¿Qué es un PC con IA?
El uso de la IA para completar tareas se ha convertido en parte del flujo de trabajo diario en muchos sectores, lo que ha generado una demanda en el mercado de hardware de IA tanto a nivel empresarial como de consumo para mantenerse al día con la demanda.
Los PC con IA combinan PC de consumo con hardware emergente y especializado destinado al uso localizado de la IA. Habitualmente, los PC incluyen una CPU para procesar instrucciones normales y una GPU para ejecutar operaciones de gráficos. Aunque algunos PC modernos son aptos para la IA, los PC con IA integran hardware de vanguardia, como una unidad de procesamiento neuronal (NPU) creada específicamente para tareas de IA.
Los PC con IA pueden realizar tareas de IA a nivel local en lugar de depender de la nube, lo que reduce las inquietudes sobre la ubicación de los datos o su privacidad. La demanda de PC con IA no hará más que crecer a medida que las herramientas de IA se vuelvan indispensables en todos los sectores, incluida la ciberseguridad.
En este artículo, trataremos algunos casos de uso de PC con IA, cómo se utilizan específicamente en ciberseguridad y varios retos asociados a estos nuevos equipos.
La arquitectura de un PC con IA
Comencemos con una breve descripción de los principales componentes de un PC con IA.
NPU
El componente NPU distingue un PC con IA de uno tradicional. Estas unidades están optimizadas para cargas de trabajo de IA y son capaces de realizar procesamientos de datos y cálculos en paralelo consumiendo mucha menos energía que sus equivalentes con GPU.
Integración de CPU y GPU
Al igual que otros PC, los PC con IA ejecutan instrucciones y generan contenido gráfico para los usuarios. Esto significa que reúnen componentes de la CPU y la GPU, además de una NPU. Incluso dentro de las aplicaciones de aprendizaje automático (ML), siguen necesitando elementos de computación tradicionales para mostrar contenidos con la GPU o manipular la memoria del equipo con la CPU. El PC con IA ejecuta estas instrucciones como parte de un flujo de trabajo de IA que utiliza la NPU para la inferencia o el entrenamiento.
Comparación entre PC con IA y PC tradicionales
En las GPU de los PC tradicionales, ejecutar cargas de trabajo de IA es ineficiente desde el punto de vista energético. En este sentido, la NPU es mucho más eficiente para ejecutar tareas de IA y, además, consigue el mismo o mejor rendimiento. Es más, los PC con IA equilibran el rendimiento con la eficiencia, ya que están optimizados para repartir las tareas adecuadamente entre la CPU, la GPU y la NPU.
Casos de uso de los PC con IA en entornos profesionales
Los profesionales del sector suelen utilizar herramientas como ChatGPT o GitHub Copilot para realizar tareas. No obstante, los PC con IA abordan la creciente preocupación por la privacidad y el intercambio de datos mediante la ejecución local de tareas. En esta sección, analizaremos algunos de los campos que pueden beneficiarse de los PC con IA.
Productividad y creatividad
La IA despliega potentes funciones de productividad cuando ayuda a los desarrolladores a escribir código o mediante la automatización de tareas repetitivas, por ejemplo al trabajar con documentos. El uso de herramientas de IA aumenta la productividad de un trabajador y le deja más tiempo para centrarse en tareas esenciales.
Las herramientas de IA también pueden ayudar con el diseño. Por ejemplo, mediante el uso de herramientas de generación de imágenes a partir de texto, puedes crear prototipos y elaborar un guion gráfico para un diseño en tu organización de forma rápida. También puedes utilizar estas herramientas para retoques y mejoras rápidas de tu trabajo, permitiéndote gestionar tu propio flujo creativo.
Análisis de datos en tiempo real
Desde siempre, el análisis de datos se ha basado en modelos cada vez más sofisticados. En la actualidad, puedes utilizar la IA para resumir e indexar grandes volúmenes de datos en solo unos instantes. Puedes interactuar con un sistema de generación aumentada por recuperación (RAG) para obtener información sin necesidad de volcar los datos en hojas de cálculo o cuadernos.
Desarrollo avanzado de software
Cuando desarrollas tus propios modelos de IA, normalmente alquilas espacio con un proveedor en la nube para acceder a hardware muy potente, y caro, como una GPU NVIDIA A100 o H100 Tensor Core. Sin embargo, con un PC con IA, puedes llevar el desarrollo del modelo, el entrenamiento y las pruebas a tu propio equipo, lo que te permite obtener feedback más rápido y conservar los datos en un ámbito mucho más local.
Ejecutar cargas de trabajo de IA desde un equipo local también significa que no necesitas enviar ninguno de tus datos a un sistema externo para su procesamiento o entrenamiento.
Por ejemplo, una situación en la que es recomendable mantener los datos de forma local es el procesamiento de datos protegidos por HIPAA, que no pueden enviarse a servicios de IA basados en software como servicio (SaaS). Otro ejemplo es la gestión de los datos que deben conservarse dentro de una región geográfica para cumplir los requisitos de cumplimiento y ubicación de los datos. Ejecutar la carga de trabajo en un PC con IA protegería a un desarrollador de cargar datos de entrenamiento de una forma que infrinja la normativa.
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Descargar ahoraPC con IA en ciberseguridad
Los PC con IA también están teniendo un gran impacto en la ciberseguridad.
