NetApp ha anunciado una asociación estratégica con NVIDIA para redefinir la Recuperación Aumentada de Generación (RAG) en el ámbito empresarial y potenciar la inteligencia artificial (IA) agéntica. Esta colaboración combina la infraestructura de datos ONTAP de NetApp con los servicios de IA de NVIDIA NeMo Retriever y los microservicios NIM, lo que permitirá a las empresas gestionar y aprovechar sus datos a gran escala en entornos multicloud y locales.
La sinergia entre ambas empresas integrará las capacidades de IA generativa en NetApp AIPod, así como en ONTAP y la consola de control BlueXP de NetApp, creando un marco de trabajo optimizado para gestionar grandes volúmenes de datos empresariales. Esta infraestructura permitirá a las organizaciones procesar exabytes de datos, optimizando el desarrollo de IA generativa, lo que beneficiará a diversas aplicaciones de inteligencia artificial agéntica.
Avances en la gestión de datos y la inteligencia artificial
La alianza se basa en la infraestructura avanzada de NetApp, que ahora puede aprovechar el «espacio de nombres de metadatos global» para unificar los repositorios de datos, permitiendo que las empresas exploren y gestionen sus datos en tiempo real, tanto en la nube como en servidores locales. Esta capacidad, al integrarse con el software y la aceleración de computación de NVIDIA, ofrecerá una ventaja significativa para las empresas que desean implementar aplicaciones de IA avanzadas en áreas como atención al cliente, servicios financieros u operaciones empresariales.
Jaime Balañá, Director Técnico de NetApp, destacó que esta colaboración ayudará a las empresas a aprovechar el valor de sus datos de manera más efectiva: “Para potenciar las aplicaciones de IA e impulsar los resultados de negocio, las empresas deben liberar el potencial de sus datos”, señaló Balañá, enfatizando el papel crucial de esta tecnología en el futuro de la inteligencia artificial empresarial.
Por su parte, Manuvir Das, vicepresidente de Enterprise Computing en NVIDIA, explicó que la combinación de las tecnologías permitirá a las empresas transformar sus datos en conocimiento práctico y aprovechable por los agentes de IA: “Los datos son fundamentales para la evolución de la IA generativa. Al combinar el software de IA de NVIDIA con la infraestructura de datos de NetApp, las empresas pueden convertir sus datos en conocimiento, y los agentes de IA pueden convertir ese conocimiento en acción”, afirmó Das.
Nuevas capacidades con NetApp AIPod y BlueXP
La colaboración incluye la integración de las soluciones NetApp AIPod, diseñadas para soportar la infraestructura NVIDIA DGX BasePOD y las soluciones NVIDIA OVX, todas gestionadas a través de la plataforma unificada BlueXP de NetApp. Esto proporciona a las empresas la capacidad de gestionar sus datos a través de diversas ubicaciones y plataformas, respetando las políticas de gobernanza existentes. Con esta tecnología, los clientes de NetApp podrán recopilar datos y conectarlos directamente a NVIDIA NeMo Retriever, lo que facilitará su procesamiento y preparación para implementaciones de inteligencia artificial generativa en el ámbito empresarial.
El proceso de vectorización de datos realizado por NeMo Retriever asegurará que los conjuntos de datos estén listos para su uso en despliegues de IA generativa, mientras que las políticas de privacidad y seguridad de acceso se mantendrán vigentes. Esta integración permite un acceso autónomo y seguro a grandes volúmenes de datos empresariales, abriendo el camino para aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial agéntica.
Seguridad y certificación para despliegues de IA
La colaboración entre NetApp y NVIDIA también ha sido diseñada con un enfoque en la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo. Esta integración, presentada inicialmente como una prueba de concepto en el evento NVIDIA GTC 2024, estará disponible en formato de vista previa para clientes de NetApp a finales de año. Además, NetApp está en proceso de certificar su sistema de almacenamiento ONTAP en la plataforma AFF A90 con NVIDIA DGX SuperPOD, lo que permitirá a las empresas aprovechar las capacidades de gestión de datos de NetApp para sus proyectos de inteligencia artificial.
Este paso complementará la certificación existente de NetApp ONTAP con NVIDIA DGX BasePOD, abordando uno de los mayores desafíos en la gestión de datos para grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) al eliminar la necesidad de comprometer la eficiencia de gestión en cargas de trabajo complejas, como las asociadas al entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.
Contexto y perspectivas futuras
Con esta colaboración, NetApp y NVIDIA se posicionan a la vanguardia de la IA generativa y la inteligencia artificial agéntica, áreas que están transformando el panorama tecnológico empresarial. Al ofrecer soluciones integrales de extremo a extremo, las empresas buscan desbloquear el potencial de los datos y mejorar la capacidad de las organizaciones para afrontar los retos de un entorno empresarial cada vez más competitivo.
NetApp continúa fortaleciendo su liderazgo en la gestión inteligente de datos, mientras que NVIDIA consolida su posición en el ámbito de la computación acelerada y la IA. Esta integración permitirá a las empresas desplegar soluciones más avanzadas, optimizando tanto el rendimiento como la seguridad y la ciberresiliencia de sus infraestructuras de datos.
¿Qué es la IA Agéntica?
La IA agéntica es un tipo de inteligencia artificial diseñada para actuar de manera autónoma, tomando decisiones y ejecutando tareas en nombre de los usuarios o sistemas sin necesidad de intervención humana constante. A diferencia de otros modelos de IA que requieren supervisión directa o se limitan a analizar datos y generar recomendaciones, una IA agéntica tiene la capacidad de realizar acciones por sí misma, basándose en la información disponible y las reglas preestablecidas.
Características clave de la IA agéntica:
- Autonomía: Los agentes de IA pueden realizar tareas de forma independiente, sin intervención humana directa. Esto les permite ejecutar acciones en función de sus objetivos y del entorno en el que operan.
- Interactividad: Estos agentes interactúan tanto con el entorno como con otros sistemas, personas o dispositivos. Pueden recopilar datos, procesarlos y responder a cambios en tiempo real.
- Capacidad de Aprendizaje: La IA agéntica puede aprender de la experiencia, adaptando su comportamiento a lo largo del tiempo. Utiliza técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para mejorar su desempeño en tareas específicas.
- Toma de Decisiones: Basándose en algoritmos avanzados, estos agentes pueden evaluar múltiples opciones, prever consecuencias y seleccionar las mejores acciones para cumplir con sus objetivos.
- Aplicaciones Diversas: La IA agéntica se utiliza en áreas como atención al cliente, automatización de procesos empresariales, gestión de operaciones, y en sistemas complejos como los vehículos autónomos o la robótica.
