Un quinto de empresas mexicanas están listas para escalar la IA, pero requerirán ambientes híbridos: HPE
Cerca de una quinta parte de las empresas mexicanas que experimentaron con Inteligencia Artificial (IA) en la Nube pública comienzan a descubrir que “escalar estos proyectos a producción resulta oneroso y expuesto desde el punto de vista de la gobernanza de datos”, lo que abre una oportunidad para la Nube privada como alternativa viable, aseguró en entrevista con DPL News Gustavo Gómez, presidente y director general de HPE México.
Gómez identificó que alrededor de “un 20% de las empresas ya busca mover sus proyectos de IA a producción”, después de uno y medio o dos años de experimentación en plataformas de Nube pública. Sin embargo, el directivo afirma que las empresas han identificado un problema claro: los costos de tokens y la transmisión de datos “salen como lumbre”, además de las preocupaciones por la soberanía y privacidad de la información corporativa.
“Ya hicieron sus proyectos, ya hicieron hasta pruebas con datos sintéticos, y es el momento de escalar. Se están dando cuenta que mantener un modelo en donde se recargan muchísimo en la Nube pública está resultando oneroso y expuesto desde el punto de vista de la gobernanza y la privacidad de los datos”, explicó.
Un segundo bloque —entre 40 y 45%— ha tenido que regresar “al punto de partida” porque no logró estructurar sus datos adecuadamente para aprovechar la IA, mientras que otro 40% aún no percibe la necesidad de una implementación a escala.
La oportunidad de la Nube privada frente a la pública
Ante estas experiencias de los clientes de la compañía, la industria atraviesa un momento de corrección respecto al discurso de que “todo debe estar en Nube pública”. Los clientes, afirmó Gustavo Gómez, se han dado cuenta de que la estrategia correcta es una Nube híbrida, donde cada carga de trabajo se ubique en el entorno más adecuado según sus necesidades reales.
Aunque la Nube pública ofrecía importantes promesas de disponibilidad inmediata y escalabilidad infinita, para el directivo no siempre está claro que las empresas deban pagar por estas características, cuando esta infraestructura también falla y las empresas no crecen de forma infinita.
“Creo que ahora sí los clientes se dieron cuenta que es una Nube híbrida, y tienen que ver cómo definir la mezcla correcta para sus cargas de trabajo”, señaló. Para atender esta transición, la compañía centra su estrategia alrededor de HPE Green Lake, un software para Cloud Ops que facilita la orquestación y gestión de ambientes híbridos, traslado de cargas y observabilidad.
Entre los principales beneficios identificados por Gómez respecto a los ambientes híbridos destacan los costos controlados respecto a los crecientes costos de tokens en ambientes públicos; la soberanía de datos y gobernanza; una latencia reducida requerida para aplicaciones de Industria 4.0 (robots, IoT, etc.); y un despliegue acelerado de infraestructura.
“No tienes por qué perder los atributos reales de una Nube si tienes esto en tus propias instalaciones o en un Data Center público”, afirmó.
IA para gestionar redes: el concepto de self-driving network
Más allá de ofrecer infraestructura para IA, HPE ha fortalecido la integración de la Inteligencia Artificial para la gestión de su propia infraestructura de redes, un concepto que denomina self-driving network o redes autodirigidas. Para la compañía, este sería uno de sus principales diferenciadores en la venta de componentes de red frente al incumbente (Cisco).
“Hacemos infraestructura para Inteligencia Artificial, está preparada para eso, pero también aplicamos Inteligencia Artificial para la gestión de nuestra infraestructura“, subrayó Gómez. “La red es una cuestión súper compleja, y francamente nos la han vendido así. Lo que estamos haciendo es cambiar radicalmente ese paradigma”.
El enfoque de HPE propone desplegar Agentes de software capaces de: desplegar la red de forma automatizada; monitorear el estado y la salud de la red en tiempo real; diagnosticar problemas de manera autónoma; identificar soluciones y aplicarlas con supervisión humana mínima.
Gómez ilustró el concepto con un ejemplo concreto: en el modelo tradicional, un ingeniero recibe una alerta en su celular sobre un problema en una red, investiga manualmente la causa, descarga un firmware, coordina con personal en planta una ventana de mantenimiento a las 2 de la mañana del domingo, y vigila la actualización.
“Todo eso lo puede hacer un agente de software de una forma más humana. No tengo por qué estar viendo una pantallita, no tengo por qué recibir un mensaje cuando estoy con mi hijo el domingo”, mencionó.
En el modelo propuesto, el agente determina la ventana ideal, avisa al responsable, ejecuta la actualización y tiene capacidad de rollback o regresar al punto estable anterior si algo sale mal. “Ya funciona, lo instalamos, lo monitoreamos, se autodiagnostica y se autorremedia”, aseguró.
Gómez enfatizó que esto no implica desplazar personal, sino reubicar talento de tareas rutinarias a áreas más estratégicas. “Creo que los ingenieros deberían estar enfocados en cuestiones de más valor que estar gestionando una red. Una de las áreas de aplicación más claras de la IA es la gestión de la tecnología de información”, concluyó.
Experiencia HPC en trajes a la medida
En cuanto a la oferta específica para IA, Gómez reconoció que las oportunidades en México para supercómputo (HPC) a exaescala como El Capitan o Aurora son escasas o inexistentes. Sin embargo, consideró que la experiencia en construir estos sistemas le permite a la compañía atender casos de uso locales basados en la Fábrica de IA o AI Factory.
Dentro del mismo grupo de empresas que están listas para escalar la IA, Gómez señaló que su experiencia en HPC les permite entregar “trajes a la medida”, con necesidades y recursos específicos, como una infraestructura personalizada utilizando sus componentes propios, aunque la compañía también puede entregar sistemas listos para usar como una Nube privada.