La próxima fase de la agilidad empresarial requiere una red multinube de IA sin interrupciones

En la carrera por maximizar la agilidad empresarial, los líderes digitales de todos los sectores afrontan un desafío crucial: conectar despliegues de IA distribuidos y fuentes de datos. No solo hablamos de algoritmos o modelos, sino de la amplia infraestructura distribuida necesaria para respaldarlos. Desde los centros de datos hasta el edge computing, y a través de entornos multicloud, gestionar los flujos de trabajo de IA se ha convertido en un desafío creciente, especialmente cuando las organizaciones buscan una implementación segura de IA.

Hoy, las iniciativas de IA se frenan a menudo por una infraestructura heredada fragmentada. Diferentes plataformas, equipos y herramientas gestionan cada etapa del ciclo de vida de la IA, desde la ingesta de datos y el entrenamiento del modelo hasta la inferencia y los ciclos de retroalimentación.

Este enfoque fragmentado genera sistemas desconectados que exigen integración manual en las capas de datos, modelo e infraestructura, lo que reduce la eficiencia y añade latencia. Los entornos de datos aislados también limitan la fluidez de los datos, afectando la riqueza contextual que los modelos de IA necesitan para tomar decisiones en tiempo real.

Los controles de seguridad y cumplimiento inconsistentes generan brechas en la gobernanza que aumentan el riesgo. Las herramientas operativas desconectadas dificultan que los equipos implementen, escalen y gestionen aplicaciones de IA al ritmo del negocio. Las arquitecturas de red complejas crean rutas de datos rígidas que retrasan la inferencia y restringen la capacidad de respuesta de las experiencias basadas en IA.

Si apoyas a los equipos de tecnología, datos, IA e información, o trabajas en IA/ML, estos problemas en la gestión de aplicaciones de IA implican desafíos técnicos y responsabilidades, como la fiabilidad del servicio, las violaciones de datos e incluso incumplimientos regulatorios. Para aprovechar plenamente la IA, debes adoptar un nuevo modelo unificado de operaciones de IA, diseñado para infraestructuras híbridas multicloud, conectividad de datos distribuida, control unificado y automatización inteligente.

Ahí es donde interviene la Plataforma de Entrega y Seguridad de Aplicaciones de F5 (ADSP). Diseñada específicamente para afrontar las necesidades únicas de la gestión de aplicaciones de IA distribuidas y la implementación segura de IA, F5 ADSP te ayuda a orquestar de forma segura y eficiente todo el ciclo de vida de la IA a gran escala.

F5 ADSP ofrece en concreto:

• Integración fluida: Unifica las cargas de trabajo de IA en entornos híbridos y edge para eliminar silos de datos y optimizar las inferencias.
• Seguridad integral: Protege tus datos confidenciales y propiedad intelectual con controles de seguridad basados en políticas en todas las capas de tu sistema.
• Conectividad global con baja latencia: Logre un rendimiento en tiempo real con alta capacidad para acelerar la movilidad de datos y los procesos de inferencia en distintas regiones.
• Operaciones simplificadas: Aligera la carga operativa con herramientas unificadas para entrega y seguridad, y permite que tus equipos lancen, mejoren y escalen aplicaciones de IA con mayor rapidez.
• Ecosistema sólido de socios: Extiende las integraciones de modelos de IA, la observabilidad y los controles de cumplimiento, garantizando la fiabilidad gracias a integraciones estratégicas con socios líderes en IA, nube y observabilidad.

La IA distribuida no tiene por qué aumentar la complejidad ni generar caos. Con la estrategia adecuada, puedes transformar infraestructuras fragmentadas e ineficientes en un modelo de operaciones de IA seguro, eficiente y unificado.

Los líderes digitales y los profesionales de IA esperan una entrega confiable de aplicação y seguridad en todas sus redes e infraestructura híbrida de múltiples nubes. La cartera de soluciones de redes multicloud con IA de F5 ofrece seguridad adaptable impulsada por IA para protección en tiempo real y mitigación de riesgos.

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