de un mal uso son más fáciles de garantizar.
• Transparencia (Art. 5 para. 1 Lit. A, Art. 13, 14 GDPR): aunque la trazabilidad de los algoritmos de IA ("AI explicable") sigue siendo un desafío general, el control sobre la plataforma facilita el documento de los flujos de datos y la lógica de procesamiento. Esto es esencial para cumplir con las obligaciones de información hacia los afectados y para las auditorías. Los afectados deben estar informados clara y comprensiblemente sobre cómo se procesan sus datos.
• Integridad y confidencialidad (Art. 5 para. 1 Lit. F GDPR): la implementación de medidas técnicas y organizativas adecuadas (TOM) para proteger la seguridad de los datos se puede controlar más directamente.
• Derechos afectados (Capítulo III GDPR): la implementación de derechos, como información, corrección y deleción ("derecho a ser olvidado") puede simplificarse mediante control directo sobre los datos.

Con el fin de la Ley de AI de la UE, que establece requisitos basados ​​en el riesgo para los sistemas de IA, las plataformas son ventajosas que ofrecen transparencia, control y procesos auditables. Esto se aplica en particular al uso de sistemas ACI de alto riesgo, como se define en áreas como educación, empleo, infraestructuras críticas o aplicación de la ley. Las plataformas independientes podrían desarrollar específicamente u ofrecer funciones para apoyar el cumplimiento de la Ley de IA.

Otro punto esencial es evitar la transferencia problemática de datos a terceros países. El uso de plataformas que se alojan dentro de la UE o se ejecutan en locales evitan la necesidad de construcciones legales complejas (como cláusulas de contrato estándar o resoluciones de adecuación) para la transmisión de datos personales a países sin un nivel de protección de datos adecuado, como los EE. UU. A pesar de las regulaciones como el marco de privacidad de datos de la UE-EE. UU., Este sigue siendo un desafío persistente en el uso de servicios hiperescales globales.

Mecanismos para garantizar el cumplimiento

Las plataformas independientes ofrecen diferentes mecanismos para respaldar el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos:

• Implementación privada de nubes / instalaciones: esta es la forma más directa de garantizar la soberanía y el control de los datos. La organización conserva el control físico o lógico sobre la infraestructura.
• Localización de datos / límites de la UE: algunos proveedores garantizan contractualmente que los datos solo se procesarán dentro de la UE o las fronteras de los países específicas, incluso si la infraestructura subyacente proviene de un hiperscalador. Microsoft Azure, por ejemplo, ofrece ubicaciones de servidores europeos.
• Herramientas de anonimato y seudonimización: las plataformas pueden ofrecer funciones integradas para el anonimato o el seudonimato de datos antes de que fluyan a los procesos de IA. Esto puede reducir el alcance del GDPR. El aprendizaje federado, en el que los modelos están capacitados localmente sin datos sin procesar que salen del dispositivo, es otro enfoque.
• Cumplimiento por diseño / privacidad por diseño: las plataformas se pueden diseñar desde cero que tienen en cuenta los principios de protección de datos ("privacidad por diseño") y ofrecen configuraciones predeterminadas amigas de protección de datos ("privacidad por defecto"). Esto puede ser compatible con filtrado de datos automatizado, registros de auditoría detallados para rastrear actividades de procesamiento de datos, controles de acceso granular y herramientas para la gobernanza de datos y la gestión de consentimiento.
• Certificaciones: Certificaciones oficiales según el art. 42 GDPR puede ocupar el cumplimiento de los estándares de protección de datos de manera transparente y servir como una ventaja competitiva. Los proveedores de plataformas pueden buscar o más fácilmente obtenidos por el usuario en plataformas controladas. Puede facilitar la prueba de cumplimiento de sus deberes de acuerdo con el arte. 28 GDPR, especialmente para procesadores. Los estándares establecidos como ISO 27001 también son relevantes en este contexto.

La capacidad no solo de lograr el cumplimiento, sino también de demostrarlo, se desarrolla de una necesidad puramente de una ventaja estratégica en el mercado europeo. La protección de datos y la IA confiable son cruciales para la confianza de los clientes, los socios y el público. Plataformas independientes que responden específicamente a los requisitos reglamentarios europeos y ofrecen rutas de cumplimiento claras (por ejemplo, a través de la localización de datos garantizada, los pasos de procesamiento transparente, los mecanismos de control integrados), las empresas permiten riesgos de cumplimiento para minimizar y generar confianza. Por lo tanto, puede ayudar a transformar el cumplimiento de un factor de costo puro a un activo estratégico, especialmente en industrias confidenciales o al procesar datos críticos. La elección de una plataforma que simplifica el cumplimiento y garantiza demostrablemente una decisión estratégica que potencialmente reduce los costos totales de cumplimiento en comparación con la compleja navegación en entornos hiperescales globales para lograr el mismo nivel de seguridad y detectabilidad.

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Flexibilidad, adaptación y control

Además de los aspectos de la soberanía de los datos, las plataformas de IA independientes a menudo ofrecen un mayor nivel de flexibilidad, adaptabilidad y control en comparación con las ofertas estandarizadas de los desarrollos internos hiperscaleros o potencialmente intensivos en recursos.

Soluciones de IA hechas a medida: ofertas estandarizadas más allá

Las plataformas independientes pueden ofrecer más alcance al configurar el entorno de desarrollo, la integración de herramientas específicas de terceros o la modificación de los procesos de trabajo que el caso con los servicios PAA y SAA a menudo más estandarizados. Mientras que algunos sistemas modulares, como se observa en el área del sitio web de IA Bubilder, priorizan la velocidad a expensas de la adaptabilidad, otras soluciones independientes tienen como objetivo dar a los usuarios más control.

