es.wedoany.com Noticia: Durante la celebración de la AI Engineer World's Fair en San Francisco, Vytautas Savickas, director ejecutivo de Oxylabs, señaló que el mayor cambio en la industria no ocurre en los modelos en sí, sino a nivel de infraestructura. Savickas indicó que en los últimos tres años, el desarrollo de la IA se ha centrado en mejores modelos, mientras que la próxima fase girará en torno a los sistemas periféricos y la información en tiempo real.
Los sistemas de IA ya no dependen únicamente del conocimiento adquirido durante el entrenamiento, sino que requieren cada vez más información fresca, búsquedas en tiempo real y acceso fiable a una web en constante cambio. Savickas considera que el conocimiento no es estático; los modelos que no se conectan a nueva información tienen una comprensión del mundo actual muy por debajo de lo que la mayoría cree.
Cada avance de la IA ha transformado la infraestructura subyacente. Desde la necesidad de grandes volúmenes de datos públicos diversos para entrenar modelos base, hasta los requisitos de la generación aumentada por recuperación (RAG) para comprender cambios ocurridos hace cinco minutos, y la era de los agentes donde los sistemas deben ejecutar búsquedas, comparaciones y verificaciones en nombre del usuario, cada ola impone demandas distintas a la infraestructura. Los datos de la web pública están pasando de ser material de entrenamiento a formar parte del tiempo de ejecución de la IA.
Oxylabs comenzó a construir infraestructura de datos de la web pública a gran escala mucho antes de que los grandes modelos se volvieran mainstream. Actualmente, la empresa atiende a más de 15,000 clientes en todo el mundo, posee más de 160 patentes y opera una de las mayores infraestructuras de datos de la web pública a nivel global.
Savickas opina que la calidad del modelo ya no es un factor diferenciador en muchas aplicaciones prácticas; lo que se vuelve más crítico es cómo los sistemas de IA se conectan de manera fiable con el mundo exterior. Señala que la causa de las alucinaciones en los modelos suele ser el uso de información desactualizada o incompleta para razonar, y no una falta de inteligencia. Concluye que las empresas que triunfan en el ámbito de la IA no son necesariamente las que construyen los modelos más grandes, sino las que crean los sistemas en los que los usuarios más confían.
El auge de los agentes de IA está cambiando la forma en que los ingenieros piensan sobre la infraestructura. Savickas afirma que factores como la latencia, la fiabilidad y la automatización de navegadores, aunque no suelen ser titulares, son clave para determinar si la IA es realmente efectiva. La web abierta, como el mayor recurso de conocimiento compartido de la humanidad, debe mantenerse accesible para respaldar la innovación tecnológica.
En casi una década, Oxylabs ha sido testigo de múltiples oleadas tecnológicas, desde la agregación de viajes y el marketing digital hasta el comercio electrónico y la ciberseguridad. Savickas cree que la primera generación de IA demostró que las máquinas pueden razonar; el próximo desafío es hacer que estos sistemas funcionen de manera fiable en el mundo real. El futuro de la IA estará impulsado tanto por mejores modelos como por una infraestructura superior a su alrededor.
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