(Este blog utiliza datos de Enterprise Management Associates que se publicarán próximamente. Aryaka y yo queremos dar las gracias a EMA y a su vicepresidente de investigación Shamus McGillicuddy por colaborar en este estudio)
La Inteligencia Artificial ha pasado de la fase de prueba de concepto al estatus de misión crítica en cuestión de trimestres. Según un estudio de Enterprise Management Associates (EMA) que se publicará próximamente, el 87 % de las empresas desplegarán cargas de trabajo de formación de IA para finales de 2025, y las aplicaciones de inferencia le seguirán de cerca.
Lo que está cambiando no es sólo dónde se ejecuta la IA, sino cómo se conecta. Las organizaciones están extendiendo las cargas de trabajo de la IA por los centros de datos privados, las nubes públicas, las plataformas de GPU como servicio y, cada vez más, los entornos informáticos periféricos. La implicación es clara: a las redes empresariales se les pide que hagan más que nunca, en más lugares y con menos margen de error.
Sin embargo, la mayoría de las redes no están a la altura.
La brecha en la infraestructura de la IA es real
El próximo estudio de EMA sobre 269 líderes de TI descubre importantes carencias en la preparación de las redes:
- Sólo el 31% de las organizaciones afirmaron que su red de área extensa (WAN) es capaz de soportar los requisitos de rendimiento de la IA.
- Más del 60% admitió que sus herramientas actuales de supervisión y observabilidad no pueden realizar un seguimiento adecuado de los flujos de tráfico de IA ni identificar los cuellos de botella.
- El 84% identificó la fuga de modelos y el acceso no autorizado a la inferencia como los principales riesgos para la seguridad, pero menos de la mitad han implementado salvaguardas adaptadas a las cargas de trabajo de la IA.
Estas lagunas abarcan toda la pila, desde el rendimiento y la visibilidad hasta la aplicación de políticas y la protección. Y no hacen más que ampliarse a medida que los casos de uso de la IA se hacen más complejos y distribuidos.
Las redes deben evolucionar rápido
El tráfico de la IA no es como el tráfico empresarial tradicional. Es intensivo en ráfagas, sensible a la latencia e intensivo en datos. El entrenamiento de grandes modelos requiere interconexiones de alto rendimiento entre GPU, lagos de datos y aceleradores. La inferencia, especialmente en el borde, exige respuestas en tiempo real y un acceso seguro a conjuntos de datos sensibles.
Las redes MPLS heredadas carecen de flexibilidad, las soluciones SD-WAN DIY a menudo carecen de escala e incluso las redes en la nube más avanzadas no pueden garantizar una aplicación coherente de las políticas en todos los usuarios, ubicaciones y dispositivos.
En pocas palabras, apoyar la IA significa construir una red que no sólo esté conectada: debe ser inteligente, segura y observable en cada nodo.
Cerrar la brecha con Aryaka Unified SASE
En Aryaka, hemos diseñado nuestra plataforma SASE unificada como servicio para soportar la próxima generación de cargas de trabajo empresariales, incluida la IA. Nuestra arquitectura combina redes privadas globales, seguridad integrada y observabilidad profunda, todo ello suministrado como un servicio y respaldado por SLA.
Para satisfacer las demandas específicas de la IA, hemos introducido tres capacidades creadas a propósito:
- Descubrimiento de la IA en la sombra – Aryaka Unified SASE as a Service proporciona una identificación inmediata y la generación de informes sobre todo el tráfico de GenAI, lo que permite a los equipos comprender el uso y el riesgo hoy, impulsar iniciativas de gobernanza e implementar los controles adecuados.
- AI>Perform – Ofrece transporte optimizado para cargas de trabajo de IA en entornos globales e híbridos, incluidos GPUaaS y la nube. Proporcionamos latencia determinista, optimización de la WAN y enrutamiento inteligente, todo ello crucial para el entrenamiento de alto rendimiento y la inferencia en tiempo real.
- AI>Observe – Aryaka AI>Observe proporciona a las organizaciones una solución nativa en la nube impulsada por IA que se integra a la perfección con Aryaka Unified SASE as a Service. Aprovechando la visibilidad de extremo a extremo de Aryaka y los módulos de aprendizaje profundo, proporciona una observabilidad completa de los problemas de seguridad.
- AI>Secure (Próximamente en H2 2025) – Proporciona una protección profunda frente a las amenazas específicas de la IA, incluidos el robo de modelos, la inferencia no autorizada y la exfiltración de datos. Con NGFW, SWG, CASB e inspección TLS integrados, ayudamos a las organizaciones a aplicar políticas de seguridad coherentes en todas partes.
Hacia dónde ir a partir de ahora
La IA ya no es experimental. Está impulsando un valor empresarial real, y con ello llega la presión para garantizar el rendimiento, la fiabilidad y la confianza. Si su red no puede seguir el ritmo, sus inversiones en IA están en peligro.
Aryaka está aquí para ayudarle. Con nuestra plataforma de red segura preparada para la IA, puede acelerar, observar y proteger las cargas de trabajo de IA, sin compromiso.
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