Infraestructura para la era de la IA: modernizar sin perder el control
- IT Televisión
La inteligencia artificial es uno de los mayores desafíos en décadas para las infraestructuras corporativas; un reto trufado de elementos complejos, como la seguridad, la normativa, la soberanía, los costes e incluso la geopolítica internacional. Hablamos de la evolución de las infraestructuras con expertos de BNP Paribas, Dekra, GMV, Pluxee, Sanitas, Red Hat e Intel.
La conversación en torno a la inteligencia artificial ha empezado a desplazarse. Desde las capacidades de los agentes de IA, "empleados digitales" con posibilidad de transformar radicalmente los procesos laborales que han copado titulares en los últimos meses, se ha empezado a hablar de otros elementos centrales para su éxito en las organizaciones, como la gestión de los costes, la seguridad de la inteligencia artificial y la soberanía de los modelos de IA.
No es que, de pronto, nos hayamos olvidado de todo lo que se puede lograr con los nuevos modelos de IA, ni mucho menos. Pero han ido tomando fuerza distintos elementos que obligan a las empresas a modernizar, sí; pero sin perder el control. La propia evolución de la IA está empujando a ello. Tal y como pasó con las APIs descontroladas, la proliferación de agentes de IA exige visibilidad y orquestación, máxime cuando lo que se puede desbocar son los gastos operativos.
“Tenemos managers regionales que actúan como nexo de unión entre el negocio e IT, garantizando que ambos ámbitos permanezcan alineados en todo momento”
Rafael Carrillo, Responsable de desarrollo de infraestructuras como servicio, BNP Paribas
¿Cómo están afrontando las empresas los nuevos retos que ha planteado la IA para las infraestructuras corporativas? Hemos podido hablar sobre las infraestructuras en la era de la inteligencia artificial, en el modo en que se está enfocando su despliegue y los desafíos que tienen por delante, con expertos de organizaciones tan diferentes como BNP Paribas, Dekra, GMV, Pluxee, Sanitas, Red Hat e Intel.
El proceso continuo de la modernización de infraestructuras
No hace tanto los nuevos despliegues tecnológicos se desarrollaban en periodos de varios años y, cuando finalmente se ponían en producción, todavía eran innovadores. Las metodologías ágiles aceleraron en gran medida los tiempos de desarrollo, particularmente para proyectos de software. Pero ni siquiera las metodologías ágiles nos prepararon para la velocidad de la inteligencia artificial. Con la IA de por medio, un periodo de desarrollo de un par de años es como una película muda para la generación Z.
“A veces nos empeñamos en buscar el talento fuera y lo más importante es conservar y aumentar el talento que ya tenemos dentro de la empresa”
Carlos Ramírez, IT Country Coordinator para España - Service Manager Digital & PPO, Dekra
Rafael Carrillo, responsable de desarrollo de infraestructuras como servicio en BNP Paribas explica que, para la entidad, "la modernización de las infraestructuras es un proceso que debe ser continuo. Cuando se aborda por fases, los costes tienden a incrementarse, los plazos de los proyectos tienden a reducirse y, como consecuencia, aumenta el riesgo operativo. Por ello, en BNP Paribas apostamos por un modelo de mejora continua. En este contexto, la integración entre infraestructura, aplicaciones y negocio es clave. Si las decisiones en infraestructura (por eficientes que sean a nivel operativo) no están alineadas con las necesidades de las aplicaciones y del negocio, pueden surgir fricciones que afecten al conjunto. Hoy, la modernización avanza a través de distintas etapas de automatización, culminando en la inteligencia artificial. Sin embargo, si no sentamos antes las bases (como la apificación, la automatización, la calidad de los datos o la optimización de procesos), la IA no podrá desplegar todo su potencial de manera eficiente":
En el caso de Pluxee, Xavier Claraz, su director global de Infrastructure and Platforms, detalla que han " empezado por diseñar lo que pudiéramos definir como reglas de oro para la adopción de la IA. Definimos algunas claves junto con negocio para poder realizar una adopción segura. Partimos de la premisa de que el dato, más la orquestación o identificación adecuada de los procesos, son las claves para una implementación exitosa de a IA. Preferimos siempre partir de etapas de Prueba de Valor (POV) y Prueba de Concepto (POC) para transformarla en una iniciativa validada y luego en un proyecto. Hay que realizar una gestión adecuada de la demanda e involucrar a las áreas de negocio en las etapas tempranas de la planificación. Dentro de este proceso, tenemos que implementar el triage o la clasificación, porque no todo es IA; muchas veces se trata de orquestación de procesos o RPA".
