IA en alza: cómo optimizar el flujo de datos para superar el talón de Aquiles de los modelos
Por: Francisco Larez, vicepresidente de ventas de Progress para América Latina y el Caribe. La carrera empresarial por la inteligencia artificial suele describirse en torno a dos ejes principales: la capacidad de procesamiento y la sofisticación de los modelos. Las unidades de procesamiento gráfico (GPU), los clústeres de entrenamiento y las inversiones en centros de datos dominan el debate sobre la infraestructura tecnológica. Según Gartner, el gasto global en inteligencia artificial alcanzará los 2,5 billones de dólares en 2026, impulsado por inversiones en infraestructura, software y servicios relacionados con la…
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