La inteligencia artificial (IA) contribuirá con 19.9 billones de dólares a la economía mundial hasta 2030. También impulsará el 3.5% del PIB mundial en 2030, según una nueva investigación de IDC. El informe El impacto global de la inteligencia artificial en la economía y el empleo afirma que hay «un desarrollo y una implementación acelerados definidos por una integración generalizada que ha llevado a un aumento en las inversiones empresariales destinadas a optimizar significativamente los costos operativos y los plazos». Es evidente que la IA ya no es una tecnología aspiracional del futuro. Se trata de un motor cada vez más esencial de la transformación empresarial, incluyendo el cuidado de la salud.
Sin embargo, el rápido ritmo del desarrollo de la IA significa que crear una estrategia eficaz de transformación empresarial puede resultar complejo. Exige flexibilidad, resiliencia y una infraestructura preparada. Ahora bien, con tanta tecnología heredada y actitudes diferentes sobre cuál es el mejor camino a seguir, esto no es fácil de implementar.
Si bien la mayoría de los líderes reconocen que el potencial es significativo, el camino hacia el éxito pasa por construir una estrategia de IA que no sólo se alinee con los objetivos de negocio, sino que también se adapte a las capacidades tecnológicas en evolución.
Los modelos de IA, en particular los modelos de lenguaje grande (LLM), requieren importantes recursos e infraestructura para funcionar al máximo. Por lo tanto, las organizaciones necesitan una estrategia de transformación empresarial que les permita integrar rápidamente nuevos modelos de IA, sin causar interrupciones ni aumentar los costos. ¿La solución? Un enfoque flexible que incorpora integración en la nube, contenerización y automatización.
Control y confidencialidad de los datos
El punto de partida de cualquier viaje hacia la IA debe ser identificar un reto empresarial que la tecnología pueda ayudar a resolver. La IA es una herramienta poderosa, pero sin una aplicación clara, puede convertirse fácilmente en una distracción costosa. Es necesario concentrarse en áreas donde puede generar valor. Puede ser optimizando el servicio al cliente, mejorando la detección de fraude o prediciendo las necesidades de mantenimiento. Garantizar que la IA esté vinculada a resultados medibles es la base de una estrategia eficaz y también facilita la venta.
Además, la flexibilidad para adoptar un enfoque de “traiga su 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 perfeccionar estos modelos con datos privados. Eso garantiza que las soluciones estén alineadas con desafíos específicos. Es una forma poderosa de utilizar tecnología de vanguardia y, al mismo tiempo, mantener el control de los datos confidenciales.
Multinube y transformación empresarial
Cualquier estrategia de transformación empresarial con IA debe basarse en una infraestructura de 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 que dé prioridad a la nube permite gestionar estos cambios sin actualizaciones de hardware costosas y que requieren mucho tiempo.
Los entornos híbridos y multinube ofrecen una flexibilidad aún mayor, brindando la posibilidad de mover cargas de trabajo entre las nubes locales y públicas. Esta flexibilidad es clave para gestionar la naturaleza dinámica del desarrollo de la IA. En ella, la repetición rápida de procesos y el refinamiento del modelo son esenciales. La integración en la nube también permite una escalabilidad más sencilla. Eso posibilita mayores volúmenes de datos y demandas computacionales a medida que crecen los proyectos de transformación empresarial con IA.
Los entornos basados en la nube ofrecen funciones de seguridad integradas que pueden ayudar a proteger los datos en varias plataformas. Sin embargo, comprender sus propios datos y aplicarles modelos de IA de manera efectiva es un desafío clave. Se deben hacer las preguntas correctas: ¿dónde se almacenan mis datos? ¿Cómo se asegura? ¿Cómo se utiliza en el entrenamiento de modelos de IA?
Automatización para potenciar la IA
La automatización es crucial en el despliegue exitoso de la IA. La gestión de cargas de trabajo de IA en entornos multinube puede consumir mucho tiempo y recursos si se realiza manualmente. Al automatizar tareas, como la asignación y el escalamiento de recursos, se pueden implementar modelos de IA de manera más rápida y eficiente. Esto también reduce los costos operativos, lo que permite a los equipos de TIC centrarse en objetivos más estratégicos.
Las aplicaciones de IA se benefician enormemente del uso de contenedores: entornos pequeños y livianos que empaquetan modelos de IA y sus dependencias. Estos contenedores permiten que los sistemas de IA se implementen rápidamente y se muevan sin problemas entre diferentes entornos. Al utilizar Kubernetes para gestionar estos contenedores, se puede lograr la agilidad necesaria para seguir siendo competitivos en un mundo impulsado por la IA. Kubernetes, en particular, permite organizar cargas de trabajo complejas de IA en plataformas en la nube, garantizando un rendimiento óptimo.
Con la rápida evolución de las tecnologías de IA, garantizar una implementación responsable es crucial. La transformación empresarial debe centrarse en el cumplimiento, la gobernanza y las consideraciones éticas al implementar la IA. La IA responsable es algo más que tecnología: se trata de garantizar que los resultados sean transparentes, justos y libres de sesgos.
La clave para la transformación empresarial exitosa es construir una estrategia que pueda evolucionar con la tecnología. La infraestructura de nube flexible, la automatización y la contenedorización son componentes críticos de esta estrategia. Juntos, permiten a las empresas adaptarse rápidamente a los nuevos avances en IA, pero también es una cuestión de cultura. Acertar con una estrategia tiene que ver tanto con las personas como con la tecnología. Para aquellos dispuestos a aceptarlo con agilidad, responsabilidad y previsión estratégica, el futuro es brillante.