La inteligencia artificial avanza a gran velocidad y abre nuevas oportunidades para que las organizaciones mejoren su eficiencia, obtengan información estratégica y desarrollen nuevas capacidades digitales. Sin embargo, llevar la IA desde proyectos piloto hasta implementaciones empresariales sigue siendo uno de los mayores desafíos para las organizaciones.
De acuerdo con Jay Subramanian, Gerente General de Plataformas de Almacenamiento Core de Hitachi Vantara, el problema no es la falta de ambición, sino la preparación para escalar. Las empresas administran hoy enormes volúmenes de datos distribuidos entre infraestructura local, múltiples nubes y entornos edge. Al mismo tiempo, deben responder a mayores exigencias de gobernanza, seguridad y sostenibilidad, mientras las cargas de trabajo de IA demandan cada vez más capacidad de cómputo e infraestructura.
Este desafío es especialmente crítico para industrias como servicios financieros, manufactura, energía y transporte, donde la continuidad operacional depende de datos confiables y de una infraestructura altamente resiliente. En estos sectores, una interrupción, una decisión basada en información errónea o una falla de los sistemas puede traducirse rápidamente en pérdidas económicas y daños reputacionales.
La brecha entre el interés y la preparación
La adopción de la IA avanza más rápido que la capacidad de muchas organizaciones para aprovecharla. En América Latina, el desafío ya no es adoptar la IA, sino crear las bases de datos, infraestructura y gobernanza necesarias para escalarla. Según IDC, el 97% de las organizaciones de la región planea aumentar su inversión en inteligencia artificial durante los próximos 12 meses, mientras la gestión y calidad de los datos siguen siendo uno de los principales obstáculos para capturar valor de estas iniciativas.
La conclusión es evidente: el éxito de la IA depende tanto de los modelos como de la calidad de los datos y de la infraestructura que los respalda. A ello se suman nuevos riesgos, desde las alucinaciones de la IA hasta las crecientes exigencias regulatorias y de gobernanza. La pregunta ya no es si adoptar esta tecnología, sino cómo hacerlo de manera responsable.
A medida que la IA se integra en procesos críticos de negocios, fortalecer la gobernanza deja de ser una opción para convertirse en una necesidad. Contar con políticas claras, protección de datos, controles de acceso y supervisión permanente durante todo el ciclo de vida de la IA permite reducir riesgos y generar confianza entre colaboradores, clientes y reguladores.
La transparencia también juega un papel fundamental. Explicar cómo funcionan los sistemas de IA y cómo se administran sus riesgos fortalece la credibilidad de las organizaciones en un contexto donde estas tecnologías influyen cada vez más en la toma de decisiones empresariales.
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