¿Qué es la IA generativa?
La inteligencia artificial generativa o IA generativa es una rama de la IA centrada en la creación de contenido que utiliza redes neuronales para generar nuevos resultados a partir de instrucciones o «prompts». La IA generativa aprende a partir de grandes volúmenes de datos para producir texto, imágenes y mucho más, imitando la creatividad del ser humano. Las empresas utilizan este tipo de IA en áreas como el marketing, el soporte al cliente o la analítica, mejorando la productividad y optimizando los procesos de toma de decisiones.
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa es una rama de la inteligencia artificial que permite a las personas y las empresas crear rápidamente contenido nuevo a escala, desde texto e imágenes hasta música, ¡y mucho más! A diferencia de la IA tradicional, diseñada para reconocer y categorizar datos, la IA generativa genera activamente resultados inéditos en respuesta a una instrucción o texto inicial («prompt»).
Las redes neuronales, y en concreto las redes conocidas como modelos generativos, constituyen la base técnica de esta IA generativa. Por ejemplo, en la generación de texto, los modelos de IA generativa procesan grandes volúmenes de texto para comprender la gramática, el estilo y el contexto. A continuación, aplican este conocimiento para generar textos nuevos, coherentes y contextualmente relevantes.
Del mismo modo, en los procesos de creación de imágenes, los modelos de IA analizan datos visuales y aprenden sobre colores, texturas y formas. Posteriormente, utilizan este conocimiento para crear nuevas imágenes prácticamente indistinguibles de las creadas por un humano.
Existen múltiples razones por las que las empresas utilizan cada vez más la IA generativa. Es el caso de la creación de contenido, donde la IA puede generar contenido de marketing, newsletters y blogs, ahorrando así tiempo y recursos. La IA generativa también puede mejorar la experiencia del cliente ofreciendo soporte al cliente generado por la IA y con un mayor grado de personalización, incluyendo recomendaciones cada vez más pertinentes de productos y generando contenido personalizado.
La IA mejora la analítica al ofrecer de forma proactiva soluciones a problemas del mundo real sin necesidad de que los empleados tengan que consultar los datos. De este modo, se optimiza el proceso de toma de decisiones, mientras que los ingenieros pueden utilizar la IA generativa como apoyo en el proceso de programación, especialmente en el caso de lenguajes desconocidos, mejorando así la productividad.
¿Cómo encaja la IA generativa en el contexto general de la IA?
La IA generativa se enmarca en un contexto más amplio de inteligencia artificial, destacando por sus capacidades y objetivos específicos. Para entender mejor su lugar en el marco de las IA, podemos analizar esta IA generativa en el contexto de otros tipos de IA.
La inteligencia artificial es un amplio campo que abarca diversas tecnologías que permiten que las máquinas imiten la inteligencia humana. Esto incluye comprender el lenguaje natural, reconocer imágenes y patrones, tomar decisiones y aprender a partir de los datos. Los sistemas de inteligencia artificial pueden clasificarse en dos grandes tipos: la IA analítica (o cognitiva) y la IA generativa.
- IA analítica (cognitiva): La IA analítica, que engloba la mayoría de los sistemas de IA tradicionales, se centra en la comprensión y la interpretación de los datos; realiza, entre otras, tareas como el análisis de datos, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones basada en información existente.
Por ejemplo, un sistema de IA cognitiva podría analizar datos financieros para predecir las tendencias del mercado o interpretar imágenes médicas como apoyo al diagnóstico. Estos sistemas son reactivos, es decir, analizan y responden a los datos que reciben sin generar nuevos datos.
IA generativa: La IA generativa, por el contrario, va un paso más allá y, en lugar de solamente analizar y comprender los datos, se centra en crear datos nuevos que no existían antes. Esta capacidad de generar contenido nuevo, ya sea en forma de texto, imágenes, música o incluso código, convierte a la IA generativa en algo único.
Así pues, este tipo de inteligencia artificial utiliza la comprensión de los datos existentes para producir resultados completamente nuevos, realistas y, normalmente, innovadores. Este aspecto creativo de la IA generativa es lo que la diferencia de la IA analítica.
La IA analítica está especialmente diseñada para comprender, interpretar y tomar decisiones basadas en datos existentes, mientras que la IA generativa tiene como objetivo crear datos o contenidos nuevos. La IA analítica suele procesar datos estructurados, concentrándose en la extracción de información y patrones.
