La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo los modelos de negocio, acelerando la innovación y ofreciendo ventajas competitivas significativas en múltiples sectores. NetApp destaca que las empresas deben ir más allá del entusiasmo por la IA, priorizando una infraestructura robusta y preparada para transformar aspiraciones tecnológicas en resultados medibles. A continuación, se presentan seis estrategias clave para maximizar el potencial de la IA en las organizaciones:
1. Transformación de modelos de negocio mediante IA
La IA ha trascendido su función inicial de automatizar tareas, convirtiéndose en un motor de cambio empresarial. Su impacto es evidente en sectores como la sanidad, las finanzas, los medios de comunicación y la manufactura.
Por ejemplo, en el ámbito sanitario, reduce el tiempo de desarrollo de medicamentos y mejora los resultados para los pacientes. En el sector financiero, facilita evaluaciones de riesgos, detección de fraudes y personalización de servicios.
Integrar la IA en operaciones y procesos de toma de decisiones permite transformar datos en información procesable. Este enfoque exige infraestructuras diseñadas para soportar las demandas de la IA a gran escala.
2. Infraestructura adecuada para cargas de trabajo de IA
Un error común es asumir que la IA requiere infraestructuras completamente separadas. Sin embargo, sistemas aislados pueden generar más complejidad que beneficios. La optimización de la infraestructura existente, junto con la creación de Centros de Excelencia en IA (COEs), permite escalar proyectos de IA eficientemente en toda la organización. Estos centros centralizan herramientas y conocimientos, asegurando que la infraestructura sea escalable, rápida y segura, especialmente en sectores regulados como sanidad y finanzas.
3. Plataformas de datos centralizadas
El crecimiento exponencial de datos requiere estrategias disciplinadas para su gestión. Una plataforma centralizada basada en principios FAIR (localizables, accesibles, interoperables y reutilizables) ayuda a las empresas a consolidar datos de múltiples fuentes. Esto fomenta la interoperabilidad, elimina silos y facilita la extracción de valor, tanto en la nube como en entornos locales, optimizando los resultados derivados de la IA.
4. Adopción de modelos de lenguaje pequeños (SLMs)
Aunque los grandes modelos de lenguaje (LLMs) han dominado las discusiones sobre IA, las empresas están aprovechando los pequeños modelos de lenguaje (SLMs) por su capacidad de adaptarse a necesidades específicas. Este enfoque permite a sectores como la sanidad y las finanzas desarrollar soluciones ajustadas a retos concretos, aumentando la precisión y reduciendo la complejidad.
La infraestructura de datos inteligente facilita la creación y el despliegue de SLMs, integrando modelos de IA directamente con los datos de la organización.
5. Preparación para el futuro
Las empresas que adopten la IA estratégicamente no solo lograrán beneficios inmediatos, sino que construirán una base para el crecimiento sostenido. Tecnologías emergentes, como la computación cuántica, ampliarán aún más el potencial de la IA. Las organizaciones deben posicionarse ahora para superar desafíos y convertirlos en oportunidades de innovación.
6. Ética, gobernanza y seguridad
El éxito de la IA depende de garantizar la seguridad y la gobernanza de los datos. Las empresas deben proteger la información confidencial, cumplir con normativas específicas de cada sector y adoptar prácticas éticas. Una infraestructura de datos robusta, con medidas avanzadas de protección, es esencial para implementar la IA de forma segura y confiable.
Construyendo un futuro basado en IA
La inteligencia artificial representa una oportunidad sin precedentes para transformar negocios y fomentar la innovación. Sin embargo, su implementación efectiva exige un enfoque estratégico que priorice infraestructuras sólidas, seguridad, y gobernanza. Las organizaciones que lideren esta transformación estarán en una posición privilegiada para prosperar en un futuro marcado por la IA.