“Estamos en una espiral de velocidad, no solo por la rapidez a la que cambian las tecnologías, sino por el conocimiento requerido para las nuevas necesidades”
Juan Antonio Abánades, Digital Strategy for Business director, GMV
Por su parte, Ruth García, responsable de operaciones y plataformas en Sanitas, no olvida que "el principio de la IA comienza en el dato, que tiene que estar siempre gobernado, protegido, para que el modelo que construyamos a partir de ese punto siempre sea algo que pueda escalar. Dentro del área de IT hemos creado un equipo específico que se encarga de la IA, integrado por gente de diferentes grupos. Este equipo analiza todos nuestros procesos y cómo trabajamos y define cómo mejorarlos e internalizar y distribuir hacia los demás las mejoras que hay que implementar. Uno de los proyectos más importantes relacionados con IA que hemos implementado es SaniTask, una herramienta en la que la IA transcribe cuál es la conversación entre el médico y el paciente, selecciona la información más relevante de esa conversación y la lleva a la historia clínica digital del paciente. Hemos incluido ese proceso dentro del flujo clínico, lo que reduce el tiempo de gestión del médico, pero sin sustituir lo que es la parte puramente operativa, el médico y el conocimiento que él ofrece".
El despliegue de la inteligencia artificial
La IA es el nuevo diapasón de las infraestructuras corporativas. Un diapasón que de vez en cuando se ve desacompasado, además, por elementos más o menos ajenos que interrumpen el ritmo. Aunque se podría haber previsto que el boom de la inteligencia artificial generativa y agéntica disparase el precio de determinados componentes informáticos, era difícil estar preparado para las disrupciones de la cadena de suministro internacional que han provocado las tensiones geopolíticas de los últimos meses.
“Muchas empresas han optado por pasar de una estrategia Cloud First a una estrategia híbrida por la segregación del riesgo”
Xavier Claraz, Global director Infrastructure and Platforms, Pluxee
Incluso inhibiéndose de todo lo que la rodea, el despliegue de la inteligencia artificial plantea grandes desafíos organizativos. La gestión del cambio, la revisión de los procesos o las estrategias de implantación son más o menos similares a los proyectos tecnológicos "de toda la vida". Sin embargo, la inteligencia artificial hace que se disparen los efectos colaterales. Un mal planteamiento de partida, como una baja calidad del dato, puede tumbar todo el edificio de la inteligencia artificial.
Sergio Fabre, Account Executive de Red Hat, considera que "se está viendo que, cuando los modelos de IA son muy grandes, no son necesariamente mejores. Es decir, un modelo de 400 billones de parámetros no tiene por qué ser mejor que uno de 70 billones de parámetros para un caso de uso determinado. Desde Red Hat lo que estamos haciendo es testear esos modelos para ver cuáles son esos building blocks, sean on prem o sean en la cloud, que son necesarios para un determinado caso de uso, para un número específico de tokens que se quieran gastar o para un número de usuarios concurrentes con unas queries estándar. Nosotros, aparte de la receta de software open source, incluimos el soporte enterprise, la consultoría y la formación, que es una de las cosas que más nos están demandando los clientes en la actualidad".
“Para favorecer el cambio es útil que las nuevas iniciativas se conviertan en proyectos corales, en los que participen todos los equipos de la organización”
Ruth García, Responsable de operaciones y plataformas, Sanitas
Para Carlos Ramírez, IT Country Coordinator para España - Service Manager Digital & PPO en Dekra, "en la digitalización no todo es inteligencia artificial, no todo sigue ese camino. Hay que definir qué se reitera, qué se puede reutilizar y vamos a migrar. Hay que poner nuestros esfuerzos primero en aquellos pequeños fallos que se cometen a diario en todas las rutinas, en todas las casuísticas que tienen fácil solución. Tienen un coste muy pequeño y para el negocio y el usuario van a significar una mejora notable en su día a día. Hemos empezado a utilizar la IA para esas pequeña y reiteradas tareas que puedan facilitar la vida del usuario. Por otro lado, la flexibilidad gana frente al coste. Negocio tiene que ser capaz de entender ese coste. Pero si no eres ágil, si no estás adaptado al cambio, a las nuevas formas de trabajar, a la seguridad, etc., el impacto en el negocio va a ser mayor que ese coste que tienes que asumir desde el principio".