La IA generativa, por su parte, suele manejar datos no estructurados y los usa como base para construir algo nuevo. No obstante, ambos tipos de IA utilizan el aprendizaje automático («machine learning») y el aprendizaje profundo («deep learning»), aunque la IA generativa suele emplear modelos más complejos (como las redes generativas antagónicas o los transformadores) para aprender a crear nuevos resultados.
A día de hoy, la IA generativa se coloca a la vanguardia de la creatividad impulsada por la IA, difuminando los límites de lo que las máquinas pueden o no hacer. No se trata solo de entender el mundo tal como es, sino de imaginar y crear cómo podría ser. Utilizada correctamente, la IA generativa es una tecnología innovadora y creativa.
¿Cuáles son los diferentes tipos de IA generativa?
Pero la IA generativa va más allá del texto y las imágenes, abarcando diferentes ámbitos, cada uno de ellos con características y usos diferenciados.
Grandes modelos de lenguaje (LLM)
Los grandes modelos de lenguaje o modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) incluyen modelos como GPT (transformadores generativos preentrenados), el modelo detrás del famoso ChatGPT. Estos modelos son expertos en comprender y generar textos que imitan el lenguaje humano. Entrenados con una gran variedad de datos textuales, estos transformadores pueden realizar tareas que van desde la escritura y la traducción hasta la programación, por lo que resultan muy útiles para desarrollar chatbots, generar contenido de forma automatizada o traducir idiomas.
Generadores de música
Estos modelos analizan los patrones en la música y las composiciones para crear nuevas piezas musicales. Son capaces de generar música de fondo para vídeos y videojuegos, ayudar a los compositores con nuevas ideas y crear música específica para distintos estados de ánimo con fines terapéuticos.
Generadores de imágenes
Modelos como DALL-E, Midjourney o StyleGAN, capaces de generar nuevas imágenes basadas en un «prompt», han revolucionado los campos de la creación artística, el diseño gráfico o el «gaming», entre otros. Sus aplicaciones van desde la generación de imágenes realistas o que imitan la obra de artistas conocidos hasta las texturas del entorno y el diseño de personajes, pasando incluso por la visualización científica.
Generadores de voz
Los generadores de voz se especializan en la síntesis de voz de tipo humano y en la comprensión de los patrones, los tonos y los acentos a la hora de hablar. Estos generadores permiten crear asistentes virtuales, generar voces en «off» en diferentes medios, ayudar a aprender idiomas y mejorar la accesibilidad de las interfaces de voz.
Generadores de vídeo
Estos modelos de IA, capaces de generar imágenes en movimiento, sirven para generar o modificar contenido en vídeo. Los generadores de vídeo aprenden a partir de datos de vídeo existentes con el objetivo de crear nuevos clips de vídeo o modificar los ya existentes. Su uso es cada vez más común en películas y animaciones para la creación de escenas realistas, en publicidad para generar contenido atractivo y en los entornos de realidad virtual.
Cada tipo de IA generativa se utiliza para un uso concreto, aunque, a veces, se pueden combinar diferentes tipos de IA generativa con un propósito más amplio. Por ejemplo, un guionista podría introducir un borrador básico de una escena en un LLM para que el generador de texto lo desarrolle con diálogos y descripciones detalladas. Como paso siguiente, un generador de imágenes podría crear las imágenes del «storyboard» para facilitar la visualización de las escenas.
IA generativa puntera: cómo funcionan los grandes modelos de lenguaje (LLM)
La IA generativa puede producir una gran variedad de contenidos, pero para muchas empresas los casos de uso más interesantes y relevantes están relacionados con la generación de texto (incluso si ese texto se traduce finalmente en audio o imágenes).
Los grandes modelos de lenguaje como GPT de OpenAI, PaLM de Google o Claude de Anthropic representan un enfoque sofisticado dentro del campo del procesamiento del lenguaje natural y la generación de textos nuevos. El funcionamiento de los LLM se basa en diferentes componentes y procesos clave:
Basados en el «deep learning» y las redes neuronales
Los LLM se basan en redes neuronales artificiales, en concreto en los conocidos como modelos transformadores (del inglés «transformers»), especialmente diseñados para manejar datos secuenciales como texto. Estos modelos utilizan capas de unidades de procesamiento para analizar y generar lenguaje.
