Haoyuan Li, fundador y CEO de Alluxio, comparte su visión sobre las tendencias tecnológicas más relevantes para el próximo año. Desde el entrenamiento multi-modal hasta la evolución de los MLOps, sus predicciones subrayan los desafíos y avances que marcarán el camino en la IA y la gestión de datos.
El auge del entrenamiento multi-modal
Haoyuan Li anticipa que el entrenamiento multi-modal, que integra datos de texto, imágenes, audio y video, será el estándar predominante en 2025. Este enfoque permitirá a los sistemas de IA comprender mejor la complejidad de los datos reales, haciendo que aplicaciones como la conducción autónoma o la interpretación médica sean más precisas y eficaces. Además, este cambio impulsará la necesidad de hardware más avanzado y almacenamiento optimizado para manejar entornos de entrenamiento cada vez más exigentes.
«La integración de múltiples tipos de datos no solo mejora la precisión de los modelos, sino que también amplía significativamente las aplicaciones de la IA en escenarios del mundo real», señala Li.
El pre-entrenamiento como ventaja competitiva
Li destaca que el acceso a datos específicos y de alta calidad será un factor decisivo para las empresas que desarrollen modelos de lenguaje a gran escala (LLMs). Aquellas capaces de aprovechar grandes infraestructuras de datos tendrán la ventaja de crear soluciones especializadas y altamente competitivas. Sin embargo, también advierte sobre las dificultades de gestionar y transformar estos datos, lo que podría convertirse en un obstáculo importante para las organizaciones sin capacidades avanzadas en big data.
Comentario: En un mundo donde la personalización es clave, este enfoque pone en evidencia la importancia de contar con datos robustos y de calidad para diferenciarse en mercados altamente competitivos como las finanzas, la salud o la educación.
La gestión del acceso a datos: un reto crítico
La explosión de datos distribuidos en múltiples nubes y sistemas de almacenamiento plantea uno de los mayores desafíos para las empresas en 2025, según Li. Para escalar iniciativas de IA de forma eficiente, será imprescindible implementar tecnologías que ofrezcan acceso rápido y concurrente a los datos, minimizando movimientos innecesarios y duplicaciones.
«Las empresas que logren superar estas barreras podrán escalar sus iniciativas de IA de manera más efectiva, diferenciándose significativamente de sus competidores», enfatiza Li.
Repensando la economía de la nube en la era de la IA
En lugar de enfocarse exclusivamente en reducir costos, Li prevé que las empresas reorganizarán sus estrategias en la nube para optimizar el retorno de la inversión en sus cargas de trabajo de IA. Este cambio promoverá el uso de modelos híbridos que equilibren los costos y el rendimiento entre infraestructuras locales y nubes públicas.
Comentario: Esta transición hacia estrategias más inteligentes y basadas en resultados es un recordatorio de cómo la IA redefine incluso los modelos tradicionales de infraestructura tecnológica.
La maximización de GPUs como prioridad
Con el aumento exponencial en los tamaños de los datasets de entrenamiento, optimizar el uso de las GPUs será fundamental en 2025. Li anticipa que tanto el diseño de hardware como las soluciones de software evolucionarán para mantener estos recursos ocupados y gestionar de manera eficiente los crecientes requisitos de almacenamiento y procesamiento.
Comentario: Este enfoque será especialmente relevante para centros de datos y empresas que buscan maximizar sus inversiones en hardware, asegurando un equilibrio entre rendimiento y costos.
La transición de MLOps a AIOps
Para Li, 2025 marcará la transformación de los MLOps hacia plataformas más completas de AIOps, capaces de gestionar todo el ciclo de vida de los sistemas de IA. Estas plataformas incluirán capacidades avanzadas de automatización, monitoreo y aprendizaje continuo, adaptando los modelos a entornos dinámicos y necesidades en constante cambio.
«La IA se verá como un sistema vivo, en constante evolución, lo que requerirá nuevas herramientas y prácticas para su gestión», añade Li.
Un futuro impulsado por la innovación y la eficiencia
Las predicciones de Haoyuan Li para 2025 destacan la importancia de combinar innovación tecnológica con estrategias inteligentes de gestión de datos e infraestructura. Desde la adopción del entrenamiento multi-modal hasta la transición hacia AIOps, estas tendencias subrayan cómo las empresas deben adaptarse rápidamente para liderar en un panorama cada vez más competitivo.
La visión de Li no solo ilumina los retos técnicos del futuro, sino que también muestra cómo las empresas pueden aprovecharlos como oportunidades para posicionarse al frente de la transformación digital.