Esta flexibilidad permite una adaptación más profunda a los requisitos específicos del dominio. Las empresas pueden optimizar modelos o configuraciones de plataformas completas para tareas o industrias altamente especializadas, lo que puede ir más allá de las habilidades generales de los modelos hiperscaleros que a menudo se utilizan para una amplia aplicabilidad. El concepto de IA soberano autosuficiente está explícitamente dirigido a modelos altamente especializados capacitados en sus propios datos. Esta flexibilidad subraya la posibilidad de transferir y adaptar modelos de IA en todas las industrias.

Otro aspecto es la posibilidad de seleccionar y usar específicamente los componentes requeridos en lugar de tener que soportar paquetes de servicio potencialmente sobrecargados o fijos de grandes plataformas. Esto puede ayudar a evitar la complejidad y los costos innecesarios. Sin embargo, por el contrario, debe tenerse en cuenta que los hiperscalers a menudo ofrecen una amplia gama de funciones y servicios estándar que están disponibles de inmediato, lo que se examina con más detalle en la sección sobre los desafíos (IX).

Adecuado para:

• La inteligencia artificial transforma a Microsoft SharePoint con IA premium en una plataforma de gestión de contenido inteligente

Uso de modelos y tecnologías de código abierto

Una ventaja significativa de muchas plataformas independientes es el uso más fácil de una amplia gama de modelos de IA, especialmente los principales modelos de código abierto como Llama (Meta) o Mistral. Esto es contrastante para los hiperscalers que tienden a preferir sus propios modelos patentados o los modelos de socios cercanos. La selección del modelo gratuito permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en criterios tales como desempeño, costos, condiciones de licencia o idoneidad específica para la tarea. LocalMind, por ejemplo, apoya explícitamente a LLAMA y Mistral junto con opciones patentadas. El Proyecto Europeo OpenGPT-X tiene como objetivo proporcionar poderosas alternativas de código abierto como Teuken-7B, que se adaptan especialmente a los idiomas y necesidades europeas.

Los modelos de código abierto también ofrecen un mayor nivel de transparencia con respecto a su arquitectura y potencialmente también los datos de entrenamiento (dependiendo de la calidad de la documentación, por ejemplo, "tarjetas modelo"). Esta transparencia puede ser crucial para fines de cumplimiento, depuración y la comprensión básica del comportamiento del modelo.

Desde la vista de costos, los modelos de código abierto, especialmente en el caso del uso de gran volumen, pueden ser significativamente más baratos que el asentamiento a través de API propietarias. La comparación entre Deepseek-R1 (orientado a código abierto) y OpenAI O1 (patentado) muestra diferencias de precios significativas por token procesado. Finalmente, el uso de código abierto permite la participación en los rápidos ciclos de innovación de la comunidad global de IA.

Control sobre la infraestructura y la implementación del modelo

Las plataformas independientes a menudo ofrecen una mayor flexibilidad al elegir el entorno de implementación. Las opciones van desde locales hasta nubes privadas hasta escenarios de múltiples nubes en los que se utilizan recursos de diferentes proveedores. Deepseek, por ejemplo, se puede operar localmente en contenedores Docker, lo que maximiza el control de datos. Esta libertad de elección brinda a las empresas más control sobre aspectos como el rendimiento, la latencia, los costos y la seguridad de los datos.

Esto va de la mano con la posibilidad de optimizar el hardware subyacente (por ejemplo, GPU específicas, soluciones de memoria) y configuraciones de software (sistemas operativos, marcos) para ciertas cargas de trabajo. En lugar de limitarse a los tipos de instancias estandarizados y los modelos de precios del hiperscalador, las empresas pueden implementar configuraciones más potencialmente más eficientes o más baratas.

El control sobre el entorno de desarrollo también permite experimentos más profundos y la integración perfecta de herramientas o bibliotecas personalizadas que se requieren para investigaciones o tareas específicas de desarrollo.

Sin embargo, la flexibilidad y el control extendido que ofrecen plataformas independientes a menudo van acompañadas de una mayor responsabilidad y potencialmente complejidad. Mientras que HyperScales abstrae muchos detalles de infraestructura a través de servicios administrados, las plataformas independientes, especialmente en el caso de implementaciones locales o muy individualizadas, requieren más conocimiento especializado interno para la instalación, la configuración, la operación y el mantenimiento. Por lo tanto, la ventaja de la flexibilidad es mayor para las organizaciones que tienen las habilidades necesarias y la voluntad estratégica para ejercer activamente este control. Si falta este conocimiento o el enfoque se centra principalmente en el lanzamiento rápido del mercado con aplicaciones estándar, la simplicidad de los servicios de hiperescal administrados podría ser más atractiva. La decisión depende en gran medida de las prioridades estratégicas: máximo control y adaptabilidad versus amistad de usuario y ancho de los servicios administrados. Este compromiso también afecta los costos operativos totales (Sección VIII) y los posibles desafíos (Sección IX).

Reducción del bloqueo del proveedor: estratégico y efecto

La dependencia de un solo proveedor de tecnología, conocido como bloqueo de proveedores, es un riesgo estratégico significativo, especialmente en el campo dinámico de la IA y las tecnologías en la nube. Las plataformas de IA independientes a menudo se posicionan como un medio para reducir este riesgo.

Comprender los riesgos de la dependencia hiperscalera

El bloqueo de proveedores describe una situación en la que el cambio de la tecnología o los servicios de un proveedor a otro se asocia con una prohibición de altos costos o complejidad técnica. Esta dependencia proporciona al proveedor un poder de negociación significativo al cliente.

Las causas de bloqueo son diversas. Esto incluye tecnologías patentadas, interfaces (API) y formatos de datos que crean incompatibilidad con otros sistemas. La profunda integración de diferentes servicios dentro del ecosistema de un hiperscalador hace que sea difícil reemplazar los componentes individuales. Los altos costos para la transferencia de datos desde la nube (costos de salida) actúan como una barrera financiera. Además, existen inversiones en conocimiento y capacitación específicos de los empleados, que no son fácilmente transferibles a otras plataformas, así como contratos a largo plazo o condiciones de licencia. Cuantos más servicios de un proveedor y cuanto más estén vinculados, más complejo se vuelve un cambio potencial.

