De la promesa a la realidad: el reto de integrar la IA generativa en la empresa

En los últimos meses, la inteligencia artificial generativa se ha convertido en una prioridad para muchas empresas. La mayoría ya ha experimentado con esta tecnología y ha comprobado su potencial. Sin embargo, desde nuestra experiencia, lo que estamos viendo es que el verdadero reto no está en probar la IA, sino en conseguir que funcione de forma estable en el día a día de las empresas.

En muchos casos, las empresas han avanzado rápidamente en la elección y prueba de modelos o herramientas de IA generativa. Sin embargo, la parte menos visible, el diseño de la infraestructura y de los procesos, sigue siendo un desafío. Es ahí donde empiezan a aparecer las dificultades, cuando se intenta pasar de las pruebas iniciales a un uso real dentro de la empresa.

El paso a la fase de producción pone de manifiesto que muchas infraestructuras aún deben evolucionar para soportar este nuevo tipo de cargas de forma consistente. No se trata de una falta de tecnología, sino de la necesidad de adaptar entornos y procesos a una forma distinta de trabajar, en la que la IA pasa a integrarse a nivel funcional en la operativa diaria.

Esto explica por qué muchas iniciativas se quedan a medio camino. Muchas pruebas de concepto funcionan bien en entornos controlados, pero no están diseñadas para integrarse en la operación diaria ni para escalar de forma sostenida. Cuando entran en juego usuarios reales, datos sensibles y procesos críticos, esas limitaciones se hacen evidentes.

Además, la IA generativa no trata de aplicarse en entornos simples. En la empresa, los datos están repartidos entre centros de datos propios, distintas nubes, incluso el edge, a lo que se suman requisitos de seguridad, cumplimiento normativo y disponibilidad. Operar la IA en este contexto exige una base tecnológica preparada para gestionar esa complejidad sin añadir fricción a los equipos de TI.

Por ello, el foco debe ponerse en construir una base tecnológica y operativa que permita avanzar de forma ordenada. Más allá del modelo elegido, las compañías necesitan plataformas que faciliten el despliegue y la gestión de la IA generativa en entornos híbridos, manteniendo el control sobre los datos y simplificando las operaciones. Es precisamente en este contexto donde se sitúan propuestas como la de Nutanix AI (NAI), orientadas a ayudar a las empresas a integrar la IA en sus infraestructuras existentes de manera coherente y sostenible.

Si 2025 ha sido el año de las pruebas de concepto, todo apunta a que 2026 será el año en el que muchas empresas empiecen a consolidar proyectos piloto más avanzados, con el foco puesto en las operaciones y la escalabilidad. La IA generativa es una tecnología nueva y todos estamos aprendiendo a incorporarla de la mejor manera posible. Precisamente por eso, el reto no está en correr, sino en sentar bien las bases para que esta tecnología pueda aportar un valor real y duradero.