{"id":2675,"date":"2025-10-09T12:44:01","date_gmt":"2025-10-09T18:44:01","guid":{"rendered":"https:\/\/mexicosur.com\/?p=2675"},"modified":"2025-10-09T12:44:02","modified_gmt":"2025-10-09T18:44:02","slug":"invertir-en-ia-no-basta-sin-un-plan-operativo-solido-no-hay-resultados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mexicosur.com\/en\/invertir-en-ia-no-basta-sin-un-plan-operativo-solido-no-hay-resultados\/","title":{"rendered":"Invertir en IA no basta: sin un plan operativo s\u00f3lido, no hay resultados"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n\n\n\n

Julio C\u00e9sar Castrej\u00f3n, Country Manager de Nutanix M\u00e9xico<\/em><\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial suele presentarse como un problema \u00abexistencial\u00bb para las empresas. Sin embargo, a pesar de su indudable entusiasmo e inversi\u00f3n en esta tecnolog\u00eda, parece que muchos l\u00edderes tecnol\u00f3gicos no la est\u00e1n abordando como una aplicaci\u00f3n empresarial.<\/p>\n\n\n\n

Ya se acumulan pruebas de que muchos proyectos de IA no logran superar la fase experimental o piloto. Gartner predice que m\u00e1s del 40 % de los proyectos de IA con agentes se cancelar\u00e1n para finales de 2027, a menudo debido a controles de riesgo inadecuados y un retorno de la inversi\u00f3n incierto. Gartner predice que m\u00e1s del 40% de los proyectos de inteligencia artificial de Agentic se cancelar\u00e1n a finales de 2027<\/a><\/p>\n\n\n\n

Este fracaso en el lanzamiento desperdicia inversi\u00f3n y corroe la confianza en la tecnolog\u00eda a largo plazo. Esto crea una brecha entre las organizaciones que est\u00e1n realizando la transici\u00f3n a la IA empresarial de forma constante y aquellas que tienen dificultades para que funcione. Esta brecha se ampliar\u00e1 a\u00fan m\u00e1s a medida que la IA general d\u00e9 paso a la IA agente.<\/p>\n\n\n\n

Por supuesto, tener una visi\u00f3n es clave para el \u00e9xito de la IA, al igual que contar con los datos para fundamentar la estrategia distintiva de IA de su empresa. Esto, junto con una inversi\u00f3n inicial, podr\u00eda ser suficiente para lograr un programa piloto deslumbrante. Pero \u00bfes eso suficiente para garantizar el \u00e9xito a escala empresarial? \u00bfQu\u00e9 deben hacer los l\u00edderes tecnol\u00f3gicos para garantizar que la IA no solo deleite, sino que realmente cumpla sus expectativas?<\/p>\n\n\n\n

La respuesta es garantizar la disponibilidad operativa para la IA. En pocas palabras, se trata de la capacidad de implementar, gestionar y escalar la IA desde los laboratorios hasta toda la organizaci\u00f3n. Esto implica esforzarse para garantizar que lo que comienza como un piloto convincente, pero desconectado, se integre en toda la empresa. Significa garantizar que la IA se ejecute en una plataforma unificada que abarque computaci\u00f3n, datos y gobernanza. Una plataforma que pueda replicarse en toda la organizaci\u00f3n, ya sea localmente, en la nube o en el edge.<\/p>\n\n\n\n

El concepto b\u00e1sico no es nuevo. Implementar con \u00e9xito cualquier carga de trabajo cr\u00edtica para el negocio, como ERP o CRM, exige el mismo enfoque en la infraestructura operativa subyacente.<\/p>\n\n\n\n

Dicho esto, hay desaf\u00edos espec\u00edficos que destacar cuando se trata de lograr esto con IA.<\/p>\n\n\n\n

Es f\u00e1cil pensar que la ecuaci\u00f3n de la infraestructura de IA empieza y termina con las GPU. Pero la memoria de alto ancho de banda, el almacenamiento r\u00e1pido y las redes correspondientes desempe\u00f1an un papel importante. Al igual que otros procesadores y aceleradores, dependiendo de la parte del flujo de trabajo que estemos analizando.<\/p>\n\n\n\n

