Sin embargo, sus resultados tienen un contenido más avanzado de lo
calculado, según un reciente informe revelado por la compañía Hitachi Vantara.
La IA se ha consolidado como uno de los ejes de las operaciones
empresariales modernas, pero su éxito va más allá de los algoritmos avanzados.
Es por esta razón que la Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de ser
una tecnología emergente, a convertirse en una herramienta central para
impulsar la automatización en las organizaciones, con el propósito de aumentar
la rapidez, eficiencia, productividad y rentabilidad de las operaciones, entre
otros objetivos.
 |
| Simón Ninan |
Según el informe global “Estado de la Infraestructura de Datos en 2024”,
realizado por Hitachi Vantara, la mayor parte del éxito en la adopción de IA en
las empresas dependerá de que éstas gestionen al menos seis áreas críticas.
1) Definir un enfoque estratégico
claro y acertado
La tecnología está avanzando más rápido que nunca y la infraestructura
de datos está evolucionando para cubrir las necesidades de los negocios y sus
clientes. Los directivos y ejecutivos en las empresas necesitan pensar de
manera revolucionaria para gestionar la envergadura y la velocidad del cambio,
contexto en que la IA se presenta como una herramienta tecnológica que podría
impulsar nuevas y múltiples oportunidades.
Por lo anterior, el primer paso es definir una estrategia de datos
alineada a los objetivos y planes de cada organización. Resulta crucial:
- Identificar los problemas que la IA puede resolver o las oportunidades
que puede potenciar.
- Alinear los objetivos de IA con el propósito, visión y estrategia
general de la empresa.
- Priorizar iniciativas basadas en el impacto esperado y la viabilidad.
2) Calidad de los datos como fundamento de la IA
El rendimiento de la IA depende directamente de la calidad de los datos
que alimentan sus modelos. Sin embargo, sólo el 38% de los directivos de TI
(Tecnologías de la Información) considera que este aspecto sea crucial para
implementar IA con éxito, y apenas confían en los resultados más de la mitad
del tiempo. Esto refleja un problema crítico: sin datos confiables, los modelos
producen resultados inconsistentes que debilitan la confianza y ponen en riesgo
las inversiones tecnológicas.
Esta reflexión subraya la necesidad de garantizar desde el inicio
estándares rigurosos en la preparación y etiquetado de datos, así como
implementar herramientas que eliminen información redundante, obsoleta o
irrelevante (ROT). Así, los proyectos basados en datos de alta calidad no sólo
mejoran los resultados, sino que también previenen problemas que podrían
comprometer el éxito de la IA.
3) Gobernanza de datos: Seguridad y confianza en la era digital
Proteger la integridad y disponibilidad de los datos es esencial para
cualquier estrategia de IA. Según el informe de Hitachi Vantara, el 74% de los
directores de TI indica que una pérdida significativa de datos sería
catastrófica, mientras que el 73% teme que la IA pueda ser usada como
herramienta avanzada por hackers.
Para mitigar estos riesgos, resulta indispensable implementar marcos de
gobernanza sólidos que incluyan auditorías regulares, trazabilidad y
cumplimiento normativo.
Además, crear entornos controlados como sandboxes (entornos de pruebas
en máquinas virtuales aisladas de la infraestructura de Redes, TI y
Aplicaciones de una empresa), facilita experimentaciones seguras con IA,
reduciendo riesgos sin comprometer la seguridad.
Capacitar a los equipos en prácticas avanzadas de seguridad también
fortalece las defensas frente a amenazas internas y externas.
4) Sostenibilidad: Más allá de una prioridad ambiental
En un entorno donde la IA demanda grandes cantidades de energía, la
sostenibilidad debe convertirse en un pilar central. Aunque sólo el 33% de las empresas
prioriza la sostenibilidad en sus proyectos de IA, este enfoque además de
reducir costos a largo plazo también mejora la reputación corporativa y asegura
el cumplimiento de futuras normativas ambientales.
Adoptar soluciones como la Nube Híbrida, que combina eficiencia
energética con flexibilidad operativa, permite gestionar recursos de manera
responsable. Integrar prácticas sostenibles en cada fase del ciclo de vida de
los datos garantizará la viabilidad de las iniciativas de IA, contribuyendo a la
resiliencia empresarial.
5) Infraestructura híbrida: Escalabilidad y seguridad en equilibrio
La Nube Híbrida se consolida como una solución esencial para combinar
escalabilidad, seguridad y optimización de costos. Este modelo permite
almacenar datos sensibles en entornos privados y gestionar información menos
crítica en nubes públicas. De hecho, el 98% de las empresas utiliza múltiples
plataformas de almacenamiento, y casi el 57% almacena información en
plataformas locales, nubes privadas, híbridas y públicas al mismo tiempo.
Para maximizar los beneficios, es fundamental diseñar infraestructuras
personalizadas que integren sistemas locales con servicios en la Nube. La
interoperabilidad y la capacidad de adaptación son claves para garantizar un
rendimiento eficiente y seguro en entornos digitales dinámicos.
6) Cerrar la brecha de habilidades: Capacitación y colaboración
El rápido avance de la IA ha provocado una notable brecha en la
formación profesional. Según el informe de Hitachi Vantara, el 48% de los empleados
adquiere habilidades mediante experimentación, mientras que el 35% recurre al
autoaprendizaje. Sin embargo, este enfoque no satisface completamente las
crecientes demandas del mercado.
Por ello, resulta esencial establecer programas de capacitación estructurados
que integren conocimientos técnicos y estratégicos. Además, colaborar con
socios tecnológicos y expertos en IA puede acelerar la adopción de esta
tecnología y fortalecer las capacidades organizacionales frente a desafíos
futuros.
Construyendo un futuro impulsado por la IA
Según el informe de Hitachi Vantara, garantizar inversiones en
infraestructuras de tecnología corporativa modernas y bien diseñadas, no es
sólo una ventaja competitiva; sino una necesidad para desarrollar empresas,
economías y países en un mundo impulsado por los datos.
Aquellas organizaciones que inviertan en estos pilares se encontrarán
mejor preparadas para aprovechar las oportunidades de la IA, y enfrentar los
desafíos de un entorno económico y productivo en constante cambio.
Fuente: Prensa Hitachi (Daniel Contreras).
Entradas
No hay comentarios:
Publicar un comentario