Desde el lanzamiento de ChatGPT, la adopción de proyectos de IA y GenAI ha crecido exponencialmente, para adelantarse a la competencia. Sin embargo, este entusiasmo ha llevado a muchas organizaciones a iniciar proyectos sin una dirección clara, descuidando cuestiones críticas sobre el éxito, el retorno de la inversión (ROI) y cómo convertir estas iniciativas en beneficios empresariales tangibles.
Esta tendencia ha alcanzado un punto de inflexión, en el que el miedo a perderse algo ha impulsado las decisiones, dando luz verde a proyectos sin una planificación estratégica. Ahora, con presupuestos más ajustados, las organizaciones deben asegurarse de que sus iniciativas de IA ofrecen resultados medibles alineados con los objetivos empresariales.
El éxito en la implantación de la IA requiere un enfoque calculado. Es esencial considerar cómo experimentar sin comprometer recursos en exceso. El escalado eficiente es crucial para evitar una infraestructura infrautilizada y unos costes insostenibles. Por ejemplo, el modelo de almacenamiento como servicio proporciona flexibilidad y control de costes, al tiempo que garantiza el rendimiento y la capacidad necesarios para adaptar los proyectos a las demandas cambiantes.
Otro factor crítico es la fiabilidad del sistema. Una vez que los proyectos de IA superan la fase experimental, se convierten en servicios críticos para la empresa, especialmente en sectores en los que la disponibilidad 24/7 no es negociable. Esto exige plataformas robustas y resistentes capaces de maximizar el tiempo de actividad y cumplir estrictos requisitos normativos.
El enfoque de la IA está evolucionando. Los directivos han empezado a detener proyectos sin una justificación clara o un camino definido hacia el éxito. En lugar de dejar que el bombo publicitario y la falta de dirección dicten las decisiones, las empresas deben dar prioridad a las preguntas clave: ¿Qué impacto tendrá en el negocio? ¿Qué probabilidades de éxito tiene? ¿Cómo mejorará las interacciones con los clientes o los procesos?
De cara al futuro, las organizaciones deben adoptar un enfoque más disciplinado, desarrollando casos empresariales sólidos con criterios claros antes de comprometer recursos. Sólo así podrán maximizar los beneficios de la IA y evitar inversiones innecesarias.
Pure Storage
Country Manager
