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Client: IBM Schweiz
Format: whitepaper
Size: 420 KB
Language: Spanish
Date: 08.06.2018

Cuando la infraestructura de servidores para inteligencia arti cial choca contra un muro

Las empresas se enfrentan a muchas incertidumbres a la hora de determinar cuál debería ser su postura con respecto a las aplicaciones de inteligencia arti cial (IA) que aportan nuevos conocimientos gracias al deep learning. Las oportunidades de negocio son excepcionalmente prometedoras. No aprovecharlas podría ser desastroso para su empresa, ya que sus competidores ganan ventaja competitiva gracias a conocimientos extraídos de una gran cantidad de datos no disponibles anteriormente. La mayoría de las organizaciones están bien al tanto del desafío, y sus líneas de negocio (LOB), personal de TI, cientí cos de datos y desarrolladores están trabajando para de nir una estrategia de IA.

IDC cree que este entorno incipiente aún no está totalmente de nido, aunque las empresas ya deben tomar decisiones cruciales. ¿Conviene optar por un desarrollo interno o valerse de VAR, integradores de sistemas o consultores? ¿Deberían llevar a cabo la implementación On-Premise, en la nube o en alguna clase de forma híbrida? ¿Pueden utilizar la infraestructura existente, o las aplicaciones de IA y deep learning requieren nuevos servidores con nuevas funcionalidades? Nosotros creemos que se pueden resolver muchas de estas cuestiones comenzando con una iniciativa pequeña pero bien coordinada On-Premise, y luego ampliarla prestando mucha atención a los efectos.

Las siguientes secciones de este documento se basan en una extensa encuesta de IDC realizada a 100 empresas que adoptaron infraestructura de informática acelerada para aplicaciones de IA en los EE. UU., y también en los resultados de 8 entrevistas exhaustivas a organizaciones que están ejecutando IA en informática acelerada.

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Date: 1.8.2018

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