Construido para Escala Masiva: Lecciones Aprendidas a Duras Costas de Equipos que Ejecutan Cargas de Inferencia de Alto Volumen en Producción

Mover la IA de una demostración llamativa a un entorno de producción de alto volumen es una transición llena de deudas técnicas ocultas y desafíos de infraestructura. Hay una diferencia entre llamar a la API de OpenAI en un prototipo de fin de semana y servir a 50,000 usuarios concurrentes que necesitan una latencia inferior a 200 ms, caídas graciosas y salida confiable cada vez. Rara vez es un "problema de modelo". En cambio, es un problema de decisiones, compensaciones y arquitectura. En DigitalOcean Deploy 2026, organizamos un panel de líderes de ingeniería de Workato, Hippocratic AI e ISMG. Moderados por Karnik Modi, Gerente Senior de Ingeniería de DigitalOcean, los panelistas compartieron las lecciones que han aprendido al ejecutar cargas de trabajo de inferencia a escala. La sesión se centró en la gestión de picos de latencia P99 en interacciones en tiempo real, la restricción de permisos de agentes para prevenir vulnerabilidades "administrativas" y asegurando que la infraestructura sea consciente de las políticas antes de que el tráfico de producción llegue. Estos conocimientos van más allá del rendimiento del modelo para abordar la orquestación y las barreras de seguridad requeridas para una IA confiable a gran escala. Observe la sesión grabada completa de Deploy 2026: <a href="https://www.youtube.com/watch?v=RjUtPeXC0BA" target="_blank">Ver video de YouTube</a> El panel Construido para Escala Masiva Cada panelista representa a una empresa que opera en la frontera de la IA de producción, donde la brecha entre un prototipo funcional y un sistema confiable que atiende a usuarios reales es todo el desafío. Desde la orquestación de agentes autónomos a través de miles de aplicaciones empresariales hasta ejecutar conversaciones clínicas en tiempo real donde la latencia es un problema de seguridad del paciente, hasta desplegar inteligencia impulsada por IA a través de una red de medios de ciberseguridad global, estos equipos han enfrentado decisiones de infraestructura, gobernanza y arquitectónicas que solo surgen a gran escala. Oscar Wu — Líder Técnico de Investigación de IA, Workato Workato es una plataforma de integración empresarial que conecta más de 14,000 aplicaciones y ha orquestado más de un billón de tareas automatizadas, y su enfoque de IA se ha centrado en la orquestación de agentes: construir, desplegar y gobernar agentes de IA autónomos que pueden razonar, actuar y ejecutar flujos de trabajo de múltiples pasos a través de sistemas empresariales sin escribir código. A escala de producción, el Laboratorio de Investigación de IA de Workato enfrenta los problemas difíciles de la gobernanza de agentes, la precisión de la selección de herramientas en grandes inventarios de herramientas y mantener la inferencia rápida y rentable bajo carga sostenida. El Laboratorio de Investigación de IA de Workato ejecuta sus cargas de trabajo de inferencia en la Nube Nativa de IA de DigitalOcean, donde logró un 67% menos de costos de inferencia y un 77% más rápido tiempo hasta el primer token en GPUs NVIDIA Hopper. Debo Datta — Cofundador, Hippocratic AI Hippocratic AI construye agentes de voz generativa centrados en la seguridad para la atención médica, manejando tareas orientadas al paciente como seguimiento posterior al alta, gestión de enfermedades crónicas, revisión de medicamentos y coordinación de ensayos clínicos. Debido a que cada conversación clínica puede abarcar cientos de turnos en tiempo real, el desafío central de infraestructura de la empresa es mantener una latencia inferior a un segundo a escala para que las interacciones de voz sigan siendo empáticas y naturales en lugar de robóticas. Hippocratic AI fue un socio de diseño para el motor de inferencia de DigitalOcean y ejecuta sus cargas de trabajo orientadas al paciente en la plataforma, potenciando más de 20 millones de interacciones con un 40% menos de latencia. Dan Grosu — CTO/CISO, ISMG ISMG (Information Security Media Group) opera 38 propiedades de medios centradas en ciberseguridad, TI e IA, sirviendo a profesionales de seguridad en sectores como banca, atención médica y gobierno en todo el mundo. La empresa ha construido su propia plataforma de IA empresarial, Apollo, que procesa miles de páginas de transcripciones de entrevistas y sesiones de conferencias para producir inteligencia de mercado de ciberseguridad y evaluaciones estratégicas. La IA ha pasado de ser "salsa secreta" a infraestructura estándar Los panelistas coincidieron en que la conversación sobre IA ha cambiado en los últimos 18 meses. No es suficiente con “tener IA”; ahora el enfoque está en si tu stack puede realmente soportarlo a escala. “La IA ya no es una ventaja competitiva. Es una