Los riesgos estratégicos de dicha dependencia son considerables. Incluyen agilidad y flexibilidad reducidas porque la compañía está vinculada a la hoja de ruta y las decisiones tecnológicas del proveedor. La capacidad de adaptarse a soluciones innovadoras o más baratas de los competidores está restringida, lo que puede ralentizar su propia velocidad de innovación. Las empresas son susceptibles a los aumentos de precios o cambios desfavorables en las condiciones contractuales porque su posición de negociación se debilita. Los requisitos reglamentarios, especialmente en el sector financiero, pueden incluso prescribir estrategias de salida explícitas para gestionar los riesgos de un bloqueo.

Las implicaciones de costos van más allá de los costos operativos regulares. Un cambio de plataforma (reemplazo) provoca costos de migración considerables, que se refuerzan con los efectos de bloqueo. Esto incluye costos para la transferencia de datos, el nuevo desarrollo o adaptación potencial de funcionalidades e integraciones basadas en tecnologías propietarias, así como una amplia capacitación para los empleados. Se agregan costos indirectos a través de interrupciones comerciales durante la migración o ineficiencias a largo plazo con una planificación inadecuada. Los costos potenciales para la salida de una plataforma en la nube también deben tenerse en cuenta.

Cómo las plataformas independientes promueven la autonomía estratégica

Las plataformas de IA independientes pueden ayudar a mantener la autonomía estratégica de diferentes maneras y reducir los riesgos de bloqueo:

• Uso de estándares abiertos: plataformas basadas en estándares abiertos, por ejemplo, formatos de contenedores estandarizados (como Docker), API abiertas o el soporte de modelos de código abierto y marcos, reducen la dependencia de las tecnologías propietarias.
• Portabilidad de datos: el uso de formatos de datos menos propietarios o el soporte explícito de la exportación de datos en formatos estándar facilita la migración de datos a otros sistemas o proveedores. Los formatos de datos estandarizados son un elemento clave.
• Lexibilidad de la infraestructura: la posibilidad de operar la plataforma en diferentes infraestructuras (locales, nubes privadas, potencialmente múltiples nubes) reduce naturalmente la unión a la infraestructura de un solo proveedor. La contenedores de aplicaciones se menciona como una técnica importante.
• Evitar los bloqueos del ecosistema: las plataformas independientes tienden a practicar menos presión para usar una variedad de servicios profundamente integrados del mismo proveedor. Esto permite una arquitectura más modular y una mayor libertad de elección para los componentes individuales. El concepto de IA soberano apunta explícitamente a la independencia de proveedores individuales.

Ventajas de costos a largo plazo evitando el bloqueo

Evitar la fuerte dependencia del proveedor puede conducir a ventajas de costos a largo plazo:

• Mejor posición de negociación: la oportunidad creíble para cambiar el proveedor mantiene la presión competitiva y fortalece su propia posición en las negociaciones de precios y contratos. Algunos análisis sugieren que los proveedores medianos o especializados podrían ofrecer más libertad de negociación que los hiperscals globales.
• Gastos optimizados: la libertad para poder seleccionar los componentes más efectivos de costo (modelos, infraestructura, herramientas) para cada tarea permite una mejor optimización de costos. Esto incluye el uso de opciones de código abierto potencialmente más barato o hardware más eficiente y autoselección.
• Costos de migración reducidos: si un cambio es necesario o deseable, los obstáculos financieros y técnicos son más bajos, lo que facilita la adaptación de tecnologías más recientes, mejores o más baratas.
• Presupuesto previsible: la menor susceptibilidad a aumentos inesperados de precios o cambios en la tarifa de un proveedor que está obligado a permitir una planificación financiera más estable.

Sin embargo, es importante reconocer que el bloqueo del proveedor es un espectro y no es una cualidad binaria. También existe una cierta dependencia al elegir un proveedor independiente: desde sus funciones específicas de la plataforma, API, la calidad de soporte y, en última instancia, su estabilidad económica. Por lo tanto, una estrategia efectiva para reducir el bloqueo contiene más que solo elegir un proveedor independiente. Requiere una arquitectura consciente basada en estándares abiertos, contenedores, portabilidad de datos y enfoques potencialmente múltiples. Las plataformas independientes pueden facilitar la implementación de tales estrategias, pero no eliminan automáticamente el riesgo. El objetivo debe ser una dependencia administrada en la que las oportunidades de flexibilidad y salida se conserven conscientemente en lugar de perseguir la independencia completa.

Adecuado para:

• Los peligros del bloqueo de los proveedores: por qué las empresas deben evitar las dependencias

Neutralidad en la selección de modelo e infraestructura

La elección de los modelos IA óptimos y la infraestructura subyacente es crucial para el rendimiento y la economía de las aplicaciones de IA. Las plataformas independientes pueden ofrecer una mayor neutralidad aquí que los ecosistemas estrechamente integrados del hiperscaler.

Evitar el sesgo del ecosistema: acceso a diversos modelos de IA

Los hiperscalers naturalmente tienen interés en promover y optimizar sus propios modelos de IA o los modelos de socios estratégicos cercanos (como Microsoft con OpenAI o Google con Gemini) dentro de sus plataformas. Esto puede conducir a estos modelos presentados preferiblemente, mejor técnicamente integrado o más atractivo en términos de precio que las alternativas.

