La inferencia en inteligencia artificial: cómo revoluciona la banca, la medicina y la industria Infobae
El avance de la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa para convertirse en un motor tangible de transformación en sectores tan diversos como la banca, la medicina y la industria.
En este contexto, la fase de inferencia emerge como el verdadero campo de batalla donde se define la eficacia de las estrategias tecnológicas, según explicó Nicolás Cánovas, Gerente General de AMD para América Latina.
La inferencia, lejos de ser un eslabón técnico más, representa el momento en que los modelos de IA entrenados se aplican a problemas concretos, desde la detección de fraudes en segundos hasta la automatización de procesos industriales.
Por qué la inferencia es una etapa clave para el avance de la inteligencia artificial
Cánovas detalló que la eficiencia, la velocidad y la escalabilidad adquieren una importancia equiparable a la precisión en esta etapa: “No se trata solo de la complejidad del modelo, sino de la rapidez con la que puede adaptarse a diferentes contextos, responder a nuevas variables y escalar su uso sin comprometer los resultados”.
Según el directivo, comprender el papel estratégico de la inferencia resulta esencial para diseñar políticas tecnológicas robustas y aprovechar las oportunidades de la nueva era digital.
El ejecutivo subrayó que “la inferencia ya no es el eslabón perdido en el ecosistema de la IA: es el campo de batalla central donde se pone a prueba la eficacia real de cada estrategia”.
Qué desarrollos están potenciando la escalabilidad de la IA
Entre las innovaciones recientes, AMD destaca la introducción de FP4 en los aceleradores AMD Instinct MI355X, que permite mejoras en eficiencia, escalabilidad y software optimizado. Estas soluciones demuestran que la inferencia puede escalar sin sacrificar precisión ni incrementar los costos operativos.
Además, tecnologías como PARD y AMD PACE han permitido que las CPU AMD EPYC logren avances en la velocidad de inferencia sobre modelos Transformer, reduciendo las latencias y multiplicando el rendimiento.
Cánovas remarcó que “en América Latina, esta capacidad de escalar la inteligencia artificial de manera eficiente y realista es revolucionaria. Disponer de soluciones que se adapten a infraestructuras heterogéneas y necesidades locales permite una adopción más ágil y sostenible”.
Por qué el avance de la inteligencia artificial no se compara al del puntocom
En paralelo a estos avances tecnológicos, el auge de la inteligencia artificial ha impulsado un rendimiento sobresaliente en las acciones tecnológicas desde noviembre de 2022, lo que ha generado comparaciones con la burbuja de las puntocom de finales de los noventa.
Sin embargo, Alison Porter, analista y gestora de cartera de Janus Henderson, sostuvo que existen diferencias fundamentales entre ambos fenómenos, lo que hace que el mundo actual sea más sólido que el de la burbuja del año 2000.
Porter explicó que la inteligencia artificial constituye la cuarta gran ola tecnológica, distinta de tendencias como la impresión 3D o la ciberseguridad, que suelen tener mercados finales más acotados.
Las olas tecnológicas, en cambio, afectan a toda la economía y requieren inversiones en todas las capas de la tecnología y las comunicaciones: desde el silicio y el almacenamiento, hasta las redes, el software, los dispositivos, la energía y la conectividad.
Cómo terminó la burbuja puntocom
Cada ola ha conectado a más personas y dispositivos, y ha demandado inversiones crecientes. Porter subrayó que, a diferencia de otras olas, la burbuja puntocom fue la única que terminó abruptamente, mientras que las demás han tendido a madurar y sentar las bases para la siguiente.
El colapso de las puntocom, según Porter, estuvo determinado en parte por el efecto Y2K, que impuso una fecha límite global para la actualización de sistemas informáticos y disparó el gasto en tecnología de la información.
Este gasto excesivo, sumado a inversiones fraudulentas y salidas a bolsa especulativas, precipitó el estallido de la burbuja. En contraste, el auge actual de la inteligencia artificial se apoya en valoraciones más disciplinadas y en una financiación privada robusta entre grandes empresas tecnológicas con balances sólidos.
