La IA es una pieza clave en las operaciones empresariales modernas, y su éxito no se debe solo a algoritmos avanzados. Un informe reciente de Hitachi Vantara destaca los puntos principales que las organizaciones deben considerar para lograr sus objetivos al adoptar estas herramientas tecnológicas.
La Inteligencia Artificial (IA) ha evolucionado de ser una tecnología emergente a convertirse en un elemento central para impulsar la automatización en las empresas. Su propósito es aumentar la rapidez, eficiencia, productividad y rentabilidad de las operaciones, entre otros beneficios.
“El uso de Inteligencia Artificial se vincula en gran medida a la confianza de los usuarios en el sistema y en los resultados. Si tus primeras experiencias están empañadas, dificulta su aceptación futura”, señala Simon Ninan, Vicepresidente Senior de Estrategia de Negocios en Hitachi Vantara.
Según el informe global Estado de la Infraestructura de Datos en 2024 de Hitachi Vantara, el éxito en la adopción de inteligencia artificial (IA) en las empresas dependerá principalmente de que gestionen adecuadamente al menos seis áreas clave:
1) Definir un enfoque estratégico claro y acertado
La tecnología avanza más rápido que nunca, y la infraestructura de datos evoluciona para cubrir las necesidades de los negocios y sus clientes. Los directivos y ejecutivos necesitan pensar de manera revolucionaria para gestionar la velocidad y magnitud de estos cambios. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) se presenta como una herramienta tecnológica capaz de impulsar nuevas oportunidades.
Por ello, el primer paso es definir una estrategia de datos alineada con los objetivos y planes de la organización. Es crucial:
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Identificar los problemas que la IA puede resolver o las oportunidades que puede potenciar
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Alinear los objetivos de IA con el propósito, visión y estrategia general de la empresa
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Priorizar iniciativas según el impacto esperado y la viabilidad
2) Calidad de los datos como fundamento de la IA
El desempeño de la inteligencia artificial (IA) depende directamente de la calidad de los datos que alimentan sus modelos. A pesar de esto, solo el 38% de los directivos de TI considera que este aspecto es clave para el éxito de la IA, y confían en los resultados menos de la mitad del tiempo. Sin datos confiables, los modelos generan resultados inconsistentes, lo que debilita la confianza y pone en riesgo las inversiones tecnológicas.
Por ello, es fundamental garantizar desde el principio una adecuada preparación y etiquetado de los datos, además de usar herramientas que eliminen información redundante, obsoleta o irrelevante (ROT). Los datos de alta calidad no solo mejoran los resultados de la IA, sino que también previenen problemas que podrían afectar su éxito.
3) Gobernanza de datos: Seguridad y confianza en la era digital
Proteger la integridad y disponibilidad de los datos es clave para cualquier estrategia de inteligencia artificial (IA). Según el informe de Hitachi Vantara, el 74% de los directores de TI considera que una pérdida significativa de datos sería catastrófica, y el 73% teme que los hackers puedan usar la IA como una herramienta avanzada.
Para reducir estos riesgos, es esencial contar con marcos de gobernanza sólidos que incluyan auditorías, trazabilidad y cumplimiento normativo. También es importante crear entornos controlados, como sandboxes, que permitan realizar pruebas seguras con IA en máquinas virtuales aisladas, minimizando riesgos sin comprometer la seguridad. Finalmente, capacitar a los equipos en prácticas avanzadas de seguridad refuerza la protección contra amenazas internas y externas.
4) Sostenibilidad: Más allá de una prioridad ambiental
En un contexto donde la inteligencia artificial (IA) requiere grandes cantidades de energía, la sostenibilidad debe ser un pilar central. Aunque solo el 33% de las empresas prioriza este aspecto en sus proyectos de IA, hacerlo no solo reduce costos a largo plazo, sino que también mejora la reputación corporativa y facilita el cumplimiento de futuras regulaciones ambientales.
El uso de soluciones como la nube híbrida, que combina eficiencia energética con flexibilidad operativa, ayuda a gestionar los recursos de forma responsable. Incorporar prácticas sostenibles en cada etapa del ciclo de vida de los datos asegura la viabilidad de las iniciativas de IA y fortalece la resiliencia empresarial.
5) Infraestructura híbrida: Escalabilidad y seguridad en equilibrio
La nube híbrida es clave para combinar escalabilidad, seguridad y optimización de costos. Permite almacenar datos sensibles en entornos privados y manejar información menos crítica en nubes públicas. El 98% de las empresas utiliza múltiples plataformas de almacenamiento, y el 57% combina nubes locales, privadas, híbridas y públicas.
Para maximizar los beneficios, es crucial diseñar infraestructuras personalizadas que integren sistemas locales con servicios en la nube, asegurando interoperabilidad y rendimiento eficiente en entornos digitales dinámicos.
6) Cerrar la brecha de habilidades: Capacitación y colaboración
El rápido avance de la inteligencia artificial (IA) ha generado una brecha en la formación profesional. Según el informe de Hitachi Vantara, el 48% de los empleados aprende por experimentación, y el 35% a través del autoaprendizaje. Sin embargo, estos métodos no cubren completamente las demandas del mercado.
Es esencial crear programas de capacitación que integren conocimientos técnicos y estratégicos. Además, colaborar con socios tecnológicos y expertos en IA puede acelerar su adopción y fortalecer las capacidades organizacionales para enfrentar desafíos futuros.
Construyendo un futuro impulsado por la IA
El liderazgo en la era de la inteligencia artificial requiere combinar tecnología avanzada con una base sólida en calidad de datos, gobernanza, sostenibilidad, capacitación y estrategia.
Según el informe de Hitachi Vantara, invertir en infraestructuras tecnológicas modernas es crucial para el desarrollo de empresas, economías y países en un mundo impulsado por los datos.
Las organizaciones que inviertan en estos aspectos estarán mejor preparadas para aprovechar las oportunidades de la IA y enfrentar los desafíos de un entorno económico cambiante.