Adaptados a tareas específicas
Tras la frase de preentrenamiento, los LLM se pueden perfeccionar con conjuntos de datos más pequeños y específicos con el objetivo de adaptar el modelo a tareas específicas como la respuesta a preguntas, la traducción o la creación de contenido. Este ajuste permite configurar los parámetros del modelo para realizar una tarea concreta de manera óptima, teniendo en cuenta los matices de los datos específicos con los que se ha entrenado.
Preentrenamiento en grandes conjuntos de datos
La fase de preentrenamiento es la fase en la que el modelo aprende patrones de lenguaje. Para ello, los LLM se alimentan con una gran cantidad de datos de texto (libros, artículos, sitios web, etc.). Durante esta fase, los modelos aprenden la estructura del lenguaje, incluyendo la gramática, la sintaxis y el contexto, para posteriormente poder comprender y predecir patrones de lenguaje.
Mejora iterativa
Los modelos de lenguaje grande suelen pasar por múltiples iteraciones de entrenamiento y perfeccionamiento. Con cada iteración, estos modelos mejoran tanto su comprensión como la generación del lenguaje. El feedback y los nuevos datos permiten optimizar constantemente su rendimiento.
Entender el contexto con los mecanismos de atención
Una característica clave de los LLM es el «mecanismo de atención», que permite al modelo ponderar la importancia de las diferentes palabras en una oración. Por ejemplo, en la frase «El gato se sentó en la alfombra», el modelo aprende que «gato» está estrechamente relacionado con «se sentó» y con «alfombra». Esta comprensión del contexto y de las relaciones entre las palabras resulta clave para generar un texto coherente y adaptado al contexto.
Los LLM son sorprendentes en muchos sentidos: estos modelos autodidactas son, a priori, capaces de desarrollar niveles humanos de cognición. Esto hace que los grandes modelos de lenguaje puedan ser utilizados tanto por empresas grandes y pequeñas como por particulares.
Ejemplos de aplicaciones de IA generativa
La IA generativa es una tecnología prometedora. Desde luego, ya ha captado la atención del gran público, y cada vez son más las empresas interesadas por el enorme potencial de la IA y de los LLM. La IA generativa está llamada a revolucionar la productividad a escala global, con capacidad para aportar billones a la economía mundial cada año.
Los principales beneficiarios de la IA generativa son los campos de las operaciones con clientes, el marketing, las ventas, la ingeniería de software y la I+D. La IA puede mejorar considerablemente la actividad de una empresa al optimizar las interacciones con los clientes, crear contenido de marketing y escribir código a partir de mensajes en lenguaje natural; pero esta tecnología también tiene capacidad para mejorar el día a día de las personas.
A un nivel más profundo, la IA generativa está trasformando la naturaleza del trabajo a través de la automatización de tareas que actualmente consumen tiempo de los trabajadores. Los empleos basados en el conocimiento y con salarios más elevados se ven más afectados que otros.
Casos de uso para particulares
Incluso en nuestro día a día, la IA generativa ya tiene capacidad para mejorar considerablemente la productividad humana. Pongamos como ejemplo un proceso de aprendizaje: la IA generativa puede analizar las interacciones de los estudiantes para crear contenidos sumamente personalizados y totalmente adaptados a las necesidades y preferencias de cada estudiante, acelerando así el proceso de aprendizaje.
Además, la IA permite crear itinerarios de aprendizaje personalizados y adaptados al historial y los intereses únicos de cada individuo, mejorando el compromiso y optimizando la retención de conocimientos, así como la adquisición de habilidades.
La IA generativa puede automatizar el proceso de evaluación y ofrece feedback personalizado a los estudiantes, ahorrando tiempo a los profesores y ofreciendo información útil a los estudiantes. Este feedback ayudará a que los estudiantes identifiquen mejor sus fortalezas y debilidades, y se concentren en aquellas áreas que necesitan mejorar.
En nuestro día a día, la IA generativa permite automatizar tareas manuales y repetitivas, dejando más tiempo libre para tareas complejas y creativas. Por ejemplo, la IA puede funcionar como asistente personal y, como tal, programar reuniones, gestionar nuestro correo, organizar nuestro calendario e incluso revisar o validar trabajos que necesitan ser supervisados o validados.
Casos de uso para pequeñas empresas
La IA generativa puede ayudar a las pequeñas empresas a aumentar la productividad, optimizar las operaciones y mejorar la experiencia del cliente de diferentes formas. Incluimos a continuación algunos ejemplos:
Analítica de datos
La IA generativa puede ayudar a las pequeñas empresas a organizar datos dispersos y ofrecer información útil y práctica en lenguaje natural, asegurando así un desarrollo fluido y fiable de las operaciones que, a su vez, permiten mejorar la satisfacción del cliente.
