El pasado 26 de noviembre, CIONET Spain organizó una mesa redonda de debate en colaboración con Equinix, centrada en los retos y las oportunidades que la inteligencia artificial (IA) plantea en términos de infraestructura digital. La conversación giró en torno a cómo las organizaciones están enfocando sus estrategias para incorporar la IA en sus operaciones, sin perder de vista la escalabilidad, el control de costes y la optimización de procesos.
El enfoque estratégico hacia la infraestructura para proyectos de IA varía significativamente entre las empresas, dependiendo de su nivel de madurez, la complejidad de los casos de uso y las demandas del negocio. En este contexto, es fundamental entender cómo las organizaciones están abordando la adopción de la IA, especialmente cuando se trata de integrar esta tecnología en su infraestructura existente. La estrategia debe estar alineada con los objetivos de la empresa, priorizando casos de uso que ofrezcan un impacto claro y tangible.
A pesar de que la nube pública está siendo la opción predominante para muchas empresas, algunas están evaluando migrar parte de su infraestructura nuevamente a soluciones locales. Esta flexibilidad es clave, ya que las organizaciones deben ser capaces de ajustar sus decisiones tecnológicas a medida que avanzan en la adopción de la IA. A nivel cultural, estas transiciones suponen un cambio de paradigma, lo que requiere un esfuerzo significativo en la gestión del cambio. La IA, en particular, no siempre tiene cabida en las infraestructuras actuales, lo que implica un reto adicional al momento de integrarla de manera efectiva en los sistemas preexistentes.
Desde el punto de vista de desarrollo, muchas empresas están en fase de pruebas de concepto y están implementando oficinas de IA para impulsar la estrategia organizativa en torno a la IA. Sin embargo, en este proceso, las empresas también deben enfrentarse a requerimientos legales más exigentes que otras industrias, lo que complica la adopción y despliegue de soluciones de IA a gran escala. Además, la capacidad de convertir los datos en información útil es uno de los mayores desafíos, especialmente cuando las organizaciones aún no tienen claridad sobre cómo aplicar los casos de uso dentro de su negocio.
En la fase de descubrimiento y exploración, las empresas se centran en tres áreas clave de impacto: la experiencia de usuario (UX), la productividad de los empleados y el conocimiento organizacional (documentación y análisis de datos). En este punto, la IA se percibe como una gran revolución con un potencial aún por desatar. Sin embargo, la falta de casos de uso maduros y la incertidumbre sobre el verdadero impacto de la IA llevan a las empresas a proceder con precaución, especialmente cuando las normativas son estrictas.
En este sentido, la infraestructura en la nube desempeña un papel crucial al permitir a las empresas experimentar de manera ágil y flexible sin necesidad de realizar grandes inversiones iniciales en infraestructura on-premise. Aunque muchas organizaciones optan por nubes públicas durante la fase de exploración, algunas mantienen una infraestructura principalmente privada, con un enfoque en migraciones graduales y en la evaluación constante de nuevos casos de uso.
El éxito de la adopción de IA depende en gran medida de la priorización de casos de uso y de que los proyectos de IA estén alineados con los objetivos estratégicos del negocio. Incluso los casos más simples pueden tener un gran impacto, y por lo tanto, deben ser tratados con la misma atención que los proyectos más complejos. La multinacionalidad y la presencia en diversos países también introducen un reto adicional: la necesidad de gestionar las diferencias culturales y operativas, especialmente cuando las soluciones de IA deben adaptarse a mercados y normativas locales.
Al decidir qué cargas de trabajo de IA deben ejecutarse en la nube y cuáles deben mantenerse en infraestructuras locales, los criterios a tener en cuenta son múltiples. Primero, la escalabilidad juega un papel fundamental. Las empresas deben asegurarse de que sus infraestructuras pueden adaptarse rápidamente al crecimiento de los proyectos de IA. Por ejemplo, algunas empresas en la mesa redonda destacaron la importancia de comenzar con pruebas de concepto, utilizando infraestructura en la nube pública para hacer frente a la incertidumbre en las cargas de trabajo.
A la hora de decidir entre la nube y las soluciones on-premise, los aspectos de control de costes son determinantes. Las empresas deben realizar un análisis detallado para entender qué parte de su infraestructura puede beneficiarse de la flexibilidad de la nube y qué otras necesidades se ven mejor cubiertas por soluciones locales. En esta fase de evaluación, muchas organizaciones prefieren mantener parte de sus infraestructuras on-premise, especialmente cuando se enfrentan a requisitos legales o normativos que restringen la gestión de datos en entornos públicos.
