La Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de ser una tecnología emergente, a convertirse en una herramienta central para impulsar la automatización en las organizaciones, con el propósito de aumentar la rapidez, eficiencia, productividad y rentabilidad de las operaciones, entre otros objetivos.
“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”,realizado por Hitachi Vantara, la mayor parte del éxito en la adopción de IA en las empresas dependerá de que éstas gestionen al menos seis áreas críticas.
1) Definir un enfoque estratégico claro y acertado
La tecnología está avanzando más rápido que nunca y la infraestructura de datos está evolucionando para cubrir las necesidades de los negocios y sus clientes. Los directivos y ejecutivos en las empresas necesitan pensar de manera revolucionaria para gestionar la envergadura y la velocidad del cambio, contexto en que la IA se presenta como una herramienta tecnológica que podría impulsar nuevas y múltiples oportunidades.
Por lo anterior, el primer paso es definir una estrategia de datos alineada a los objetivos y planes de cada organización. Resulta crucial:
– Identificar los problemas que la IA puede resolver o las oportunidades que puede potenciar.
– Alinear los objetivos de IA con el propósito, visión y estrategia general de la empresa.
– Priorizar iniciativas basadas en el impacto esperado y la viabilidad.
2) Calidad de los datos como fundamento de la IA
El rendimiento de la IA depende directamente de la calidad de los datos que alimentan sus modelos. Sin embargo, sólo el 38% de los directivos de TI (Tecnologías de la Información) considera que este aspecto sea crucial para implementar IA con éxito, y apenas confían en los resultados más de la mitad del tiempo. Esto refleja un problema crítico: sin datos confiables, los modelos producen resultados inconsistentes que debilitan la confianza y ponen en riesgo las inversiones tecnológicas.
Esta reflexión subraya la necesidad de garantizar desde el inicio estándares rigurosos en la preparación y etiquetado de datos, así como implementar herramientas que eliminen información redundante, obsoleta o irrelevante (ROT). Así, los proyectos basados en datos de alta calidad no sólo mejoran los resultados, sino que también previenen problemas que podrían comprometer el éxito de la IA.
3) Gobernanza de datos: Seguridad y confianza en la era digital
Proteger la integridad y disponibilidad de los datos es esencial para cualquier estrategia de IA. Según el informe de Hitachi Vantara, el 74% de los directores de TI indica que una pérdida significativa de datos sería catastrófica, mientras que el 73% teme que la IA pueda ser usada como herramienta avanzada por hackers.
Para mitigar estos riesgos, resulta indispensable implementar marcos de gobernanza sólidos que incluyan auditorías regulares, trazabilidad y cumplimiento normativo.
Además, crear entornos controlados como sandboxes (entornos de pruebas en máquinas virtuales aisladas de la infraestructura de Redes, TI y Aplicaciones de una empresa), facilita experimentaciones seguras con IA, reduciendo riesgos sin comprometer la seguridad.
Capacitar a los equipos en prácticas avanzadas de seguridad también fortalece las defensas frente a amenazas internas y externas.
4) Sostenibilidad: Más allá de una prioridad ambiental
En un entorno donde la IA demanda grandes cantidades de energía, la sostenibilidad debe convertirse en un pilar central. Aunque sólo el 33% de las empresas prioriza la sostenibilidad en sus proyectos de IA, este enfoque además de reducir costos a largo plazo también mejora la reputación corporativa y asegura el cumplimiento de futuras normativas ambientales.
Adoptar soluciones como la Nube Híbrida, que combina eficiencia energética con flexibilidad operativa, permite gestionar recursos de manera responsable. Integrar prácticas sostenibles en cada fase del ciclo de vida de los datos garantizará la viabilidad de las iniciativas de IA, contribuyendo a la resiliencia empresarial.
5) Infraestructura híbrida: Escalabilidad y seguridad en equilibrio
La Nube Híbrida se consolida como una solución esencial para combinar escalabilidad, seguridad y optimización de costos. Este modelo permite almacenar datos sensibles en entornos privados y gestionar información menos crítica en nubes públicas. De hecho, el 98% de las empresas utiliza múltiples plataformas de almacenamiento, y casi el 57% almacena información en plataformas locales, nubes privadas, híbridas y públicas al mismo tiempo.
Para maximizar los beneficios, es fundamental diseñar infraestructuras personalizadas que integren sistemas locales con servicios en la Nube. La interoperabilidad y la capacidad de adaptación son claves para garantizar un rendimiento eficiente y seguro en entornos digitales dinámicos.
6) Cerrar la brecha de habilidades: Capacitación y colaboración
El rápido avance de la IA ha provocado una notable brecha en la formación profesional. Según el informe de Hitachi Vantara, el 48% de los empleados adquiere habilidades mediante experimentación, mientras que el 35% recurre al autoaprendizaje. Sin embargo, este enfoque no satisface completamente las crecientes demandas del mercado.
Por ello, resulta esencial establecer programas de capacitación estructurados que integren conocimientos técnicos y estratégicos. Además, colaborar con socios tecnológicos y expertos en IA puede acelerar la adopción de esta tecnología y fortalecer las capacidades organizacionales frente a desafíos futuros.
Construyendo un futuro impulsado por la IA
El liderazgo organizacional en la era de la Inteligencia Artificial exige una visión integral que combine tecnología avanzada con una base sólida en calidad de datos, gobernanza, sostenibilidad, capacitación y estrategia.
Según el informe de Hitachi Vantara, garantizar inversiones en infraestructuras de tecnología corporativa modernas y bien diseñadas, no es sólo una ventaja competitiva; sino una necesidad para desarrollar empresas, economías y países en un mundo impulsado por los datos.
Aquellas organizaciones que inviertan en estos pilares se encontrarán mejor preparadas para aprovechar las oportunidades de la IA, y enfrentar los desafíos de un entorno económico y productivo en constante cambio.
