La inteligencia artificial (IA) emerge como un pilar fundamental de la transformación digital. Las empresas enfrentan desafíos de una magnitud sin precedentes en materia de secularidad de los datos, de sostenibilidad ambiental y de lucha contra los silios de información. La no optimización de los recursos y de las infraestructuras obstaculiza el auge del potencial de la IA. La centralización de la información, necesaria para un análisis eficaz, sigue siendo crucial en este contexto complejo. La seguridad de los sistemas de IA hace que los líderes deban anticiparse a amenazas crecientes. Paralelamente, el imperativo de sostenibilidad obliga a las empresas a reevaluar sus prácticas para reducir su huella ecológica. Adoptar un enfoque integrado resulta vital para navegar en este paisaje en constante evolución.
NetApp ha subrayado las problemáticas urgentes a las que se enfrentan las organizaciones a nivel mundial en sus esfuerzos por optimizar sus estrategias en materia de inteligencia artificial (IA). La transición hacia capacidades de IA a gran escala representa un desafío determinante para 2025, como afirma Gabie Boko, Director de Marketing de NetApp.
Inversiones para la innovación
Muchas empresas declaran que sus datos están en gran parte optimizados para fines de la IA. Dos tercios de los líderes afirman que se han logrado mejoras notables en cuanto a accesibilidad, exactitud y documentación de los datos. Desafortunadamente, la maduración hacia una inteligencia artificial verdadera aún exige inversiones significativas, particularmente por parte de los ejecutivos de tecnología.
Así, el 40% de los líderes tecnológicos prevé que será necesaria una inversión sin precedentes para 2025 para fortalecer las capacidades de gestión de datos y de IA. La búsqueda de progresos significativos requiere un compromiso reforzado en recursos financieros e infraestructuras. Los líderes interesados en invertir de manera prudente pueden esperar recompensas notables en términos de innovación y eficiencia.
Eliminación de silos de datos
Uno de los principales obstáculos identificado por el estudio de NetApp se refiere a la fragmentación de los datos. Casi el 79% de los líderes tecnológicos considera que la unificación de los datos, la reducción de silos y la interconexión fluida son condiciones previas indispensables para aprovechar todo el potencial de la IA. Las empresas que adoptan el almacenamiento de datos unificado tienen más éxito en superar estos desafíos.
Al conectar los datos, independientemente de su tipo o ubicación, en entornos híbridos multicloud, estas empresas garantizan una accesibilidad constante mientras mitigan la fragmentación. Las organizaciones que se centran en la unificación de los datos son significativamente más propensas a alcanzar sus objetivos de IA para 2025. Casi el 30% de las empresas que desatienden esta priorización temen no alcanzar sus metas.
Los riesgos crecientes de la IA
La adopción rápida de la IA viene acompañada de desafíos crecientes, especialmente en lo que respecta a la seguridad. Más del 41% de los directores prevén un aumento marcado en las amenazas a la seguridad para 2025, a medida que la IA se integra en diversos aspectos operativos. El aumento de las superficies de ataque brinda acceso a nuevas vulnerabilidades, al tiempo que plantea desafíos únicos, como la protección de modelos sensibles de IA.
Las naciones que lideran la carrera por la IA, como India, Estados Unidos y Japón, sufrirán más por estas preocupaciones de seguridad. Los esfuerzos que están llevando a cabo las empresas para abordar estos problemas comienzan a dar frutos. De hecho, el porcentaje de líderes que coloca la ciberseguridad y la protección contra ransomware en la cima de sus prioridades ha disminuido en un 17% desde 2023.
Sostenibilidad y huella ambiental
El crecimiento de la IA plantea interrogantes urgentes sobre la sostenibilidad. Alrededor del 34% de los ejecutivos de tecnología anticipan que los avances en la IA requerirán transformaciones radicales en las prácticas de sostenibilidad de las empresas. Mientras tanto, el 33% espera la aparición de nuevas políticas gubernamentales dedicadas a la gestión del consumo energético.