Lo m\u00e1s importante es que esa infraestructura, ya sea local, en la nube o h\u00edbrida, debe poder adaptarse y escalar a medida que los proyectos pasan del piloto local a la producci\u00f3n empresarial. La IA, por su naturaleza, puede ser mucho m\u00e1s persistente que las cargas de trabajo corporativas m\u00e1s tradicionales.<\/p>\n\n\n\n

Pero esto va m\u00e1s all\u00e1 de la potencia del procesador o los gigabytes de almacenamiento. La seguridad y la gobernanza son innegociables en los proyectos de IA empresarial. Los datos subyacentes y los modelos propios de una organizaci\u00f3n son clave para su futuro y deben mantenerse en secreto.<\/p>\n\n\n\n

La soberan\u00eda de los datos y las regulaciones de IA en general complican a\u00fan m\u00e1s las cosas. Los l\u00edderes tecnol\u00f3gicos necesitan saber que sus datos est\u00e1n donde dicen estar y tener claro qui\u00e9n puede y qui\u00e9n no puede acceder a ellos.<\/p>\n\n\n\n

Las posibilidades de la IA son ilimitadas. Pero tambi\u00e9n lo es el precio si esta infraestructura subyacente no se gestiona adecuadamente. Pagar s\u00f3lo por las GPU y la energ\u00eda para ejecutarlas, y luego dejarlas infrautilizadas, reduce dr\u00e1sticamente el retorno de la inversi\u00f3n (ROI) y socava los compromisos ESG.<\/p>\n\n\n\n

Operaci\u00f3n de escala horizontal<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los l\u00edderes tecnol\u00f3gicos necesitan planificar desde el principio c\u00f3mo escalar la capacidad, tanto vertical como horizontalmente. Pero tambi\u00e9n necesitan ser capaces de gestionar y predecir los costos. Por lo tanto, necesitan confiar en que su plataforma y herramientas les permiten hacerlo f\u00e1cilmente.<\/p>\n\n\n\n

Esto se vuelve a\u00fan m\u00e1s cr\u00edtico con la entrada de agentes de IA. Es necesario garantizar la seguridad, la gobernanza y el cumplimiento normativo incluso cuando los agentes acceden, generan datos y toman decisiones. La infraestructura debe ser capaz de soportar y gestionar picos de demanda a medida que se ejecutan sus acciones. Es necesario considerar la ubicaci\u00f3n de los activos para reducir la latencia de las cargas de trabajo de inferencia que se ejecutan en tiempo real. Y el consumo de energ\u00eda debe mantenerse dentro de l\u00edmites aceptables.<\/p>\n\n\n\n

Una vez que se tiene en cuenta todo esto, queda m\u00e1s claro lo que significa la preparaci\u00f3n operativa en la era de la IA.<\/p>\n\n\n\n

La verdadera preparaci\u00f3n operativa exige un enfoque llave en mano para la IA, en la forma de una plataforma completa, con la capacidad de abarcar GPU y otros aceleradores que se necesitan. Debe incluir servicios de datos integrados que admitan toda la gama de formatos que necesitar\u00e1 la IA, junto con controles de seguridad y gobernanza correspondientes.<\/p>\n\n\n\n

Los LLM no siempre ofrecen respuestas repetibles. Sin embargo, la infraestructura en la que se basan Gen AI y Agentic AI debe ser repetible para que las empresas puedan escalar seg\u00fan la demanda. Esto incluye la nube, as\u00ed como las instalaciones locales y el edge.<\/p>\n\n\n\n

Al contar con la plataforma y las herramientas adecuadas, los l\u00edderes tecnol\u00f3gicos pueden garantizar que su personal se centre en maximizar constantemente el valor que pueden obtener de sus inversiones en IA, evitando as\u00ed dedicar tiempo y recursos a transformar un proyecto piloto exitoso en una estrategia para toda la empresa.<\/p>\n\n\n\n

Ya sea apostando a la IA o reconociendo que formar\u00e1 parte de su conjunto de herramientas, los l\u00edderes tecnol\u00f3gicos deben reconocer que la IA es una aplicaci\u00f3n empresarial. Y las aplicaciones empresariales necesitan una infraestructura de nivel empresarial que las respalde desde la fase piloto, pasando por la producci\u00f3n y en el futuro. Porque eso es lo que garantizar\u00e1 la existencia de su organizaci\u00f3n a largo plazo.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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