Radar Tecnológico 

Las cargas de trabajo de IA están impulsando a las organizaciones a orquestar grandes flotas de GPU tanto para entrenamiento como para inferencia. Los equipos trabajan cada vez más con modelos cuyo tamaño supera la capacidad de un solo acelerador (incluso con 80 GB de HBM), lo que los lleva hacia el entrenamiento distribuido y la inferencia multi-GPU. Como resultado, los equipos de plataforma están construyendo pipelines complejos de múltiples etapas y ajustando continuamente el rendimiento para optimizar el throughput y la latencia. Las discusiones en este espacio incluyeron el uso de NVIDIA DCGM Exporter para la telemetría de flotas y topology-aware scheduling para ubicar los trabajos donde el ancho de banda entre interconexiones es mayor.

Antes de este auge en la demanda de GPU, Kubernetes ya se había consolidado como el orquestador de contenedores por defecto, y sigue siendo una base sólida para gestionar cargas de trabajo de IA a gran escala, incluso mientras exploramos alternativas como micro y Uncloud. Estamos siguiendo de cerca los patrones emergentes de planificación consciente de GPU, como la gestión de colas y cuotas mediante Kueue, combinada con la asignación según topología y gang scheduling, para ubicar trabajos multi-GPU en enlaces GPU-a-GPU rápidos (por ejemplo, NVLink/NVSwitch) y dentro de “islas” contiguas del centro de datos (como racks o pods con RDMA). Las mejoras recientes en las API de Kubernetes con reconocimiento multi-GPU y NUMA fortalecen aún más estas capacidades, mejorando el ancho de banda entre dispositivos, reduciendo la latencia de cola y aumentando la utilización efectiva.

Esperamos una rápida innovación en infraestructura de IA a medida que los equipos de plataforma buscan dar soporte al creciente volumen de flujos de trabajo de codificación asistida por IA y el auge de los agentes impulsados por MCP. En nuestra opinión, la orquestación consciente de GPU se está convirtiendo en un estándar básico: la topología ahora es una preocupación principal en la planificación.

Es evidente que la inteligencia artificial está transformando la forma en que construimos y mantenemos software, y sigue dominando nuestras conversaciones más recientes. A medida que la IA se integra estratégicamente a lo largo de toda la cadena de valor del software, desde el uso de IA para comprender bases de código heredadas hasta la ingeniería progresiva con GenAI, estamos aprendiendo a suministrar mejor el conocimiento que necesitan los agentes de codificación. Los equipos están experimentando con nuevas prácticas, cómo definir prompts personalizados mediante archivos AGENTS.md e integrarse con servidores MCP como Context7 para obtener documentación de dependencias actualizada.

También existe una comprensión cada vez mayor de que la IA debe potenciar al equipo completo, no solo a las personas desarrolladoras. Están surgiendo técnicas como las prompts compartidos seleccionados y los comandos personalizados diseñadas para garantizar una difusión equitativa del conocimiento. El panorama de herramientas es vibrante: las personas diseñadoras exploran UX Pilot y AI Design Reviewer, mientras las desarrolladoras prototipan rápidamente con v0 y Bolt para la creación autónoma de prototipos de interfaz de usuario.

También seguimos debatiendo el desarrollo guiado por especificaciones: su alcance, nivel de granularidad y su potencial para servir como una única fuente de verdad en la entrega incremental. Sin embargo, en medio de este entusiasmo, la complacencia con el código generado por IA sigue siendo una preocupación compartida, recordándonos que, aunque la IA puede acelerar la ingeniería, el juicio humano sigue siendo indispensable.