Reducción de la dependencia de la nube
Los sistemas de IA son una parte natural de una estrategia de ciberseguridad en evolución y generalmente operan en segundo plano mientras monitorizan un conjunto de sistemas.
Ahora bien, depender de una serie de soluciones de monitorización de la ciberseguridad basadas en la nube requiere transmitir datos confidenciales, lo que afecta a la ubicación de los datos durante las operaciones de ciberseguridad. Los PC con IA te permiten reducir la dependencia de la nube manteniendo esa monitorización y análisis a nivel local.
Seguridad mejorada de los endpoints
Los PC con IA mejoran la seguridad de los endpoints, utilizando modelos de IA que se ejecutan a nivel local para mejorar la velocidad de detección. Normalmente, la seguridad de los endpoints se basa en reglas fijas y en la coincidencia de patrones. En cambio, los sistemas de IA se entrenan y reentrenan continuamente con datos relevantes y pueden deducir si una nueva transmisión es segura.
Detección de amenazas mejorada
La inferencia de la IA requiere hardware de bajo consumo energético que se ejecute en la nube para realizar operaciones de ciberseguridad. En cambio, las NPU de los PC con IA ofrecen una forma local, eficiente y de bajo consumo energético para detectar malware, phishing y amenazas persistentes avanzadas. El análisis avanzado de datos de ciberseguridad es más rápido y más eficiente energéticamente utilizando una NPU local.
Ventajas de la adopción de PC con IA en ciberseguridad
La adopción de PC con IA en ciberseguridad ofrece numerosas ventajas, entre las que se incluyen las siguientes:
- Escalabilidad. Cada equipo es responsable de sus propias tareas de seguridad en lugar de depender de un conjunto ilimitado de equipos que necesitan recibir y procesar información en la nube.
- Mejoras en la velocidad y la eficiencia. Realizar estas operaciones a nivel local y en tiempo real es muy beneficioso, especialmente en comparación con sus equivalentes asíncronos basados en la nube.
- Implementación rentable de la IA. El uso de un PC con IA implica asumir el coste del hardware por adelantado, en lugar de depender del alquiler de hardware en la nube para realizar tareas de IA.
- Mejora del rendimiento con análisis avanzados. Los PC con IA pueden proporcionar análisis de seguridad avanzados directamente en el dispositivo, ofreciendo información detallada sin consumir tantos recursos como los PC tradicionales.
Retos y riesgos asociados a los PC con IA
Aunque es preferible ejecutar las cargas de trabajo de IA a nivel local, el almacenamiento de datos confidenciales de forma local, y no en la nube, supone una serie de retos. Cuando se utiliza el almacenamiento local de datos para el entrenamiento de modelos o la gestión de datos confidenciales, el equipo local debe protegerse frente a ataques que buscan archivos confidenciales en el sistema de archivos. Además, esto puede plantear problemas de cumplimiento, especialmente si el procesamiento o el uso de datos en equipos locales infringe de algún modo la normativa.
Estos nuevos flujos de trabajo de IA también ofrecen a los ciberdelincuentes nuevos vectores de ataque. Por ejemplo, el malware puede centrarse en exploits específicos de los sistemas de IA, como el uso de ataques de inferencia o exploits dirigidos exclusivamente a atacar a la NPU y su interacción con el resto del PC.
Además, ejecutar un PC con IA significa que hay componentes adicionales que mantener, como los modelos y la infraestructura de software que los sustenta. Mantener los modelos actualizados evita la desviación del modelo y mejora en gran medida la eficacia de la detección (evitando falsos positivos o falsos negativos).
Más información
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Protección de CrowdStrike
Los PC con IA ofrecen una configuración familiar de CPU y GPU optimizada para cargas de trabajo de IA con la adición de la NPU. Estas NPU pueden realizar tareas de IA a nivel local, y son más eficientes energéticamente y capaces de un mayor rendimiento que un sistema de IA basado en la nube. Estas tareas de IA contribuyen a aumentar nuestra productividad, ayudan a automatizar tareas repetitivas y nos proporcionan una interfaz más sencilla para gestionar nuestros datos.
Los PC con IA también suponen un gran paso adelante en ciberseguridad gracias a:
- La mejora de la protección de los endpoints mediante análisis locales.
- La optimización de las operaciones de ciberseguridad mediante el aumento de su velocidad y eficiencia.
- Una mayor rapidez para los equipos de seguridad a la hora de detectar amenazas en sus equipos.
CrowdStrike cuenta con una serie de capacidades de ciberseguridad de IA nativa que puedes utilizar para dotar a tus PC con IA y a los tradicionales de la mejor seguridad de su clase. Obtén más información sobre cómo CrowdStrike puede ayudar a proteger los dispositivos basados en IA de tu organización.
Fiona Ing ocupa el puesto de Product Marketing Manager en CrowdStrike y su labor consiste en entablar relaciones estratégicas con aliados tecnológicos y en CrowdStrike Store, un marketplace de ciberseguridad en la nube. Antes de incorporarse a CrowdStrike, Fiona trabajó en Micro Focus, donde ofreció asistencia para la línea de negocios de ArcSight User and Entity Behavior Analytics (UEBA) y el centro de excelencia de análisis. Fiona cuenta con una licenciatura en comercio por la Universidad de Ottawa, con especialización en marketing.