Las plataformas independientes, por otro lado, a menudo no tienen el mismo incentivo para favorecer un cierto modelo básico. Por lo tanto, puede habilitar un acceso más neutral a una gama más amplia de modelos, incluidas las principales opciones de código abierto. Esto permite a las empresas alinear la selección del modelo más en los criterios objetivos, como el rendimiento de la tarea específica, los costos, la transparencia o las condiciones de la licencia. Las plataformas como LocalMind demuestran esto ofreciendo explícitamente soporte para modelos de código abierto como Llama y Mistral junto con modelos propietarios como Chatt, Claude y Gemini. Iniciativas como OpenGPT-X en Europa incluso se centran en crear alternativas competitivas de código abierto europeas.

Decisiones objetivas de infraestructura

La neutralidad a menudo se extiende a la elección de la infraestructura:

• Hardware-Tagnosticismo: plataformas independientes que se operan en locales o en nubes privadas permiten a las empresas seleccionar hardware (CPU, GPU, procesadores especializados, memoria) en función de sus propios puntos de referencia y análisis de costo-beneficio. No se limitan a los tipos de instancias especificados, configuraciones y estructuras de precios de un solo hiperscalador. Los proveedores como el almacenamiento puro enfatizan la importancia de una infraestructura de almacenamiento optimizada, especialmente para las cargas de trabajo de IA.
• Pila de tecnología optimizada: es posible diseñar una pila de infraestructura (hardware, red, almacenamiento, marcos de software), que se adapta con precisión a los requisitos específicos de las cargas de trabajo de IA. Esto puede conducir potencialmente a un mejor rendimiento o una mayor eficiencia de rentabilidad que el uso de módulos de nubes estandarizados.
• Evitar dependencias agrupadas: la presión para usar datos específicos, redes o servicios de seguridad del proveedor de la plataforma tiende a ser menor. Esto permite una selección más objetiva de componentes basados ​​en requisitos técnicos y características de rendimiento.

La verdadera optimización de las aplicaciones de IA requiere la mejor coordinación posible del modelo, datos, herramientas e infraestructura para la tarea respectiva. El sesgo inherente del ecosistema en las plataformas estrechamente integradas del hiperscalador puede dirigir sutilmente decisiones en la dirección de soluciones que son cómodas, pero que pueden no ser la opción técnica o económicamente óptima, pero principalmente beneficiar la pila del proveedor. Con su mayor neutralidad, las plataformas independientes pueden permitir a las empresas tomar decisiones más objetivas, más orientadas a poder y potencialmente rentables en todo el ciclo de vida de la IA. Esta neutralidad no es solo un principio filosófico, sino que tiene consecuencias prácticas. Abre la posibilidad de combinar un poderoso modelo de código abierto con un hardware local a medida o una configuración de nube privada específica, una constelación de una constelación que puede ser difícil de realizar o no promover dentro del "jardín amurallado" de un hiperescalador. Este potencial para la optimización objetiva representa una ventaja estratégica significativa de la neutralidad.

Adecuado para:

• Simplemente explicó modelos de IA: Comprenda los conceptos básicos de la IA, los modelos de voz y el razonamiento

Integración perfecta en el ecosistema corporativo

El valor de las aplicaciones de IA en el contexto de la empresa a menudo solo se desarrolla a través de la integración con los sistemas de TI y las fuentes de datos existentes. Por lo tanto, las plataformas de IA independientes deben ofrecer habilidades de integración robustas y flexibles para presentar una alternativa práctica a los ecosistemas del hiperscalador.

Conexión a los sistemas de TI existentes (ERP, CRM, etc.)

La integración con los sistemas centrales de la empresa, como los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) (por ejemplo, SAP) y sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM) (por ejemplo, Salesforce), es de importancia crucial. Esta es la única forma de utilizar los datos relevantes de la compañía para la capacitación y el uso de la IA y el conocimiento o la automatización obtenida se pueden recuperar directamente en los procesos comerciales. Por ejemplo, la IA puede usarse para mejorar los pronósticos de demanda que fluyen directamente a la planificación del ERP, o para enriquecer los datos del cliente en el CRM.

Las plataformas independientes generalmente abordan esta necesidad a través de diferentes mecanismos:

• API (interfaces de programación de aplicaciones): la provisión de API de bien documentadas y basadas en el estándar (por ejemplo, REST) ​​es fundamental para permitir la comunicación con otros sistemas.
• Conectores: los conectores preparados para aplicaciones corporativas generalizadas como SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics o Microsoft 365 pueden reducir significativamente el esfuerzo de integración. Los proveedores como SeeBurger o Jitterbit se especializan en soluciones de integración y ofrecen conectores SAP certificados que permiten una integración profunda. SAP también ofrece su propia plataforma de integración (SAP Integration Suite, anteriormente IPC), que proporciona conectores a varios sistemas.
• Compatibilidad de middleware/IPAA: la capacidad de trabajar con soluciones de middleware o plataforma de integración existentes en toda la empresa como un servicio (IPAA) que ofrece es importante para las empresas con estrategias de integración establecidas.
• Sincronización bidireccional: para muchas aplicaciones, es crucial que los datos no solo se lean de los sistemas de origen, sino que también se pueden escribir allí (por ejemplo, actualizar los contactos del cliente o el estado del pedido).

Conexión a varias fuentes de datos

Los modelos de IA necesitan acceso a datos relevantes, que a menudo se distribuyen en una variedad de sistemas y formatos en la empresa: bases de datos relacionales, almacenes de datos, lagos de datos, almacenamiento en la nube, sistemas operativos, pero también fuentes no estructuradas como documentos o imágenes. Por lo tanto, las plataformas de IA independientes deben poder conectarse a estas fuentes de datos heterogéneas y procesar datos de diferentes tipos. Las plataformas como LocalMind enfatizan que puede procesar textos no estructurados, documentos complejos con imágenes y diagramas, así como imágenes y videos. SAPS anunció Comercial Data Cloud también tiene como objetivo estandarizar el acceso a los datos de la compañía, independientemente del formato o la ubicación de almacenamiento.

