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02 abril 2024

Los deberes previos a la adopción de la IA

En un momento en el que las empresas está volcadas en la adopción de la Inteligencia Artificial saltan las costuras cuando se enfrentan a los casos de uso, el manejo de los datos con que nutrir esa IA o las infraestructuras en las que desplegarlos.

Con el lema IA. Un gran avance en digitalización. Todo cambia, el próximo Congreso&EXPO ASLAN2024, organizado por la Asociación @aslan los próximos 17 y 18 de abril en el Palacio de Congresos de Madrid, pondrá encima de la mesa el impacto que está teniendo la Inteligencia Artificial (IA) en el ecosistema de innovación y transformación digital.

La cita ha generado una gran expectación dado que profundizará en los retos y oportunidades que esta tecnología tiene en los ámbitos tecnológicos de las organizaciones. A fin de cuentas, buena parte de ellas todavía se encuentra explorando la mejor manera de aprovechar la IA, topándose en muchas ocasiones con la realidad del caos de datos y los silos de información. Los datos están dispersos por el datacenter, tienen multitud de formas y residen en una gran diversidad de tecnologías.

Tanto el adecuado acceso a los datos como, muy especialmente, su catalogación para saber para qué se van a utilizar y con qué objetivos son aspectos fundamentales. En este sentido, Noel Bravo, Director de Alianzas y Cloud de Kyndryl, está convencido de que “uno de los elementos que todas las empresas están empezando a abordar ahora de cara a la ejecución de proyectos de IA es la reestructuración de sus plataformas de datos”. En su opinión, ahí está el futuro de los próximos años de los proyectos de IA.

La nube pública como fuente de innovación

Por otro lado, el papel que están jugando los entornos cloud en el despliegue de proyectos de IA no es tan evidente como pudiera parecer. A pesar de que las ventajas que reporta este modelo, tanto a la hora de superar los entornos heredados como de flexibilidad, escalabilidad y control de costes, todavía persiste una corriente que apuesta por construir datacenters propios.

Muchos de estos datacenters tardarán entre dos y tres años en entrar en explotación y, para entonces, es muy posible que hayan quedado obsoletos. El error más común en los proyectos de IA es comenzar la casa por el tejado, es decir, comenzar a construir una infraestructura sin tener claros los casos de uso que se le dará. Hoy más que nunca es importante pensar muy bien cuál es el caso de uso que se necesita y, posteriormente, determinar qué piezas se precisará montar para ofrecer ese servicio.

Por este motivo, apostar por la nube es una opción que las organizaciones debieran considerar. No todas las piezas necesarias han de estar en la nube pública, dado que los entornos híbridos permiten la combinación de hiperescaladores con nubes privadas en el datacenter privado, en el de un proveedor de servicios o, incluso, en el edge para situar la computación allá donde se generan los datos.

En este contexto, expertos como Antonio García, responsable de Ventas Cloud para el sur de Europa de DE-CIX, sostiene que “el cloud público nos ha dado el derecho a equivocarnos y a poder tomar decisiones, a probar”. En su opinión, el cloud público es una fuente de innovación, permitiendo desplegar servicios total o parcialmente y evolucionarlos rápidamente desde ahí, bien a instalaciones on-premise, centros de colocación, el edge… por cuestiones de regulación normativa, latencia o tecnología.

El balance entre innovar y regular

La aplicación de la IA en los procesos de transformación digital está abriendo todo un abanico de posibilidades. Sin embargo, la tentación de subirse al tren únicamente porque los competidores lo hacen, siguiendo sus pasos, puede tener efectos perversos. Innovar realmente implicar romper el tablero, no ofrecer los mismos servicios que los rivales pues, de hacerlo, en lugar de competir en calidad se hará en precio.

En este viaje hacia la IA, apoyarse en un buen partner tecnológico resulta esencial. Miguel Barahona, director comercial de Getronics, asegura que “los integradores han de ayudar a los diferentes sectores a adoptar esa tecnología de manera responsable, sin que se produzcan disrupciones de negocio y respondiendo a una eficiencia y responsabilidad tecnológica”.

En este punto, entra en juego una nueva derivada: la regulación de la IA. Comienzan a aparecer las primeras normativas al respecto –la Unión Europea ha sido pionera- y, asumiendo su necesidad, los expertos advierten del riesgo de que se convierta en un freno a la innovación. Si bien es verdad que es acertada la definición de unos guardarraíles que garanticen un uso responsable de la IA, no es menos cierto que pueden producirse diferentes velocidades de innovación cuando existan compañías o países en los que hay ausencia de esta regulación. Encontrar el equilibrio entre ambos escenarios se antoja una necesidad de primer orden.

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