Desafíos de la IA generativa
La Inteligencia Artificial generativa (IAg) se perfila como un agente transformador en la tecnología empresarial, según las predicciones de Fernando Zambrana, director de Ventas de Nutanix en México. Esta tendencia, afirmó el directivo, conlleva tanto desafíos como oportunidades, y destacó la necesidad de preparar a las organizaciones para abrazar la revolución que la IAg supone.
De acuerdo con Zambrana, el 85% de las organizaciones a nivel global planean intensificar la modernización de su infraestructura de TI en los próximos tres años para respaldar las iniciativas de IA. El desafío crítico, según Zambrana, reside en determinar el entorno tecnológico adecuado para ejecutar diversas partes de los procesos de IA, especialmente ante la inminente llegada de GPT-5. El ejecutivo subraya la importancia de crear entornos de datos interconectados para extraer valor de la IA, según los hallazgos de un estudio de Vanson Bourne.
Fernando Zambrana destacó que el 90% de los ejecutivos de TI encargados de liderar las oportunidades de IA manifiestan inquietudes acerca de la ciberseguridad, la gobernanza y la calidad de los datos. El ejecutivo subraya la esencial confianza en la gobernanza de datos para evitar quedarse rezagado en la carrera de la IA. Más del 50% de los líderes de TI, según el Informe de Liderazgo Digital de Nash Squared, planean incorporar protección de datos y recuperación ante desastres a sus planes de gobernanza.
El directivo resaltó que la amplia capacidad conversacional de la IA generativa la hace accesible para los usuarios finales, pero también plantea riesgos significativos. La facilidad para cargar propiedad intelectual o datos de clientes expone a las empresas a riesgos regulatorios y de mercado. El ejecutivo afirma que el cambio cultural se convierte en un desafío clave, requiriendo que los líderes comprendan que la IA es un desafío de negocio más que una tarea exclusiva del área de TI.
En conclusión, la inversión y modernización de la infraestructura tecnológica serán programas continuos y a largo plazo para cumplir con las expectativas de los usuarios de IA. El 84% de las organizaciones, según Zambrana, planea incrementar el capital humano en equipos de ingeniería y ciencia de datos. El ejecutivo sugiere la adopción de modelos de lenguaje grande (LLM) prediseñados provenientes de proveedores confiables, como AWS, como una estrategia para acelerar la implementación de soluciones de inteligencia artificial.
Finalmente Fernando Zambrana apuntó que la adopción de la IA empresarial será una maratón, no una carrera corta, y el éxito dependerá no solo de contar con la infraestructura tecnológica adecuada, sino también de tener una gobernanza sólida y una cultura organizacional lista para asumir los cambios que la IA generativa conlleva.
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