Por Julio César Castrejón, Country Manager de Nutanix México
La Inteligencia Artificial está preparada para impulsar la próxima revolución industrial. No creo que exista alguna empresa que no esté considerando cómo integrar la IA. En cambio, la conversación más escuchada hoy es cómo hacerlo de una manera que garantice un crecimiento sostenible y un impacto maximizado.
En el estudio Enterprise Cloud Index (ECI) de Nutanix de este año, en México cuando se trata de la adopción de GenAI (Inteligencia Artificial Generativa), el 50% de los encuestados afirman que su organización ya cuenta con una estrategia GenAI implementada. La atención y experiencia del cliente fue la aplicación GenAI más adoptada por los encuestados en México con un 54%, seguida de la ciberseguridad, la detección de fraude y la prevención de pérdidas con un 42%.
Datos: la piedra angular de la IA
En el corazón de la IA se encuentran los datos. Sin datos bien estructurados y de alta calidad, ni siquiera los modelos de IA más avanzados podrán ofrecer información significativa. Las organizaciones deben priorizar la preparación de los datos asegurándose de que estén estructurados, etiquetados y protegidos adecuadamente contra sesgos. De no hacerlo, se corre el riesgo de comprometer la integridad de TI, romper los protocolos de seguridad existentes y reforzar suposiciones incorrectas dentro de la toma de decisiones impulsada por la IA.
La accesibilidad a los datos debe controlarse cuidadosamente. La IA se nutre de la información, pero no todos los datos deberían estar disponibles universalmente. Una gobernanza adecuada garantiza que los datos confidenciales permanezcan protegidos y al mismo tiempo permite que los modelos de IA funcionen de manera eficaz. Las empresas que preparen bien los datos desbloquearán todo el potencial de la IA y convertirán la información en inteligencia procesable.
Desafíos en la ampliación de la IA
A pesar de la promesa de la IA, ampliar su implementación presenta una serie de desafíos complejos que las empresas no pueden permitirse el lujo de pasar por alto. La IA es un consumidor voraz de potencia computacional y exige una infraestructura que pueda mantenerse al día sin sacrificar el rendimiento o la usabilidad. Sin una planificación cuidadosa, las organizaciones corren el riesgo de crear sistemas que son demasiado lentos para ser eficaces o demasiado costosos de mantener.
En México los responsables de la toma de decisiones se enfrentan a una serie de obstáculos mientras buscan escalar las soluciones GenAI desde el desarrollo hasta la implementación. Esto ha resultado en una perspectiva más pesimista sobre el ROI de GenAI, ya que 60% de los líderes encuestados en México esperan alcanzar el punto de equilibrio o tener pérdidas en proyectos GenAI durante el próximo año en comparación con el promedio global de 42% en el ECI.
Para agravar estos desafíos está la realidad de que muchas organizaciones todavía se encuentran en la fase experimental, probando cautelosamente aplicaciones de IA mientras intentan comprender cuál es la mejor manera de integrarlas en los flujos de trabajo existentes. Encontrar casos de uso viables, garantizar que entreguen valor real y ampliarlos sin causar interrupciones operativas requiere un enfoque estratégico y mesurado. Sin ella, la IA corre el riesgo de convertirse en un experimento costoso.
Construyendo una infraestructura preparada para la IA
Aunque la infraestructura puede no ser la primera consideración en una estrategia de IA, desempeña un papel de apoyo crucial. Las organizaciones deben evaluar dónde residen sus datos: en las instalaciones, en la nube o en el Edge. Y asegurarse de que sus redes puedan manejar las transferencias de datos de gran volumen necesarias para las cargas de trabajo de IA.
En México 94% de las organizaciones cree que la infraestructura de TI actual requiere al menos una mejora moderada para respaldar la adopción de GenAI, en comparación con el 83% de sus pares globales. El objetivo debe ser seleccionar los modelos más pequeños y eficientes que cumplan con los requisitos comerciales. La ingeniería excesiva de la infraestructura de IA genera costos y complejidad innecesarios, desviando recursos de donde más se necesitan.
La IA como herramienta para aumentar la productividad
La función principal de la IA es mejorar la productividad en toda una organización. Desde la automatización de tareas repetitivas, hasta la personalización de las interacciones con los clientes, la IA ya está demostrando su capacidad para impulsar la eficiencia.
Las empresas pueden aprovechar eficazmente el potencial transformador de la IA centrándose en objetivos tangibles y alcanzables y garantizando una base sólida de datos e infraestructura. Sin embargo, el éxito reside en un enfoque estratégico y bien planificado que dé prioridad a la integridad de los datos, la escalabilidad de la infraestructura y el papel de la IA como facilitador de la productividad y el crecimiento.
La IA pronto será tan indispensable como la electricidad, y las organizaciones que no logren integrarla de manera efectiva tendrán dificultades para seguir siendo competitivas.