Soporte al cliente mejorado
La IA generativa puede crear chatbots automáticos y personalizados en los sitios web de la empresa para ofrecer soporte 24/7, clasificar y generar nuevas oportunidades de negocio y responder a preguntas frecuentes. La inteligencia artificial también ofrece respuestas instantáneas a las consultas a través de chat en directo, llamadas telefónicas y correos electrónicos, manteniendo un toque humano y mejorando la satisfacción del cliente.
Automatización del marketing y las ventas
Tanto si hablamos de entradas de blog como de contenido en redes sociales u otros materiales de marketing, la IA generativa permite ahorrar tiempo y recursos en las pequeñas empresas. Este tipo de IA puede servir como asistente virtual para los agentes de ventas, automatizando tareas como la redacción de emails, la convocatoria de reuniones o la preparación de notas para las próximas interacciones, permitiendo así que los equipos de ventas se concentren en cerrar acuerdos.
Gracias a la IA generativa, las pequeñas empresas pueden optimizar sus operaciones, mejorar la experiencia de sus clientes y conseguir una importante ventaja competitiva en el mercado.
Casos de uso para grandes empresas
Los casos de uso de la IA generativa en las grandes empresas van un paso más allá, en buena parte porque estas organizaciones cuentan con la inversión necesaria para conseguir un alto grado de personalización de estas IA que permita ofrecer una respuesta totalmente adaptada a sus necesidades, hasta tal punto que algunas empresas están desarrollando sus propios modelos desde cero. Incluimos a continuación algunas de las áreas en las que las grandes empresas utilizan la IA generativa:
Flujos de comunicación en marketing
Desde el envío de mensajes de correo personalizados a escala hasta la creación de contenido: la IA generativa puede integrarse en los sistemas CRM para automatizar cualquier campaña de marketing. Estas herramientas de IA también se integran en plataformas de gestión de proyectos para automatizar los flujos de trabajo y la comunicación. Asimismo, cada día surgen nuevas herramientas.
Industria del entretenimiento
Las tecnologías de IA se utilizan cada vez con mayor frecuencia para crear gráficos en películas y videojuegos, pistas de audio para canciones y podcasts, y personajes para el «storytelling» virtual. Además, sirven como apoyo a la redacción de guiones y la creación de personajes no jugador o NCP, por sus siglas en inglés, y se prevé que en el futuro se conviertan en una tecnología indispensable para la creación de contenido cinematográfico y multimedia.
Desarrollo de software
La IA generativa optimiza el proceso de desarrollo de software al automatizar tareas repetitivas, generar fragmentos de código y ofrecer sugerencias de programación en tiempo real, mejorando así la productividad y la eficiencia de los desarrolladores. De este modo, los desarrolladores pueden concentrarse en aspectos más complejos y creativos de sus proyectos, al tiempo que se aceleran las fases de prototipo, testeo y lanzamiento de los productos.
Formación y gestión del rendimiento
La IA generativa sirve de apoyo a la formación de los trabajadores, ya que permite analizar el sentimiento del cliente y los datos de las llamadas. De este modo, los managers pueden realizar una evaluación más precisa del trabajo de sus empleados y ofrecer pautas de mejora. Esta evaluación del rendimiento y este feedback ayudan a mejorar la productividad de los trabajadores.
Inteligencia empresarial
La IA generativa destaca por su capacidad para sintetizar grandes volúmenes de datos, y en concreto de datos no estructurados y cualitativos, mejorando el «reporting» y la inteligencia empresarial. Además, este tipo de inteligencia artificial es pionera en la creación de narrativas que permiten alcanzar una comprensión más profunda de los conjuntos de datos.
Investigación farmacéutica
La IA acelera el descubrimiento y el diseño de medicamentos, generando nuevas moléculas y prediciendo los resultados de los ensayos clínicos. Los diagnósticos médicos y por imágenes son otro caso de uso: la IA está demostrando su gran capacidad para identificar patologías, con herramientas como ChatGPT capaces de realizar exámenes médicos y ayudar a detectar enfermedades.
Fabricación inteligente y mantenimiento predictivo
La IA contribuye al diseño innovador y el mantenimiento predictivo en el sector industrial, generando listas de tareas y sugerencias de flujos de trabajo. Asimismo, se utiliza en modelos de diseño invertido para el desarrollo de nuevos materiales.