Desde GMV, Juan Antonio Abánades, Digital Strategy for Business director de la compañía, explica que "ya hace un par de años empezamos con una plataforma de inteligencia artificial, lo que ahora se conoce como una AI Factory, desde la que proporcionamos a los desarrolladores las herramientas para poder utilizar modelos locales y modelos en la nube. Hay recursos hardware on-premise y también recursos hardware en la nube, así como herramientas de automatización, orquestación, gestión de las APIs, control de costes, etc. La seguridad es absolutamente clave: es fundamental proporcionar entornos aislados en cada uno de los proyectos. Ahí hay un punto crítico que es la educación de los usuarios. Con soluciones cloud tradicionales la cuestión de la soberanía está bastante bien resuelta, pero con la IA no está tan claro. Tenemos proyectos con determinados organismos que tienen requisitos de soberanía y ahí tienes que poner coto al uso de ciertas herramientas".
Flexibilidad frente a la presión de las infraestructuras
Mario Buritica, director de Desarrollo de Negocio en Intel, explica que desde la compañía "queremos ofrecer flexibilidad en la adopción de la IA. Somos un fabricante de hardware, pero la IA puede correr en el PC y ahí nuestros procesadores tienen capacidades para que lo haga. Es una solución a cuestiones como el coste de los tokens y el Shadow AI. Puede que haya ciertos procesos que tenga sentido que un usuario los ejecute en su PC y, cuando requiere modelos de mayor capacidad, pase a la nube... A la nube o a los data centers, donde también nuestros procesadores pues tienen capacidades de IA desde hace muchas generaciones. Proporcionamos flexibilidad para que se puedan ejecutar esas cargas de trabajo donde tenga más sentido. También estamos alineados con Red Hat en la cuestión open source por la soberanía: ninguna entidad tiene capacidad de bloquear totalmente una tecnología de código abierto".
“Cuando sientas a IT y negocio a la misma mesa es cuando logras que entiendan sus necesidades recíprocas y busquen soluciones conjuntas”
Sergio Fabre, Account executive, Red Hat
La soberanía nos lleva a otro elemento distorsionador, que es la suerte de colisión normativa entre la Unión Europea y Estados Unidos. Mientras en Europa se intenta mantener los datos de los ciudadanos en territorio soberano, en Estados Unidos se aprueba la Cloud Act que obliga a las empresas estadounidenses a entregar datos a su gobierno, incluso aunque estén alojados en terceros países. ¿Dónde residen realmente los datos de la inteligencia artificial? ¿En manos de qué empresas se encuentran?
Respecto a los costes, si ya había miedo a que se desbocaran por el cierto grado de descontrol que hay en torno a la IA, la subida de precios que ha aplicado Microsoft a la inteligencia artificial corporativa ha puedo la cuestión, definitivamente, sobre la mesa. Algo que llega no mucho después de que se tuvieran que replantear las políticas de virtualización después de que Broadcom comprase VMware. Ahora sí, será necesario hacer un trabajo fino de FinOps.
“Tenemos capacidad de encriptación de datos cuando se están usando, garantizando que nadie ajeno pueda acceder a ellos en entornos como la cloud”
Mario Buritica, ITDirector de Desarrollo de Negocio, Intel
Grandes desafíos para las infraestructuras que da soporte a la tecnología llamada a cambiar el futuro de las compañías. Retos pese a los que las compañías siguen avanzando en estrategias sólidas de desarrollo. La inteligencia artificial ya no es un capricho pasajero, ni una ventaja competitiva al uso, sino una condición sine qua non para la pervivencia futura. Pero su desarrollo presente tiene que realizarse de forma racional y teniendo en cuenta todas sus primas, desde la protección y la soberanía, hasta la formación y los costes.