Compatibilidad con herramientas de desarrollo y análisis

La compatibilidad con herramientas y marcos comunes es esencial para la productividad de los equipos de ciencia y desarrollo de datos. Esto incluye el soporte de marcos KI/ML generalizados como TensorFlow o Pytorch, lenguajes de programación como Python o Java y entornos de desarrollo como Notebooks Jupyter.

La integración con la inteligencia empresarial (BI) y las herramientas de análisis también es importante. Los resultados de los modelos de IA a menudo deben visualizarse en paneles o prepararse para informes. Por el contrario, las herramientas BI pueden proporcionar datos para el análisis de IA. El soporte de estándares abiertos generalmente facilita la conexión con una gama más amplia de herramientas de terceros.

Si bien las hiperscales se benefician de la integración perfecta dentro de sus propios ecosistemas extensos, las plataformas independientes deben demostrar su fuerza en la conexión flexible con el panorama corporativo existente y heterogéneo. Su éxito depende significativamente de si pueden integrarse al menos tan efectivos, pero idealmente flexibles, en sistemas establecidos como SAP y Salesforce que las ofertas del hiperscalador. La "independencia" de una plataforma podría ser una desventaja si conduce a obstáculos de integración. Por lo tanto, los principales proveedores independientes deben demostrar excelencia en interoperabilidad, ofrecer API, conectores y posiblemente asociaciones con especialistas en integración. Su capacidad para suavizar la integración en entornos cultivados complejos es un factor de éxito crítico e incluso puede ser una ventaja sobre un hiperescal en paisajes heterogéneos, que se centra principalmente en la integración dentro de su propia pila.

Ki-Gamechanger: las soluciones fabricadas en colas de plataforma de IA más flexibles que reducen los costos, mejoran sus decisiones y aumentan la eficiencia

Plataforma de IA independiente: integra todas las fuentes de datos de la compañía relevantes

• Esta plataforma de IA interactúa con todas las fuentes de datos específicas
  • De SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox y muchos otros sistemas de gestión de datos
• Integración rápida de IA: soluciones de IA hechas a medida para empresas en horas o días en lugar de meses
• Infraestructura flexible: basada en la nube o alojamiento en su propio centro de datos (Alemania, Europa, libre elección de ubicación)

• Seguridad de datos más alta: el uso en la firma de abogados es la evidencia segura
• Usar en una amplia variedad de fuentes de datos de la empresa
• Elección de sus propios modelos de IA (DE, UE, EE. UU., CN)

Desafíos que resuelve nuestra plataforma de IA

• Falta de precisión de las soluciones de IA convencionales
• Protección de datos y gestión segura de datos confidenciales
• Altos costos y complejidad del desarrollo individual de IA
• Falta de IA calificada
• Integración de la IA en los sistemas de TI existentes

Más sobre esto aquí:

• La integración de la IA de una plataforma de IA de origen independiente y de datos cruzados para todos los asuntos de la compañía

Análisis de costos comparativos: una perspectiva de TCO

Los costos son un factor decisivo para elegir una plataforma AI. Sin embargo, una pura consideración de los precios de la lista se queda corto. Es necesario un análisis exhaustivo de los costos operativos totales (costo total de propiedad, TCO) durante todo el ciclo de vida para determinar la opción más económica para la aplicación específica.

Adecuado para:

• Sistemas de gestión de datos en cambio: estrategias para el éxito de la empresa en la era de la IA

Estructuras de costos de plataformas independientes (desarrollo, operación, mantenimiento)

La estructura de costos de las plataformas independientes puede variar mucho, según el proveedor y el modelo de implementación:

• Costos de licencia de software: estos pueden ser potencialmente más bajos que con los servicios hiperescales patentados, especialmente si la plataforma se basa fuertemente en modelos o componentes de código abierto. Algunos proveedores, como la computación a escala en el área de HCI, se están posicionando para eliminar los costos de licencia de proveedores alternativos (por ejemplo, VMware).
• Costos de infraestructura: en el caso de implementaciones de nubes locales o privadas, costos de inversión (CAPEX) o tarifas de arrendamiento (OPEX) para servidores, memoria, componentes de red y capacidades de centros de datos (espacio, electricidad, enfriamiento). El enfriamiento solo puede hacer una parte significativa del consumo de electricidad. En las plataformas independientes alojadas, las tarifas de suscripción generalmente se incurren, que contienen costos de infraestructura.
• Costos operativos: los costos de funcionamiento incluyen electricidad, enfriamiento, mantenimiento del hardware y el software. Además, existen costos internos potencialmente más altos para la gestión, el monitoreo y los conocimientos especializados en comparación con los servicios hiperescales totalmente administrados. Estos costos operativos a menudo se pasan por alto en los cálculos de TCO.
• Costos de desarrollo e integración: la configuración inicial, la integración en los sistemas existentes y los ajustes necesarios pueden causar un esfuerzo significativo y, por lo tanto, costos.
• Costos de escalabilidad: la expansión de la capacidad a menudo requiere la compra de hardware adicional (nodos, servidores) para soluciones locales. Estos costos se pueden planificar, pero requieren inversiones preliminares o modelos de arrendamiento flexibles.

