A medida que la inteligencia artificial (IA) continúa madurando, su potencial va mucho más allá de la simple automatización. Para NetApp®, la empresa de infraestructura de datos inteligente, la IA se ha convertido en una fuerza transformadora que está redefiniendo los modelos de negocio, impulsando la innovación y creando nuevas ventajas competitivas. Para las organizaciones dispuestas a aprovechar su potencial, este momento representa una oportunidad para desbloquear un crecimiento sin precedentes y mantenerse por delante en un panorama competitivo en constante evolución. Sin embargo, lograr estos beneficios no depende sólo del entusiasmo por la IA, requiere una infraestructura robusta y preparada para la IA que pueda impulsar estos ambiciosos objetivos.

Las organizaciones deben trabajar en la confluencia de los datos y la IA, asegurándose de contar con las herramientas e infraestructuras necesarias para traducir las aspiraciones relacionadas con la IA en resultados medibles. A continuación, se expone cómo las empresas pueden aprovechar la IA para fomentar el crecimiento, la innovación y obtener ventajas a largo plazo:

· La IA como catalizador de la transformación de modelos de negocio: en los últimos años, la IA ha evolucionado de ser una herramienta para optimizar operaciones a convertirse en un motor poderoso para el crecimiento. Ya no se trata sólo de automatización, sino de crear nuevos productos, servicios e incluso modelos de negocio. La IA ya está transformando industrias como la sanidad, las finanzas, los medios de comunicación y la fabricación.
Por ejemplo, en el sector sanitario, la IA está reduciendo el tiempo entre el descubrimiento de medicamentos y su salida al mercado, acelerando los tratamientos y mejorando los resultados de los pacientes. En el ámbito financiero, la IA facilita mejores evaluaciones de riesgos, la detección de fraudes y servicios personalizados para los clientes. Las empresas de medios de comunicación utilizan la IA para ofrecer experiencias más personalizadas y atractivas. En todos los sectores, la IA mejora la agilidad empresarial, permitiendo a las organizaciones adaptarse más eficazmente a los cambios en la demanda o en las condiciones del mercado.
Para que las empresas alcancen el máximo potencial de la IA, deben ir más allá de experimentos aislados y pruebas de concepto (PoCs). Es necesario integrar profundamente la IA en sus operaciones y procesos de toma de decisiones, convirtiendo los datos en información procesable. Además, estas empresas necesitan una infraestructura que haga esta transformación fluida, diseñada para satisfacer las altas exigencias de rendimiento de la IA a gran escala.
· Una infraestructura que maneje las cargas de trabajo de la IA: a pesar del entusiasmo generalizado por la IA, muchas organizaciones se enfrentan al error de pensar que necesitan una infraestructura separada y aislada para soportar las cargas de trabajo de la IA. Sin embargo, crear arquitecturas aisladas a menudo añade complejidad en lugar de aportar valor. El verdadero desafío radica en optimizar la infraestructura existente para satisfacer las demandas de la IA de manera fluida.
Cada vez más organizaciones están estableciendo Centros de Excelencia en IA (COEs, por sus siglas en inglés) para escalar los esfuerzos de IA de manera eficiente en todos los departamentos. Estos COEs proporcionan la experiencia, las herramientas y los marcos necesarios para aprovechar el potencial de la IA. Sin embargo, el éxito también depende de garantizar que la infraestructura subyacente esté diseñada para manejar los requisitos de escalabilidad, velocidad y seguridad de las aplicaciones de IA.
Para industrias con estrictos requisitos regulatorios, como la sanidad y las finanzas, la gobernanza y la seguridad de los datos deben seguir siendo prioridades principales. Las empresas necesitan sistemas que protejan la información confidencial y garanticen el cumplimiento normativo, al tiempo que aprovechan los conocimientos que ofrece la IA. Abordar estas preocupaciones es fundamental para implementar la IA de manera responsable y ética.
· Infraestructura de datos centralizada, clave para el éxito de la IA: a medida que los datos se multiplican, las organizaciones enfrentan un tsunami de datos. Esta avalancha de información requiere un enfoque disciplinado para su gestión. Una plataforma de datos centralizada, que siga los principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, y Reusable; es decir, que los datos sean localizables, accesibles, interoperables y reutilizables), permite a las empresas extraer el máximo valor de sus datos, sin sentirse abrumadas. Con esta estructura, las empresas pueden consolidar datos de múltiples fuentes, facilitando el acceso y el análisis en entornos tanto de nube como locales.
Reducir los silos de datos y fomentar la interoperabilidad acelera los conocimientos derivados de la IA y minimiza la fricción que a menudo acompaña a la migración de datos. Un enfoque unificado de la movilidad de datos asegura que la IA pueda aprovechar los datos donde sea que residan, mejorando la agilidad y reduciendo la complejidad.
· Adopción de modelos de lenguaje pequeño (SLMs) para la IA empresarial: aunque los grandes modelos de lenguaje (LLMs) han dominado recientemente las discusiones sobre la IA, muchas empresas están encontrando un mayor valor en los pequeños modelos de lenguaje (SLMs), que son más especializados y están alineados con sus necesidades específicas. En lugar de depender de modelos de propósito general, las empresas pueden ajustar los SLMs con datos propios para abordar desafíos únicos en su sector.
Por ejemplo, las organizaciones sanitarias pueden desarrollar modelos más pequeños y específicos para gestionar de manera más eficiente los datos de los pacientes, mientras que las firmas financieras pueden ajustar modelos para mejorar las evaluaciones de riesgos. Este enfoque reduce la complejidad y permite que la IA sea más adaptable y precisa para abordar las necesidades específicas de cada industria.
Una infraestructura de datos inteligente desempeña un papel fundamental aquí, al permitir construir, refinar y desplegar estos modelos de manera efectiva. Al llevar los modelos de IA directamente a sus datos, las organizaciones pueden generar rápidamente conocimientos y tomar decisiones basadas en datos.
· Prepararse para el futuro: oportunidades impulsadas por la IA y diferenciación competitiva: las empresas que adopten la IA de manera rápida y estratégica obtendrán una ventaja competitiva duradera. Los primeros en adoptarla desbloquean beneficios inmediatos, al tiempo que construyen una base para un crecimiento sostenido. A medida que la IA se cruza con tecnologías emergentes, como la computación cuántica, su potencial para impulsar la innovación y la agilidad no hará más que crecer. Con la infraestructura adecuada, las empresas pueden superar desafíos y convertirlos en oportunidades para innovar.
· El papel de la IA en la creación de valor empresarial: a medida que la IA se convierte en un componente central de las estrategias empresariales, abre una nueva era de oportunidades. Sin embargo, su éxito depende de la fortaleza de la infraestructura que la respalde. Más allá de la escalabilidad y el rendimiento, las organizaciones deben priorizar la seguridad y la gobernanza. Proteger los datos confidenciales, garantizar el cumplimiento de las normativas de la industria y mantener prácticas éticas en la IA son fundamentales para generar confianza y permitir el éxito a largo plazo.
Una infraestructura de datos inteligente integra medidas avanzadas de gobernanza y seguridad, permitiendo a las organizaciones aprovechar el potencial de la IA de forma segura, sin comprometer la integridad de los datos ni el cumplimiento normativo. Al invertir en esta base sólida, las empresas pueden transformar sus operaciones, abrir nuevas vías de crecimiento y ganar una ventaja competitiva.

En un futuro impulsado por la IA, las empresas con una visión clara y una base sólida no sólo sobrevivirán: prosperarán. El momento de prepararse para ese futuro es ahora.