Las infraestructuras necesarias para el funcionamiento de la IA, que transforman datos en bruto en valor comercial, requieren un consumo energético considerable. Los países con alta concentración de IA corren el riesgo de sentir estos impactos ambientales de manera más intensa. Una mayoría del 72% de las empresas continúa enfocándose en reducir su huella de carbono, aunque esta cifra ha caído del 84% respecto a 2023.
Datos como base de la innovación
Krish Vitaldevara, Vicepresidente Senior y Director General en NetApp, destaca que las organizaciones que han tenido éxito en la analítica avanzada y la IA comparten ciertas características. Estas organizaciones se benefician de datos unificados y bien categorizados, así como de una robusta seguridad para la información sensible. Confrontadas con los desafíos inherentes, logran combinar innovación y responsabilidad.
Para que las organizaciones evolucionen sin causar daños irreparables al medio ambiente mientras adoptan prácticas responsables, mantener la responsabilidad ecológica paralelamente al auge tecnológico es de suma importancia.
El informe completo de NetApp está disponible aquí (PDF).
Consultar también : Nuevas técnicas de formación de IA buscan superar los desafíos actuales.
Para profundizar la comprensión de los desafíos de la IA : Un informático desencadenó la explosión del deep learning.
Otra lectura : Las empresas luchan por establecer marcos de gobernanza para la IA.
Para explorar más a fondo estas problemáticas, hay eventos y seminarios web sobre tecnologías empresariales disponibles aquí.
(Foto por Chunli Ju)
Preguntas frecuentes sobre las claves del éxito en inteligencia artificial: Seguridad, sostenibilidad y eliminación de silos
¿Cuáles son las mejores prácticas para garantizar la seguridad de los datos en inteligencia artificial?
Es esencial implementar protocolos de seguridad robustos, como el cifrado de datos, la autenticación multilínea y la formación continua de los empleados sobre los riesgos de seguridad relacionados con la IA.
¿Cómo contribuye la eliminación de los silos de datos a mejorar la eficiencia de los sistemas de IA?
Eliminar los silos de datos permite una integración fluida de la información, facilitando así el acceso y la colaboración entre los diferentes departamentos, lo que mejora la calidad de los datos utilizados por los sistemas de IA.
¿Qué inversiones son necesarias para garantizar la sostenibilidad de las iniciativas en inteligencia artificial?
Las organizaciones deben invertir en infraestructuras respetuosas con el medio ambiente, tecnologías energéticamente eficientes y adoptar prácticas sostenibles, como la optimización del consumo de energía para los centros de datos.
¿Cuáles son los principales desafíos relacionados con la seguridad en el despliegue de la inteligencia artificial?
Los desafíos incluyen la protección de los modelos de IA contra ataques, la gestión de las vulnerabilidades de los sistemas y la necesidad de una supervisión continua para detectar amenazas potenciales en tiempo real.
¿Cómo pueden las empresas medir la madurez de su estrategia de inteligencia artificial en materia de sostenibilidad?
Las empresas pueden evaluar su madurez analizando indicadores clave de rendimiento (KPI) relacionados con la sostenibilidad, como la reducción de su huella de carbono asociada a las operaciones de IA y el impacto ambiental de sus tecnologías.
¿Qué papel juega la gobernanza de datos en la eliminación de silos y la seguridad de los sistemas de IA?
Una buena gobernanza de datos establece políticas y normas para asegurar la integridad, calidad y accesibilidad de los datos, reduciendo así los silos y reforzando la seguridad de los sistemas de IA.
¿Cómo afectan las tendencias actuales en IA a las iniciativas de sostenibilidad de las empresas?
Las tendencias hacia una adopción creciente de la IA impulsan a las empresas a repensar sus prácticas medioambientales, integrando soluciones de IA que optimizan el uso de recursos y minimizan el impacto ecológico.