El manejo de infraestructuras híbridas y heterogéneas plantea un desafío adicional: la necesidad de gestionar tanto hardware como software diverso, lo que impacta directamente en la velocidad de desarrollo y en la estructura del equipo técnico. En la mesa redonda se mencionó el uso de distintas tecnologías, como GPUs locales y TPUs en la nube, que deben integrarse de manera coherente. La complejidad operativa aumenta cuando se tienen que coordinar diferentes equipos técnicos, que necesitan entender tanto las infraestructuras locales como las soluciones en la nube.
Este tipo de entornos híbridos requiere un esfuerzo significativo de integración, lo que puede ralentizar el desarrollo de proyectos de IA. Sin embargo, esta estrategia también permite a las empresas combinar lo mejor de ambos mundos: la flexibilidad y escalabilidad de la nube con el control y seguridad de las infraestructuras locales. La clave, según los expertos, radica en establecer una estrategia de integración robusta, que permita hacer frente a la heterogeneidad tecnológica sin perder agilidad.
La implementación de proyectos de IA en infraestructuras híbridas y heterogéneas también tiene un impacto directo en la estructura y habilidades del equipo técnico. Las empresas deben asegurarse de que sus equipos cuenten con el conocimiento necesario para gestionar tanto las tecnologías tradicionales como las emergentes, como la IA y la infraestructura en la nube.
Durante la mesa redonda, se mencionó que muchas empresas están en una fase de descubrimiento y exploración, donde los equipos se centran en casos de uso de IA para mejorar la experiencia del cliente, la productividad de los empleados y la gestión del conocimiento interno. Esta fase, aunque estratégica, puede generar cuellos de botella, especialmente cuando las organizaciones intentan impulsar el cambio cultural necesario para adoptar nuevas tecnologías.
Las habilidades técnicas clave incluyen conocimientos en IA, computación en la nube y sistemas de gestión de datos. Sin embargo, muchos participantes destacaron que el mayor reto no es tanto la parte técnica, sino la adopción cultural por parte de los empleados, que necesitan ser capacitados y convencidos del valor de la IA en su trabajo diario. Esta transformación cultural es, sin duda, uno de los aspectos más desafiantes de la implementación de la IA en las organizaciones.
Uno de los grandes retos al trabajar con infraestructuras híbridas es controlar los costes en proyectos de IA, donde las cargas de trabajo son difíciles de predecir. Los expertos coinciden en que, para garantizar un control efectivo de los costes, las empresas deben contar con herramientas y procesos adecuados de monitorización y optimización. En muchos casos, esto implica la implementación de modelos predictivos para anticipar los costos de las infraestructuras y ajustar la capacidad de manera dinámica.
La clave está en optimizar los recursos a medida que los proyectos avanzan. En este sentido, las organizaciones deben establecer políticas claras de gestión de costes y desarrollar una visión compartida entre los equipos de IT y negocio para alinear la estrategia de IA con los objetivos empresariales. Además, la capacidad de escalar los proyectos de manera eficiente, tanto en la nube como en infraestructuras locales, es esencial para maximizar el retorno de inversión.
En resumen, los proyectos de IA requieren un enfoque integral que combine la selección adecuada de infraestructuras, la gestión de equipos multidisciplinarios y la implementación de procesos de control de costes. Si bien la nube juega un papel central en la mayoría de las estrategias, las infraestructuras híbridas y la integración de tecnologías locales siguen siendo una parte esencial del ecosistema digital de las empresas. La clave del éxito radica en una planificación cuidadosa, una formación continua del equipo y una fuerte alineación entre las áreas de IT y negocio.
Equinix juega un papel fundamental en el apoyo a las empresas que buscan implementar proyectos de IA en infraestructuras híbridas y escalables. Con su amplia oferta de soluciones de conectividad global, Equinix facilita la integración de nubes privadas, públicas y soluciones híbridas, proporcionando una infraestructura flexible y resiliente que se adapta a las necesidades cambiantes de las organizaciones. A través de sus Interconnection Hubs, las empresas pueden conectar sus infraestructuras locales con los principales proveedores de nube, optimizando el rendimiento y garantizando una conectividad segura y de alta disponibilidad.
Además, Equinix ofrece una plataforma que permite a las empresas escalar sus operaciones de manera eficiente, con una infraestructura optimizada para la IA, que soporta grandes volúmenes de datos y cargas de trabajo intensivas. Las capacidades avanzadas de gestión de datos y seguridad también son fundamentales en entornos regulatorios exigentes, ayudando a las organizaciones a cumplir con normativas locales y globales.
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