Benchmarking basado en los modelos de precios de HyperScalern

Las plataformas hiperscaler generalmente se caracterizan por un modelo dominado por OPEX:

• Pay-as-you-go: los costos son principalmente importantes para el uso real del tiempo de computación (CPU/GPU), espacio de almacenamiento, transmisión de datos y llamadas de API. Esto ofrece una alta elasticidad, pero puede conducir a costos impredecibles y altos con una gestión insuficiente.
• Costos ocultos potenciales: en particular, los costos para la salida de datos de la nube (tarifas de salida) pueden ser significativos y dificultar los cambios en otro proveedor, lo que contribuye al bloqueo. Soporte premium, tipos de instancias especializados o de alto rendimiento y las características de seguridad o gestión ampliadas a menudo causan costos adicionales. El riesgo de transferencias es real si el uso de recursos no se monitorea y optimiza continuamente.
• Precios complejos: los modelos de precios de los hiperscalers a menudo son muy complejos con una variedad de animales de servicio, opciones para instancias reservadas o manchas y diferentes unidades de facturación. Esto dificulta el cálculo exacto de TCO.
• Costos para las API del modelo: el uso de modelos básicos patentados a través de llamadas API puede ser muy costoso con un alto volumen. Las comparaciones muestran que las alternativas de código abierto por token procesado pueden ser significativamente más baratos.

Evaluación de los costos para desarrollos en la casa

La estructura de su propia plataforma AI generalmente se asocia con las inversiones iniciales más altas. Esto incluye costos de investigación y desarrollo, la adquisición de talentos altamente especializados y el establecimiento de la infraestructura necesaria. Además, existen costos de funcionamiento significativos para el mantenimiento, las actualizaciones, los parches de seguridad y la vinculación del personal. Los costos de oportunidad tampoco deben subestimarse: los recursos que fluyen a la construcción de la plataforma no están disponibles para otras actividades de valoración de valor. Además, el tiempo hasta la capacidad operativa (tiempo de comercialización) suele ser significativamente más largo que en el uso de plataformas existentes.

No hay una opción más barata universal. El cálculo de TCO depende en gran medida del contexto. Los hiperscalers a menudo ofrecen costos de entrada más bajos y la elasticidad sin igual, lo que los hace atractivos para nuevas empresas, proyectos piloto o aplicaciones con una carga fuertemente fluctuante. Sin embargo, las plataformas independientes o privadas pueden tener un TCO más bajo a largo plazo en el caso de cargas de trabajo predecibles de gran volumen. Esto se aplica en particular si tiene en cuenta factores como altos costos de acceso a datos para hiperscalers, costos de servicios premium, las posibles ventajas de costos de los modelos de código abierto o la posibilidad de usar optimizado, su propio hardware. Los estudios indican que el TCO para nubes públicas y privadas puede ser teóricamente similar con la misma capacidad; Sin embargo, los costos reales dependen en gran medida de la carga, la gestión y los modelos de precios específicos. Un análisis exhaustivo de TCO que incluye todos los costos directos e indirectos sobre el período de uso planificado (por ejemplo, 3-5 años), incluida la infraestructura, las licencias, el personal, la capacitación, la migración, el esfuerzo de cumplimiento y los posibles costos de salida, es esencial para una decisión sólida.

Marco de comparación de costos operativos totales para plataformas de IA

Esta tabla ofrece un marco cualitativo para evaluar los perfiles de costos. Los números reales dependen en gran medida del escenario específico, pero los patrones ilustran las diferentes implicaciones financieras y riesgos de los tipos de plataformas respectivas.

Un marco de comparación de costos operativos generales para las plataformas de IA muestra las diferentes categorías de costos y los factores de influencia que deben tenerse en cuenta al seleccionar una plataforma. En el caso de plataformas independientes en las instalaciones o privadas, la inversión inicial es alta, mientras que puede ser de baja a variable en plataformas alojadas o soluciones basadas en hiperescal. Sin embargo, las soluciones desarrolladas internamente tienen costos iniciales muy altos. En el caso de los costos de cálculo que afectan la capacitación y la inferencia, los gastos varían según la plataforma. En el caso de las plataformas independientes, estos fondos son, con soluciones alojadas y opciones de nube pública, puede ser alto para potencialmente alto, especialmente con un gran volumen. Las soluciones desarrolladas internamente también son de costo intensivo.

Los costos faciales son moderados en el caso de plataformas independientes y opciones alojadas, pero a menudo en la nube pública y pagan por gigabyte utilizado. Las soluciones desarrolladas internamente tienen altos costos de almacenamiento. Con respecto al acceso o transferencia de datos, los costos de plataformas independientes y soluciones internas son bajos, pero pueden aumentar significativamente en un entorno de nube pública cuando el volumen de datos.

La licencia de software también muestra diferencias: si bien las opciones de código abierto mantienen los gastos de bajo a medio para plataformas independientes, aumentan en las soluciones de nube alojadas o públicas, especialmente si se utilizan modelos específicos de plataformas o API. Al mismo tiempo, se incurren en gastos más bajos para soluciones desarrolladas internamente, pero mayores costos de desarrollo. Lo mismo se aplica al mantenimiento y al soporte: las soluciones internas y las plataformas independientes son particularmente intensivas en costos, mientras que los servicios administrados de hiperscalers tienen gastos más bajos.

El personal requerido y su experiencia es un factor importante en los costos operativos. Las plataformas independientes y las soluciones desarrolladas internamente requieren una alta competencia en infraestructura e IA, mientras que esto es más moderado en las opciones de nubes públicas y alojadas. El esfuerzo de cumplimiento varía según la plataforma dependiendo de los requisitos reglamentarios y la complejidad de la auditoría. Los costos de skalability, por otro lado, muestran ventajas claras para las soluciones de nube pública porque son elásticos, mientras que son más altos en soluciones internas y en las primeras debido a la expansión de hardware e infraestructura.

Los costos de salida y migración también juegan un papel, especialmente para las plataformas de nubes públicas, donde existe un cierto riesgo de bloqueo y puede ser alto, mientras que las plataformas independientes y las soluciones desarrolladas internamente en esta área generan costos más moderados a bajos. En última instancia, las categorías mencionadas ilustran las implicaciones y riesgos financieros que deben considerarse al elegir una plataforma. El marco cualitativo se utiliza para la orientación; Sin embargo, los costos reales varían según la aplicación específica.