Como hemos visto, la IA generativa tiene una enorme variedad de aplicaciones, y sus casos de uso no dejan de multiplicarse. Se podría decir que estamos solo al principio de esta enorme revolución, ya que muchas de sus aplicaciones están todavía por descubrir. Así pues, en el futuro cabe esperar una auténtica explosión en términos de productividad.
¿Qué riesgos plantea la IA generativa?
A medida que los usuarios y las empresas empezaron a utilizar la IA generativa, comenzaron a surgir las primeras limitaciones inherentes a la IA generativa. Por ejemplo, los LLM no siempre pueden identificar claramente el origen del contenido, por lo que los usuarios tienen dificultad para evaluar la credibilidad y el origen de la información.
Identificar los sesgos de las fuentes puede suponer todo un reto, ya que la IA generativa a menudo «reempaqueta» el contenido sin incluir información sobre los posibles sesgos inherentes. Otra gran limitación es la dificultad para detectar imprecisiones, ya que el contenido generado por IA a menudo parece realista y convincente, incluso cuando es inexacto.
Descubrir cómo adaptar estos sistemas a situaciones nuevas o cambiantes puede ser una tarea compleja.
Los desafíos frente a la IA generativa
El despliegue de los modelos de IA plantea un conjunto de riesgos específicos: desde gestionar la complejidad técnica hasta ofrecer una respuesta adecuada a las preocupaciones éticas, las empresas deben navegar en un contexto complejo para aprovechar al máximo todo el potencial de la IA generativa.
La combinación de obstáculos es compleja, ya que no solo incluye las limitaciones técnicas y la integración con los sistemas «legacy», sino también la privacidad de los datos, los derechos de autor y las implicaciones para los trabajadores. Las empresas necesitan comprender y afrontar estos desafíos para poder utilizar la IA generativa de una manera eficiente y responsable, aprovechando las nuevas oportunidades en términos de innovación y de crecimiento. Incluimos a continuación algunos de los retos que plantea la inteligencia artificial:
Fiabilidad y alucinaciones
La IA generativa presenta ciertas limitaciones en términos de precisión, así como relacionadas con el fenómeno de las alucinaciones. Y es que los LLM pueden producir resultados incorrectos o poco fiables debido a sesgos en los datos del entrenamiento, la falta de sentido común o la dependencia de patrones estadísticos, que no siempre son correctos.
El reto de la precisión está relacionado con el fenómeno conocido como «alucinación de la IA», en el que el modelo genera texto incorrecto, sin sentido o irreal. Comprobar la precisión y la veracidad de los resultados es fundamental, ya que incluso la producción aparentemente más fiable de IA puede contener errores.
Una forma de contrarrestar el riesgo es anonimizar los datos que se exponen a los motores de IA generativa. Algunas empresas optan por utilizar instancias privadas de los modelos de base, y no los modelos públicos que ofrecen las grandes empresas tecnológicas. De manera alternativa, las empresas pueden entrenar sus propios modelos de IA para proteger así tanto su propiedad intelectual como sus datos privados.
Ciberseguridad
Otro gran riesgo de la IA es la enorme huella cibernética de la IA, así como una mayor posibilidad de acceso a datos sensibles. Sigue sin estar claro cómo las empresas que utilizan esta IA generativa pueden protegerse frente a los ataques de «inyección de prompts» que buscan exponer datos privados.
En este momento, los riesgos de ciberseguridad son una de las principales limitaciones que frenan una adopción más generalizada de las IA generativas, en parte porque muchos de estos riesgos todavía no se comprenden adecuadamente, por lo que todavía hace falta más investigación.
Propiedad intelectual
Uno de los principales riesgos que corren las empresas es la posibilidad de que esta tecnología exponga su propiedad intelectual y sus datos sensibles a través de estos modelos de IA. Por ejemplo, es posible que un chatbot que trabaja de cara al público desvele contenido sensible en sus interacciones con humanos.
Precio
En otros casos, la limitación más importante para una adopción más rápida de la IA generativa es su coste, relacionado principalmente con dos aspectos: la formación y el despliegue de la tecnología, por un lado, pero también los costes de funcionamiento, ya que la inteligencia artificial consume una enorme cantidad de recursos de cálculo.
En aquellos casos en los que la empresa opta por utilizar modelos de código abierto, se deberá invertir una cantidad considerable de tiempo, esfuerzos y dinero para entrenar los modelos. No obstante, actualmente existen muchas herramientas de IA gratuitas, por lo que los particulares y las pequeñas empresas pueden sacar un gran partido a programas como Bard o ChatGPT sin pagar ni un céntimo.
