En su búsqueda constante de ventajas competitivas y diferenciación en el mercado, las empresas están inmersas en la recopilación y análisis de enormes cantidades de datos de diversas fuentes. Hoy, la evolución de tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y la analítica ha permitido que las empresas comiencen a aprovechar estos datos para generar nuevas oportunidades de negocio. Sin embargo, para conseguir los mejores resultados, es necesario disponer de una infraestructura capaz de procesar y analizarlos eficientemente, independientemente de dónde se almacenen o cuándo se necesiten. El 30% de las empresas impulsadas por datos aumentarán sus ingresos en más del 10% para finales de 2024 , en comparación con solo el 13% que todavía no los utiliza correctamente, según un informe de Boston Consulting Group.
Los modelos cederán paso a los datos en el despliegue de la IA
En el último año, las organizaciones se han volcado en aprovechar las oportunidades que ofrece la IA generativa, la cual se ha vuelto cada vez más omnipresente y con aplicaciones aparentemente ilimitadas. Los avances en grandes modelos de lenguaje (LLM) y en IA multimodal han abierto nuevas posibilidades para procesar, tanto texto como imágenes, respondiendo a comandos y facilitando la gestión de interacciones en Atención al Cliente, la creación de avatares e incluso la generación de código, entre otras aplicaciones.
A medida que las organizaciones comiencen a utilizar la IA para automatizar sus operaciones de negocio, muchas empezarán a necesitar modelos de IA más flexibles: estos, por su propia naturaleza, están limitados por sus parámetros preestablecidos. Por ello, las organizaciones comenzarán a priorizar la creación de pipelines de datos para entrenar sus aplicaciones de IA, de modo que puedan aprender de la información más reciente y actualizarse en consecuencia.
Acabando con los silos de datos
Las organizaciones van a eliminar los silos entre diferentes tipos de datos, con un enfoque de almacenamiento de datos unificado, que combina todos los tipos de datos de una empresa, tanto de entornos locales como en la nube. A medida que las empresas utilizan la analítica en sus procesos, descubren que sus arquitecturas de almacenamiento de datos existentes cuentan con flujos separados para cada tipo de datos, como datos de clientes, productos, proveedores y empleados. Pueden sentirse limitados por las plataformas de analítica, los modelos informáticos y los sistemas de almacenamiento de datos desactualizados que no les brindan suficiente flexibilidad para adaptarse a sus necesidades. Como resultado, cada vez más organizaciones reconsiderarán sus arquitecturas de datos para consolidar flujos de datos y tratarlos como una única fuente.
Una infraestructura de TI que funciona
Las organizaciones dejarán de considerar la nube como la solución definitiva para todos sus desafíos de infraestructura tecnológica. Muchas empresas experimentarán aumento, tanto de los plazos como de los presupuestos en sus migraciones a la nube, por lo que buscarán alternativas en arquitecturas híbridas y multinube para optimizar sus operaciones de TI.
Según el Informe de Complejidad de Datos 2023 de NetApp, aproximadamente tres de cada cuatro directivos de tecnología a nivel mundial que migran a la nube todavía conservan una considerable cantidad de sus cargas de trabajo on-premises, con un porcentaje que oscila entre el 30 y el 80%. Para la mayoría de las empresas, el mantenimiento de la infraestructura de TI seguirá siendo un desafío, bajo las presiones de costes y el aumento de la demanda de innovación.
Las empresas cambiarán su enfoque, optando por una infraestructura de datos inteligente que fusione almacenamiento de datos unificado con capacidades integradas de gestión para conseguir seguridad y observabilidad dentro de una única plataforma. A medida que las empresas adopten esta infraestructura de datos inteligente, conseguirán una mayor agilidad para adaptarse rápidamente a las dinámicas condiciones del mercado.
Asumir que los datos ya han sido hackeados
Frente a las persistentes amenazas de ciberseguridad provenientes de actores maliciosos -que abarcan desde colaboradores internos hasta bandas de ciberdelincuentes y estados nación-, las organizaciones deben replantear la forma en la que se recuperan de los ciberataques. Impedir que actores malintencionados accedan, roben o manipulen entornos de TI y activos críticos, como datos de clientes y propiedad intelectual, se ha vuelto un desafío.
Para 2031, se estima que se produzca un ataque de ransomware cada 2 segundos, con un coste anual para las víctimas de 265 mil millones de dólares. Como resultado, el 87% de los ejecutivos de nivel C y directivos consideran la protección contra ransomware como una prioridad alta o máxima en sus organizaciones, según el Informe de Complejidad de Datos 2023 de NetApp.
La mayor amenaza para un negocio tras un ciberataque no radica tanto en el robo de datos, sino en el tiempo y los recursos invertidos en reparar sistemas y restablecer datos para reanudar las operaciones con normalidad. Para resguardar sus activos más críticos y garantizar la continuidad del negocio, se observará un aumento en la inversión en ciberseguridad para asegurar los sistemas de TI y reducir la interrupción del negocio ante un ciberataque. De esta forma, los sistemas que incorporen capacidades, como copias de seguridad de datos inmutables, desempeñarán un papel crucial en mitigar la interrupción mientras se investiga la amenaza.