Las plataformas de IA independientes ofrecen muchas ventajas, pero también desafíos que deben tenerse en cuenta. Por lo tanto, una evaluación realista de tales plataformas requiere un aspecto equilibrado que incluya tanto los aspectos positivos como los posibles obstáculos.

Abordar los desafíos de las plataformas independientes

Aunque las plataformas de IA independientes ofrecen ventajas atractivas, no están exentos de desafíos potenciales. Una vista equilibrada también debe tener en cuenta estas desventajas o obstáculos para poder hacer una evaluación realista.

Apoyo, la madurez comunitaria y del ecosistema

La calidad y la disponibilidad de apoyo pueden variar y no siempre puede alcanzar el nivel de organizaciones de apoyo global del hiperscaler. Especialmente en el caso de proveedores más pequeños o más nuevos, los tiempos de respuesta o la profundidad del conocimiento técnico podría ser un desafío para problemas complejos. Incluso las grandes organizaciones pueden encontrar restricciones iniciales al introducir nuevos sistemas de soporte de IA, por ejemplo, en el soporte del idioma o el alcance del procesamiento.

El tamaño de la comunidad alrededor de una plataforma independiente específica a menudo es más pequeño que el enorme desarrollador y comunidades de usuarios que se han formado en torno a los servicios de AWS, Azure o GCP. Si bien los componentes de código abierto utilizados por la plataforma pueden tener comunidades grandes y activas, la comunidad de plataforma específica puede ser menor. Esto puede influir en la disponibilidad de herramientas de terceros, integraciones prefabricadas, tutoriales y el intercambio general de conocimiento. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que las comunidades más pequeñas y enfocadas a menudo pueden ser muy comprometidas y útiles.

El ecosistema circundante, incluidos los mercados para extensiones, socios certificados y especialistas disponibles con habilidades de plataforma, generalmente es significativamente más amplio y menor para los hiperscalers. Los proyectos de código abierto en los que las plataformas independientes pueden confiar también dependen de la actividad de la comunidad y no ofrecen garantía de continuidad a largo plazo.

Ancho y profundidad de las funciones en comparación con los hiperscalers

Las plataformas independientes no pueden ofrecer el gran número de servicios de IA prefabricados y disponibles de inmediato, modelos especializados o herramientas en la nube complementarias que se pueden encontrar en las grandes plataformas hiperscaladoras. Su enfoque a menudo está en las funcionalidades centrales del desarrollo y promoción de la IA o nichos específicos.

Los hiperscalers invierten masivamente en investigación y desarrollo y a menudo son los primeros en traer nuevos servicios de IA administrados al mercado. Las plataformas independientes podrían tener un cierto retraso al proporcionar los servicios administrados altamente especializados y absolutamente especializados. Sin embargo, esto es parcialmente compensado por el hecho de que a menudo son más flexibles al integrar los últimos desarrollos de código abierto. También es posible que ciertas funciones de nicho o portadas de países no estén disponibles para proveedores independientes.

Potencial implementación y complejidad de gestión

El establecimiento y la configuración de plataformas independientes, especialmente en implementaciones de nubes privadas o locas, pueden ser más exigentes técnicamente y requieren más esfuerzo inicial que el uso de los servicios administrados a menudo fuertemente abstractos y preconfigurados del hiperscalador. La falta de experiencia o la implementación incorrecta puede ocultar riesgos aquí.

La operación actual también requiere recursos internos o un socio competente para la gestión de la infraestructura, la implementación de actualizaciones, garantizar la seguridad y el monitoreo de la empresa. Esto es contrario a las ofertas de PaaS o SaaS totalmente administradas en las que el proveedor asume estas tareas. La administración de complejo, posiblemente en microservicios basados ​​en arquitecturas de IA, requiere conocimientos apropiados.

Aunque, como se explica en la Sección VII, son posibles fuertes habilidades de integración, asegurando una interacción suave en un paisaje de TI heterogéneo siempre alberga una cierta complejidad y posibles fuentes de error. Las configuraciones incorrectas o una infraestructura del sistema inadecuada pueden afectar la confiabilidad.

Por lo tanto, el uso de plataformas independientes puede traer una mayor necesidad de habilidades internas especializadas (expertos en inteligencia artificial, gestión de infraestructura) como si confiara en los servicios administrados del hiperscalador.

Otras consideraciones

• Viailidad del proveedor: al elegir un proveedor independiente, en particular uno más pequeño o más nuevo, es importante un examen cuidadoso de su estabilidad económica a largo plazo, su hoja de ruta de productos y sus perspectivas futuras.
• Riesgos y sesgo éticos: las plataformas independientes, como todos los sistemas de IA, no son inmunes a los riesgos como el sesgo algorítmico (si los modelos se han entrenado en datos distorsionados), falta de explicación (especialmente para los modelos de aprendizaje profundo, el problema de la "caja negra") o el potencial de abuso. Incluso si potencialmente ofrece más transparencia, estos riesgos generales de IA deben tenerse en cuenta al elegir una plataforma e implementación.

Es crucial comprender que los "desafíos" de las plataformas independientes son a menudo la otra cara de sus "ventajas". La necesidad de más conocimientos internos (IX.C) está directamente conectada al control y la adaptabilidad obtenida (IV.C). Un conjunto de características inicial potencialmente más estrecho (IX.B) puede corresponder a una plataforma más enfocada y menos sobrecargada (IV.A). Por lo tanto, estos desafíos siempre deben evaluarse en el contexto de las prioridades estratégicas, el riesgo de riesgo y las habilidades internas de la organización. Una empresa que tiene una prioridad máxima para el máximo control y adaptación posiblemente considerará la necesidad de conocimiento especializado interno como una inversión necesaria y no como una desventaja. Por lo tanto, la decisión para una plataforma no es una búsqueda de una solución sin desventajas, sino la selección de la plataforma, cuyos desafíos específicos son aceptables o manejables en vista de sus propios objetivos y recursos y los mejores son mejores para igualar la estrategia corporativa.