infraestructura competitiva. La pregunta ha cambiado de ‘¿Deberíamos enviar características de IA?’ a ‘¿Va a funcionar realmente nuestro stack empresarial con agentes de IA?’” — Oscar Wu, Workato Cuando la IA se convierte en la infraestructura, la factura de GPU que la impulsa deja de ser un ítem experimental y comienza a ser un costo operativo clave. Para empresas como Hippocratic AI, que se centra en la atención médica, la IA es el producto central, pero funciona como un centro de costos significativo debido a los enormes requerimientos de GPU. El desafío es convertir ese costo en un generador de ingresos seguro y confiable. Lo que funciona con diez solicitudes falla con un millón Todo parece eficiente en un entorno controlado. Sin embargo, los panelistas identificaron "cuellos de botella" específicos que solo aparecen una vez que el tráfico de producción real llega. La crisis de identidad del agente Cuando un agente de IA tiene acceso a 5 herramientas, funciona perfectamente. Cuando tiene acceso a más de 50, comienza a fallar. Oscar señaló que los agentes a menudo comienzan a elegir las herramientas incorrectas porque los nombres suenan similares o carecen de una política gobernada para la ejecución. La trampa de latencia En Hippocratic AI, la latencia es más que un métrico técnico, es un problema de seguridad del paciente. Su LLM centrado en la seguridad maneja conversaciones clínicas de múltiples turnos donde los retrasos erosionan la empatía y la confianza necesarias para una atención efectiva. “Cuando los volúmenes son bajos, no pruebas realmente los límites. Solo cuando escalas te das cuenta de la latencia P99. Si estás en una llamada clínica con 200 turnos y tu latencia no es buena, estás experimentando una desaceleración en cada llamada.” — Debo Datta, Hippocratic AI Planifica la arquitectura que aún no ha sido enviada Escalar la inferencia de IA es un ciclo constante de rediseñar tu stack. A medida que emergen nuevas arquitecturas, los ganadores serán equipos cuyas bases estén listas para agentes, sean conscientes de las políticas y estén estructuradas para la confianza. “Deja que la IA te sorprenda. Si tienes tus datos organizados, estás en la posición privilegiada para aprovechar la IA con gran éxito.” — Dan Grosu, ISMG Acelera los permisos de los agentes para reducir el radio de explosión A medida que la inferencia se vuelve más distribuida, las apuestas de seguridad aumentan. Dan de ISMG destacó que si bien la IA es un "superpoder" para enviar más rápido, también crea nuevos riesgos. Cada prompt enviado es un riesgo potencial de seguridad si la infraestructura no se gestiona adecuadamente. Oscar amplió este punto: “No dejes que tus agentes de IA sean administradores. Ni siquiera tus pasantes son administradores. Necesitas tratar al agente como un delegado de acción del usuario con acceso limitado en el tiempo.” Dan señaló que el "radio de explosión" de un fallo de seguridad se vuelve más amplio a medida que la IA se integra con más sistemas. Su movimiento hacia proveedores confiables como DigitalOcean fue impulsado por la necesidad de trazabilidad, registros y la seguridad de que los “controles” aún estaban bajo control humano. La estrategia de IA más arriesgada es no tener estrategia de IA Muchos líderes todavía son reacios a integrar la IA profundamente en sus stacks existentes. El panel advirtió que este enfoque de "esperar y ver" a menudo lleva a una brecha insuperable más tarde. “La IA no va a ocultar tu desordenado stack empresarial. Solo lo va a amplificar. El riesgo no es llegar seis meses tarde a un chatbot; es llegar dos años tarde al modelo operativo que permite que tu IA haga un trabajo real de forma segura.” — Oscar Wu, Workato Dan agregó que las empresas más exitosas serán aquellas que estructuraron sus datos y flujos de trabajo antes de necesitar la IA. Si tus datos están organizados, la IA puede proporcionar un retorno inmediato de la inversión. Dan y su equipo han creado agentes para crear un “cortafuegos basado en agentes” para detener amenazas de seguridad complejas en tiempo real. Ya sea que Workato esté gobernando agentes a través de miles de aplicaciones empresariales, Hippocratic AI manteniendo latencia inferior a un segundo en llamadas de voz clínicas, o ISMG desplegando cortafuegos basados en agentes contra amenazas en vivo, el hilo común es el mismo: escalar la inferencia es un problema de infraestructura, no un problema de modelo. Ese es exactamente el problema que la Nube Nativa de IA de DigitalOcean fue creada para resolver: una sola plataforma que integra inferencia, computación, datos y tiempo de ejecución del agente para que los equipos puedan centrarse en enviar en lugar de juntar proveedores. Si alguna de estas lecciones resuena, el stack está listo cuando tú lo estés. → Comienza con la Nube Nativa de IA de DigitalOcean