Nube, datos e IA: ¿Cómo aprovechar los nuevos motores del progreso?

Cuando se habla de inversiones en inteligencia artificial (IA), las cifras impresionan. "Stargate", una iniciativa estadounidense para construir los centros de datos de IA más grandes del mundo, planea invertir 500 mil millones de dólares en los próximos cuatro años. Arabia Saudita y los Emiratos Árabes Unidos acaban de anunciar planes para adquirir cientos de miles de chips avanzados de IA. Y en la "Cumbre de Acción en IA", realizada en Francia a principios de este año, actores públicos y privados se comprometieron a invertir más de 300 mil millones de euros para impulsar la IA en Europa.

Está claro que las expectativas sobre los beneficios económicos de esta tecnología están por las nubes. Sin embargo, una encuesta reciente de McKinsey reveló que más del 80% de las organizaciones a nivel mundial aún no ha visto un impacto real en sus ganancias. Entonces, ¿de dónde viene esta desconexión?

La clave está en que la IA no es una tecnología aislada. Para que sus beneficios realmente se hagan realidad, debe estar profundamente integrada en los procesos empresariales. Y para eso, las empresas necesitan establecer tres pilares fundamentales: software moderno en la nube, una gestión de datos actualizada y una infraestructura coherente de tecnologías de IA que trabaje en conjunto con ambos.

Empecemos por el software. Todas las empresas exitosas usan software para organizar y optimizar sus operaciones: desde la recepción de pedidos y compras hasta la producción, entrega y atención al cliente. Aun así, muchas organizaciones siguen dependiendo de software heredado instalado en sus propios servidores. Este ecosistema suele estar compuesto por programas diversos que se han ido adaptando con el tiempo y, muchas veces, ya no están alineados con las últimas innovaciones. Estos sistemas son costosos de mantener y dificultan que las empresas respondan con agilidad ante desafíos y oportunidades.

Las aplicaciones de IA también enfrentan importantes limitaciones en estos entornos heredados: les cuesta entender cómo funciona internamente la empresa, interpretar conjuntos de datos dispersos y fragmentados, e incluso encontrar información clave.