Adecuado para:

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Recomendaciones estratégicas

Elegir la plataforma AI correcta es un curso estratégico. Basado en el análisis de las diversas plataformas independientes de tipos de plataformas, se pueden derivar ofertas de hiperescal y criterios y recomendaciones de decisión internos de desarrollos internos, especialmente para empresas en el contexto europeo.

Marco de decisión: ¿Cuándo elegir una plataforma IA independiente?

Se debe considerar la decisión para una plataforma de IA independiente, especialmente si los siguientes factores tienen una alta prioridad:

• Soberanía y cumplimiento de datos: si el cumplimiento del GDPR, la Ley de AI de la UE o las regulaciones específicas de la industria tienen una prioridad máxima y un control máximo sobre la localización de datos, el procesamiento y la transparencia (ver Sección III).
• Evitar el bloqueo del proveedor: si la independencia estratégica de los grandes hiperscalers es un objetivo central para mantener la flexibilidad y minimizar los riesgos de costos a largo plazo (ver Sección V).
• Alta necesidad de adaptación: si se requiere un alto nivel de individualización de la plataforma, los modelos o la infraestructura para casos de aplicación específicos o para la optimización (ver Sección IV).
• Preferencia para el código abierto: cuando se prefieren modelos o tecnologías de código abierto específicos de los razones de costo, transparencia, rendimiento o licencia (consulte la Sección IV.B).
• TCO optimizado para cargas predecibles: cuando los costos operativos totales a largo plazo para las cargas de trabajo estables y grandes de volumen están en primer plano y los análisis muestran que un enfoque independiente (en privado/privado) es más barato que el uso de hipercal permanente (ver Sección VIII).
• Integración flexible en paisajes heterogéneos: si la integración perfecta en un paisaje de TI complejo y existente con sistemas de diferentes proveedores requiere flexibilidad específica (ver Sección VII).
• Neutralidad En caso de selección de componentes: si la selección objetiva de los mejores modelos y componentes de infraestructura, libre de sesgo del ecosistema, es crucial para el rendimiento y la optimización de costos (ver Sección VI).

Se requiere reserva en la elección de una plataforma independiente si:

• Se requieren servicios administrados integrales y los conocimientos internos para la gestión de IA o la infraestructura son limitados.
• La disponibilidad inmediata de la gama absolutamente más amplia de servicios de IA prefabricados es decisiva.
• La minimización de los costos iniciales y la máxima elasticidad para cargas de trabajo fuertemente variables o impredecibles tienen prioridad.
• Existen preocupaciones significativas sobre la estabilidad económica, la calidad de apoyo o el tamaño de la comunidad de un proveedor independiente específico.

Consideraciones clave para las empresas europeas

Hay recomendaciones específicas para empresas en Europa:

• Priorizar el entorno regulatorio: los requisitos del GDPR, la Ley de AI de la UE y las posibles regulaciones nacionales o sectoriales deben ser el foco de la evaluación de la plataforma. La soberanía de los datos debe ser un factor principal de toma de decisiones. Debe buscarse plataformas que ofrezcan rutas de cumplimiento claras y demostrables.
• Verifique las iniciativas y proveedores europeos: iniciativas como GAIA-X o OpenGPT-X, así como a los proveedores que se concentran explícitamente en el mercado europeo y sus necesidades (por ejemplo, algunos de los mencionados o similares) deben evaluarse. Puede ofrecer un mejor acuerdo con los requisitos y valores locales.
• Califica la disponibilidad de especialistas: la disponibilidad del personal con las habilidades necesarias para administrar y usar la plataforma seleccionada debe evaluarse de manera realista.
• Se reciben asociaciones estratégicas: la cooperación con proveedores independientes, integradores de sistemas o consultores que comprenden el contexto europeo y tienen experiencia con las tecnologías y regulaciones relevantes pueden ser críticos con el éxito.

Plataformas de IA de Europa: autonomía estratégica a través de tecnologías seguras

El paisaje de las plataformas AI se está desarrollando rápidamente. Están surgiendo las siguientes tendencias:

• Aumento de soluciones soberanas e híbridas: la demanda de plataformas que garantizan la soberanía de los datos y permitan modelos de nubes híbridas flexibles (combinación de control de nubes privado/privado con flexibilidad de nube pública) probablemente continúe aumentando.
• La creciente importancia del código abierto: los modelos y plataformas de código abierto desempeñarán un papel cada vez más importante. Impulsan innovaciones, promueven la transparencia y ofrecen alternativas para reducir el bloqueo de los proveedores.
• Concéntrese en la IA responsable: aspectos como el cumplimiento, la ética, la transparencia, la equidad y la reducción del sesgo se convierten en características de diferenciación decisiva para plataformas y aplicaciones de IA.
• La integración sigue siendo crucial: la capacidad de la integración perfecta de la IA en los procesos y sistemas de la empresa existentes seguirá siendo un requisito básico para la implementación del valor comercial completo.

En resumen, se puede afirmar que las plataformas de IA independientes representan una alternativa convincente para las empresas europeas que enfrentan requisitos regulatorios estrictos y se esfuerzan por la autonomía estratégica. Sus fortalezas se encuentran particularmente en el mejor control de datos, la mayor flexibilidad y adaptabilidad, así como la reducción de los riesgos de bloqueo del proveedor. Incluso si los desafíos con respecto a la madurez del ecosistema, el ancho funcional inicial y la complejidad de la gestión pueden existir, sus ventajas lo convierten en una opción esencial en el proceso de decisión para la infraestructura de IA correcta. La consideración cuidadosa de los requisitos corporativos específicos, las habilidades internas y un análisis detallado de TCO son esenciales para tomar una decisión estratégica y económicamente óptima.

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