En todos estos casos, el posible sesgo de los resultados deberá ser objeto de un análisis profundo. Como ya hemos visto, los modelos pueden y suelen reflejar los sesgos de los datos con los que han sido entrenados, lo que puede llevar a resultados sesgados e injustos. Esto plantea serios riesgos, especialmente cuando estos modelos se utilizan en áreas sensibles como la contratación, la aplicación de leyes o la asistencia sanitaria. Por ejemplo, una empresa que evalúe solicitudes de crédito deberá tener en cuenta el posible sesgo a la hora de aplicar estos modelos de IA en el tratamiento de las solicitudes.
Buenas prácticas a la hora de adoptar la IA generativa
Entonces, ¿qué pueden hacer las personas y las empresas para sacar partido a la IA generativa pero, al mismo tiempo, limitar los posibles riesgos? Incluimos a continuación algunos aspectos clave a tener en cuenta:
Exactitud
Si es posible, entrene los modelos de IA con sus propios datos para obtener resultados fiables con un correcto equilibrio entre la exactitud, la precisión y la memorización. La transparencia sobre la incertidumbre en el caso de las respuestas ofrecidas por la IA es clave, por lo que es recomendable citar fuentes y explicar el razonamiento de la IA. Y, ante todo, cuente con un humano en la cadena para comprobar el resultado final
Seguridad
Adopte un enfoque basado en la seguridad que mitigue el sesgo, la toxicidad y los resultados dañinos a través de evaluaciones y la protección de la información personal. Las evaluaciones de seguridad permiten identificar y mitigar estas vulnerabilidades.
Honestidad
Respetar el origen de los datos y contar con los permisos necesarios para su uso resulta fundamental. Se recomienda utilizar datos de código abierto y proporcionados por el usuario. Asimismo, el contenido generado por IA debe poder identificarse claramente, por ejemplo, a través de marcas de agua.
Empoderamiento
Por lo general, la IA debe servir de apoyo, y no remplazar, a la toma de decisiones humana, especialmente en ámbitos en los que la confianza es clave, como las finanzas o la sanidad. También se debe garantizar la accesibilidad y el trato respetuoso hacia los contribuidores de contenido y los etiquetadores de datos.
Un último aspecto que debemos considerar es la sostenibilidad, dado el gran impacto medioambiental de la IA generativa. Actualmente, se trabaja para reducir tanto su tamaño como su consumo de energía con el objetivo de reducir la huella de carbono, pero tanto los particulares como las empresas deben ser conscientes de que el uso de IA generativa contribuye a las emisiones de carbono.
OVHcloud y la IA generativa
Cloud computing
OVHcloud ofrece una amplia gama de servicios y productos de cloud computing, incluyendo su cloud público (Public Cloud) para casos de uso cotidianos, así como para el entrenamiento de IA. Además, ponemos a disposición de nuestros clientes soluciones especializadas en alojamiento web, servicios de dominio, análisis de datos y seguridad de red.
Por ejemplo, puede utilizar nuestra funcionalidad AI Deploy para integrar fácilmente sus imágenes Docker. Utilice nuestras API para sus modelos, así como la interfaz web para gestionar sus aplicaciones de producción, y deje que OVHcloud se encargue de administrar la seguridad en sus infraestructuras y entornos. La solución AI Notebooks de OVHcloud ofrece un servicio fácil de utilizar para los científicos de datos, simplificando la exploración de datos y el testeo de modelos.
Cloud GPU
OVHcloud, en colaboración con NVIDIA, también ofrece una plataforma cloud GPU de aceleración avanzada, especialmente diseñada para el «deep learning» y la computación de alto rendimiento. Esta plataforma incluye una amplia gama de tarjetas gráficas NVIDIA, incluyendo las GPU H100, A100, L40S, L4, y V100S, potenciando la solución de IA «serverless» de OVHcloud y dotándola de unas prestaciones extraordinarias.
De hecho, nuestra plataforma de aceleración GPU está disponible en diferentes formatos: como instancia cloud, en un clúster Kubernetes administrado, en una configuración «serverless» (AI Solutions) o en modalidad bare metal.
IA y machine learning
En todas sus soluciones de IA, OVHcloud pone de relieve su compromiso con la protección de datos y el cumplimiento de normativas como el RGPD, ofreciendo soporte para los diferentes sectores.