La inteligencia artificial (IA) contribuirá con 19.9 billones de dólares a la economía global para el año 2030 y representará el 3.5% del PIB mundial en ese mismo año, según un nuevo estudio de IDC titulado “El Impacto Global de la Inteligencia Artificial en la Economía y el Empleo”. El informe destaca que hay un desarrollo y despliegue acelerados de la IA, impulsados por una integración generalizada que ha llevado a un aumento en las inversiones empresariales para optimizar costos y tiempos operativos. Esto muestra que la IA ya no es una tecnología del futuro, sino un motor esencial de transformación empresarial en la actualidad.
Sin embargo, la rápida evolución de la IA hace que crear una estrategia efectiva sea complejo. Se requiere flexibilidad, resiliencia e infraestructura preparada para el futuro. Dada la tecnología heredada y las diferentes opiniones sobre el mejor camino a seguir, implementar esta estrategia no es fácil. Aunque la mayoría de los líderes reconocen el gran potencial de la IA, el éxito radica en construir una estrategia que se alinee con los objetivos comerciales y se adapte a las capacidades tecnológicas en evolución.
Los modelos de IA, especialmente los modelos de lenguaje grande (LLMs), necesitan recursos e infraestructura significativos para funcionar de manera óptima. Por lo tanto, las organizaciones deben tener una estrategia que les permita integrar rápidamente nuevos modelos de IA, sin causar interrupciones ni aumentar costos. La solución es un enfoque flexible que incorpore integración en la nube, contenedorización y automatización.
El primer paso en cualquier viaje de IA debe ser identificar un problema comercial central que la IA pueda ayudar a resolver. La IA es una herramienta poderosa, pero sin una aplicación clara, puede convertirse en una distracción costosa. Es importante centrarse en áreas comerciales donde la IA pueda generar valor, como optimizar el servicio al cliente, mejorar la detección de fraudes o predecir necesidades de mantenimiento. Asegurar que la IA esté vinculada a resultados medibles es fundamental para una estrategia efectiva y facilita su venta interna.
Además, la flexibilidad para adoptar un enfoque de “trae tu propio modelo de lenguaje grande” (BYOL) permite a las organizaciones personalizar la IA según sus necesidades. Este método, que integra modelos públicos como los de Nvidia o Hugging Face, permite a las empresas refinar estos modelos con datos privados, asegurando que las soluciones estén alineadas con desafíos comerciales específicos. Es una forma poderosa de utilizar tecnología de vanguardia, manteniendo el control sobre datos sensibles.
Cualquier estrategia de IA que valga la pena debe basarse en una infraestructura en la nube flexible. Las demandas de la IA no son estáticas; evolucionan rápidamente a medida que entran en juego modelos y conjuntos de datos más complejos. Un enfoque en la nube permite a las organizaciones gestionar estos cambios sin costosas y lentas actualizaciones de hardware. Los entornos híbridos y multicloud ofrecen aún más flexibilidad, permitiendo a las empresas mover cargas de trabajo entre nubes públicas y locales según sus necesidades específicas. Esta flexibilidad es clave para gestionar la naturaleza dinámica del desarrollo de la IA, donde la iteración rápida y el refinamiento de modelos son esenciales. La integración en la nube también facilita la escalabilidad, permitiendo a las empresas manejar volúmenes de datos y demandas computacionales crecientes a medida que sus proyectos de IA crecen.
Sin embargo, la dependencia de la IA en los datos plantea preguntas importantes sobre seguridad y gobernanza. A medida que las empresas amplían sus iniciativas de IA, manejarán grandes cantidades de datos, muchos de ellos sensibles. Esto es especialmente cierto en sectores como finanzas, salud y gobierno, donde la privacidad de los datos es primordial. Las organizaciones deben asegurarse de que su estrategia de IA incluya protocolos de gobernanza de datos robustos que protejan tanto los datos que utilizan como los resultados que generan sus modelos de IA.
Los entornos basados en la nube ofrecen características de seguridad integradas que pueden ayudar a proteger los datos en diversas plataformas. Sin embargo, comprender los propios datos y aplicar modelos de IA de manera efectiva es un desafío clave. Las organizaciones deben hacerse las preguntas correctas: ¿dónde se almacenan mis datos? ¿Cómo están asegurados? ¿Cómo se utilizan en el entrenamiento de modelos de IA?
La automatización puede desbloquear todo el potencial de la IA. Juega un papel crucial en el despliegue exitoso de la IA. Gestionar las cargas de trabajo de IA en entornos multicloud puede ser laborioso y consumir muchos recursos si se hace manualmente. Al automatizar tareas, como la asignación de recursos y la escalabilidad, las empresas pueden desplegar modelos de IA más rápido y de manera más eficiente. Esto también reduce costos operativos, permitiendo a los equipos de TI centrarse en objetivos más estratégicos.
Las aplicaciones de IA se benefician enormemente del uso de contenedores, que son entornos pequeños y ligeros que empaquetan modelos de IA y sus dependencias. Estos contenedores permiten que los sistemas de IA se desplieguen rápidamente y se muevan sin problemas entre diferentes entornos. Al utilizar Kubernetes para gestionar estos contenedores, las empresas pueden lograr la agilidad necesaria para mantenerse competitivas en un mundo impulsado por la IA. Kubernetes, en particular, permite a las organizaciones orquestar cargas de trabajo de IA complejas a través de plataformas en la nube, asegurando un rendimiento óptimo.
Esto se vuelve aún más importante al considerar la escasez de habilidades. Uno de los desafíos más significativos en la adopción de la IA es la falta de talento especializado, tanto en desarrollo de IA como en gestión de la nube. La naturaleza acelerada de la IA requiere equipos que puedan adaptarse rápidamente a nuevas herramientas y técnicas. Sin embargo, la realidad es que muchas organizaciones carecen de la experiencia interna necesaria para satisfacer esta demanda.
La automatización proporciona una solución a este desafío al reducir la complejidad del despliegue de la IA. Las organizaciones pueden confiar en sistemas automatizados para manejar muchas de las tareas operativas que tradicionalmente gestionan equipos altamente especializados, liberando recursos para centrarse en optimizar modelos de IA y generar valor comercial.
Con la rápida evolución de las tecnologías de IA, garantizar una implementación responsable es crucial. Las organizaciones deben centrarse en el cumplimiento, la gobernanza y las consideraciones éticas al desplegar la IA. La IA responsable va más allá de la tecnología; se trata de asegurar que los resultados generados por los modelos de IA sean transparentes, justos y libres de sesgos. Esto es especialmente importante a medida que las empresas integran la IA en áreas más sensibles, como el soporte al cliente, la detección de fraudes o los procesos de toma de decisiones. Al construir el cumplimiento en la infraestructura de IA desde el principio, las organizaciones pueden evitar posibles problemas y garantizar que sus despliegues de IA sean tanto efectivos como responsables.
La clave para el éxito futuro es construir una estrategia que pueda evolucionar con la tecnología. La infraestructura en la nube flexible, la automatización y la contenedorización son componentes críticos de esta estrategia, permitiendo a las empresas adaptarse rápidamente a los nuevos avances en IA. Pero también se trata de cultura. Hacer que una estrategia funcione es tanto sobre las personas como sobre la tecnología. Para aquellos que estén dispuestos a abrazarla con agilidad, responsabilidad y previsión estratégica, el futuro es indudablemente brillante.
