La inteligencia artificial contribuirá con 19.9 mil millones de dólares a la economía mundial hasta 2030 e impulsará el 3.5% del PIB mundial en 2030, según una nueva investigación de IDC denominada El impacto global de la inteligencia artificial en la economía y el empleo.

El informe 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, sino un motor cada vez más esencial de la transformación empresarial.

Sin embargo, el rápido ritmo del desarrollo de la IA significa que crear una estrategia de IA eficaz puede resultar complejo. Exige flexibilidad, resiliencia y una infraestructura preparada, pero dada 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 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.

Defina cómo quiere continuar

El punto de partida de cualquier viaje hacia la IA debe ser identificar un reto empresarial que la IA 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 la IA puede generar valor, ya sea 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, garantizando 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.

Cualquier estrategia de 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 a las organizaciones gestionar estos cambios sin actualizaciones de hardware costosas y que requieren mucho tiempo.

Los entornos híbridos y multinube ofrecen una flexibilidad aún mayor, brindando a las empresas el poder de mover cargas de trabajo entre las nubes locales y públicas según sus necesidades específicas. Esta flexibilidad es clave para gestionar la naturaleza dinámica del desarrollo de la IA, donde la repetición rápida de procesos y el refinamiento del modelo son esenciales.

La integración en la nube también permite una escalabilidad más sencilla, lo que permite a las empresas manejar mayores volúmenes de datos y demandas computacionales a medida que crecen sus proyectos de 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. Las organizaciones deben hacer las preguntas correctas: ¿dónde se almacenan mis datos? ¿Cómo se asegura? ¿Cómo se utiliza en el entrenamiento de modelos de IA?

La automatización puede desbloquear el potencial de la IA

La automatización juega un papel 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– las empresas pueden implementar modelos de IA de manera más rápida y eficiente. Esto también reduce los costos operativos, lo que permite a los equipos de TI 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, las empresas pueden lograr la agilidad necesaria para seguir siendo competitivas en un mundo impulsado por la IA. Kubernetes, en particular, permite a las organizaciones 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. Las organizaciones deben 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 generados por los modelos de IA sean transparentes, justos y libres de sesgos.

La clave para el éxito futuro 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, que 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 que estén dispuestos a aceptarlo con agilidad, responsabilidad y previsión estratégica, el futuro es innegablemente brillante.

Por Julio César Castrejón, Country Manager de Nutanix México.