El mundo empresarial está entrando en una nueva etapa de madurez en materia de inteligencia artificial. Es una etapa que no se caracteriza por proyectos piloto llamativos ni por experimentos limitados, sino por una rápida integración en las operaciones principales del negocio a escala empresarial. Pero a medida que sigue ese impulso hacia una mayor escala, los líderes empresariales se enfrentan cada vez más a una realidad complicada: las arquitecturas de datos tradicionales llevan tiempo necesitando una actualización orientada a la IA. Y esa toma de conciencia ha empezado a dar paso a una gran reestructuración de la IA, en la que los responsables de TI de las empresas están rediseñando sus arquitecturas de datos para un futuro impulsado por la IA.
Para entender mejor cómo las organizaciones están abordando esta nueva frontera, Cloudera ha publicado su último report, The Great AI Re-Architecture, en el que se ha encuestado a 1500 arquitectos empresariales, responsables de infraestructura en la nube y arquitectos de datos de todo el mundo. Los resultados son claros: la IA está redefiniendo por completo la forma en que las organizaciones estructuran su arquitectura de datos. De hecho, el 72 % de los encuestados afirmaron que su arquitectura de datos actual necesita una revisión significativa para cumplir sus objetivos de IA.
Así pues, a medida que los líderes empresariales impulsan una integración más profunda de la IA y un mayor impacto empresarial, ¿cómo están evolucionando las arquitecturas de datos para estar a la altura del momento? Analicemos algunos de los hallazgos clave.
Los inicios de una gran reestructuración de la arquitectura
Teniendo en cuenta que casi tres cuartas partes (72 %) de los encuestados afirmaron que su arquitectura actual necesita una revisión importante para dar respuesta a los futuros objetivos de IA, está claro que el mundo empresarial es muy consciente de lo que hace falta. Además, otro 75 % dijo que ya ha cambiado de forma moderada o significativa sus prácticas de almacenamiento de datos y arquitectura.
Las cargas de trabajo de IA exigen un acceso fluido a datos que a menudo se encuentran repartidos en múltiples entornos, ya sea en entornos locales, en nubes públicas, privadas o soberanas, o distribuidos por sistemas edge. Garantizar que todos esos datos se gestionen correctamente y estén listos para la IA sale caro. De hecho, el 84 % de los encuestados dijeron que las cargas de trabajo de IA han provocado un aumento de sus costes de infraestructura.
Aunque, en general, todas las empresas sienten la presión de renovar sus arquitecturas de datos y sacar partido a la IA, los motivos que impulsan esos esfuerzos revelan algunas diferencias. El 42 % de los encuestados señalaron la seguridad de los datos, el gobierno y los requisitos de cumplimiento normativo como el motor de los cambios en las prácticas de almacenamiento y arquitectura de datos. A esto le siguió un 35 % que se centraba en mejorar el rendimiento y reducir la latencia, otro 35 % que mencionó las capacidades de IA en tiempo real o en el edge, y un 33 % que se refirió al escalado de las iniciativas de IA en toda la empresa.
Sea cual sea el motivo, muchas organizaciones se han enfrentado al hecho de que, aunque estén preparadas para aprovechar la IA, su infraestructura sencillamente no lo está.
Énfasis en el gobierno y los datos fiables
La carrera por escalar la IA ha dado un nuevo protagonismo al gobierno y la seguridad: su importancia ha pasado de ser solo una casilla más en una lista de tareas de cumplimiento normativo a convertirse en un factor clave para el éxito de la IA. Como bien saben los encuestados, los problemas de gobierno pueden suponer un grave obstáculo para el éxito de las iniciativas de IA. De hecho, casi todas las organizaciones encuestadas (95 %) afirmaron haber retrasado o cancelado proyectos de IA durante el último año debido a problemas de gobierno o de cumplimiento normativo.
A medida que la IA se va integrando en los procesos empresariales clave, los datos en los que se basa deben ser fiables. Eso significa que los líderes empresariales necesitan saber dónde se almacenan sus datos, quién puede acceder a ellos y si se pueden utilizar de forma responsable en entornos complejos. Sin esa visibilidad y control, las organizaciones corren el riesgo de ralentizar la adopción de la IA o de introducir riesgos innecesarios en sus iniciativas de IA.
Los resultados ponen de manifiesto un claro cambio en el papel del gobierno como factor facilitador. Pero para seguir el ritmo del cambio inherente que trae consigo la IA se necesita una base de datos unificada que garantice el control sobre el 100 % de los datos de la organización, independientemente de dónde residan.
Un futuro impulsado por la IA prospera gracias a la flexibilidad
Una tendencia destacada en el report de Cloudera es que las empresas están adoptando un enfoque más deliberado a la hora de decidir dónde ejecutar las cargas de trabajo de IA. Y muchas incluso están trasladando esas cargas de trabajo fuera de los entornos de nube pública. Entre los encuestados, el 66 % afirmaron haber trasladado las cargas de trabajo de IA de la nube pública de vuelta a entornos locales o de nube privada en los últimos 12 meses.
Esa cifra no es indicativa de ningún fallo por parte de las nubes públicas. Más bien, muestra una preferencia por un enfoque híbrido en lugar de uno que dé prioridad a la nube. De hecho, casi un tercio de los encuestados (31 %) dijeron que están ejecutando cargas de trabajo de inferencia de IA en entornos híbridos. Aunque a esto le siguen de cerca la nube pública (30 %) y la nube privada (22 %). En definitiva, lo que esto demuestra es una preferencia por llevar las cargas de trabajo de IA a los entornos que les permiten ofrecer los mejores resultados.
Pero ¿qué significa un futuro orientado a un enfoque híbrido para los planes de los líderes de IT? Durante los próximos dos años, aproximadamente un tercio (29 %) de los encuestados afirmó que aún tenía previsto aumentar el gasto en la nube, pero, al mismo tiempo, una cuarta parte (25 %) afirmó que tenía previsto dar más importancia a un enfoque híbrido.
Independientemente de hacia dónde se dirija la IA, el futuro será sin duda mucho más híbrido, ya que las organizaciones buscan arquitecturas de datos que permitan obtener resultados empresariales de gran impacto. Pero ese cambio requiere la flexibilidad necesaria para ejecutar cargas de trabajo en el lugar adecuado sin sacrificar la visibilidad, el gobierno, el rendimiento ni el control de costes en todo el panorama de datos.
Una nueva base para la IA empresarial
La IA ha marcado el inicio de la siguiente fase en la arquitectura de datos: una gran reestructuración de la IA que redefinirá la forma en que todas las empresas abordan los datos y las cargas de trabajo de IA. A medida que la IA se va integrando cada vez más en los sistemas centrales de las empresas y sigue extendiéndose a gran escala, hay que abordar algunas carencias clave para ofrecer un valor real y duradero.
Las empresas que actúen con urgencia y adopten una arquitectura de datos diseñada con la flexibilidad, la visibilidad y el control necesarios para respaldar la IA a escala crearán una ventaja competitiva diferenciadora de cara al futuro.
Explore el report completo de la encuesta y descubra cómo las organizaciones están replanteándose la arquitectura de datos para la próxima era de la IA.
