México se encuentra en una etapa de transición en su adopción de Inteligencia Artificial (IA). Aunque muchas organizaciones han experimentado con esta tecnología, pocas han logrado escalar sus aplicaciones de manera efectiva, explicó Gustavo Gómez, director para México de Hewlett Packard Enterprise (HPE), en entrevista con DPL News.
Durante el pasado HPE Discover en Las Vegas, Gómez indicó que aunque existe interés y preocupación de las empresas mexicanas por adoptar soluciones basadas en IA, la implementación hacia la producción sigue siendo limitada. “Algunos ya terminaron de pasar por la experimentación, por los pilotos, sobre todo en Nubes públicas, y llega el momento de escalar, de meterle datos en serio, de cuidar los datos, no hacerlo con datos sintéticos, sino con datos ya reales”, afirmó.
En ese sentido, el directivo apuntó en específico a la importancia de los datos, ya que “si no hay una convicción o una estrategia de datos, no hay manera de que una aplicación de Inteligencia Artificial sea posible”. Esto implica definir qué datos almacenar, cómo estructurarlos, quién tiene acceso y cómo se protegen.
La falta de datos estructurados limita el potencial de herramientas como los modelos generativos. “La cantidad de datos que tienen estructurados para poder ser accedidos por un GPT es muy baja, muy poca, y no hay tracción”, advirtió.
Aunado a lo anterior, se suma uno de los obstáculos más persistentes que es cultural. En su experiencia, Gómez observa que muchos ejecutivos mexicanos siguen confiando en la intuición y la experiencia para tomar decisiones, lo que dificulta la adopción de estrategias basadas en datos. “Los ejecutivos, sobre todo los mexicanos, están acostumbrados a tomar decisiones con base en su experiencia, con base en su intuición… y muchas veces aciertan. Eso mismo hace que se cuestionen: ¿para qué debo tener una estrategia de datos, si yo he tomado mis decisiones siempre?”, explicó.
La resistencia al cambio también se refleja en la dificultad para adoptar casos de uso que justifiquen la inversión en IA, y que implica una transformación profunda de los modelos de negocio, como el reacomodo de empleos. Por ejemplo, el directivo apuntó a casos legales, usualmente atendidos por abogados, y donde existen tareas que ahora podrían ser atendidas por una IA.
Networking, Nube híbrida e IA
En línea con la estrategia delineada por el CEO de HPE, Antonio Neri, el directivo mexicano reiteró que el enfoque de HPE se centra en tres pilares: networking, como la base “fundamental” de la infraestructura; la Nube híbrida, como una opción para reducción de costos y mejorar la gobernanza de los datos frente a la Nube pública; y la Inteligencia Artificial, integrada en soluciones de forma “segura, escalable y eficiente”.
No obstante, la empresa está consciente que el proceso de adopción de infraestructura implica desafíos técnicos y estratégicos. Gómez destacó que “no se requiere la misma infraestructura para Inteligencia Artificial que para otro tipo de aplicaciones”, lo que obliga a las organizaciones a repensar sus inversiones tecnológicas.
Para resolver este reto, HPE ha desarrollado una propuesta específica para facilitar la adopción de IA, en colaboración con Nvidia. “Nosotros damos un stack completo: es cómputo, es almacenamiento, es red hecha exclusivamente para Inteligencia Artificial. Son modelos de Inteligencia Artificial que están en las bibliotecas de Nvidia y piezas de software de ambas empresas que nos ayudan en el tema de los datos”, detalló Gómez.
Al igual que otros fabricantes, HPE ha adoptado el concepto de IA Factory introducido al mercado por Nvidia, un concepto que se refiere a la infraestructura diseñada para atender todo el ciclo de la IA, desde el ingreso de datos hasta la inferencia.
Según Gómez, lo que distingue a HPE es que “es el único proveedor que ha realmente codiseñado y hecho coingeniería con Nvidia para hacer el AI Factory; otros proveedores no tienen ese nivel de colaboración”.
En el caso de la Nube híbrida, HPE observa un crecimiento en la adopción de esta infraestructura, luego de varios años en que la Nube pública había sido el principal foco de atención de las empresas. Mientras que algunas aplicaciones que se entregan como Software as a Service (SaaS) se alojan en la Nube pública como un CRM o Microsoft 365, aún existen otras soluciones que las empresas han decidido mantener en su propia infraestructura, como las de nómina.
En ese sentido, Gómez explicó que la mayoría “han acabado con una mezcla”, lo que incrementa la complejidad de la administración, y las empresas requieren una “manera de mover cargas de trabajo de la Nube privada, o un sistema legado a la Nube híbrida y regresarlos a datos o aplicaciones. No es fácil, y nosotros tenemos las piezas de software que le permiten al cliente hacer eso”.
En este contexto, HPE ha apostado por GreenLake, su plataforma de Nube privada como servicio. “GreenLake es una Nube que va a ti, tú no vas a la Nube”, apuntó. Esta propuesta busca ofrecer la experiencia de una Nube pública, pero en las instalaciones del cliente, con soluciones específicas para redes, Nube híbrida e Inteligencia Artificial.
Para complementar esta plataforma, HPE adquirió el año pasado Morpheus Data, para facilitar la orquestación de cargas de trabajo, así como OpsRamp, que da una mayor observabilidad de los servicios. “Ese es el tipo de cosas que tienen que entrar en modo de gestión, en modo gobernanza, para que no se vuelva inmanejable”, concluyó el directivo.