La crisis de IA silenciosa: por qué la infraestructura obsoleta está reteniendo a las empresas
AI se está moviendo de la exageración a la realidad. En todas las industrias, se está presentando como la clave para las operaciones más inteligentes, la participación del cliente más nítida y las nuevas rutas para el crecimiento.
En el Reino Unido, ese potencial es claramente reconocido. Según investigaciones recientes, el 88% de los líderes empresariales del Reino Unido ver Herramientas AI tan crucial para las prioridades de su organización en los próximos 12 meses.
CTO de EMEA en Extreme Networks.
Pero aquí está la desconexión: casi la mitad admite su Infraestructura no está listo para apoyar esas ambiciones.
Se está llegando a una inversión significativa en proyectos de IA en todo el país, pero muchos de ellos se estancan, subdircan o no progresan más allá de la etapa piloto.
Entonces, ¿qué está pasando mal?
El problema: las ambiciones modernas se encuentran con redes obsoletas
Muchas organizaciones se acercan a la IA con visión, pero no con las capacidades fundamentales para apoyarla. Hemos visto esta historia antes: las empresas que corren para implementar las últimas tecnologías sin abordar la infraestructura subyacente requerida para hacer que funcionen de manera efectiva.
La IA no es enchufe y jugada. Es hambriento de datos, intensivo en cómputo y exige un acceso rápido y confiable a la información. Eso crea una enorme presión sobre los sistemas heredados, muchos de los cuales se construyeron para una era diferente, una en la que los datos no necesitaban procesarse en tiempo real o acceder desde el borde de una red.
Una de las consecuencias más comunes es que los proyectos de IA nunca progresan más allá de la fase piloto. En el papel, el estuche de negocios se ve fuerte: automatizar el servicio al cliente, mejorar la previsión, personalizar las experiencias digitales.
Pero en la práctica, la infraestructura no puede admitir pruebas en vivo o escalar de manera efectiva más allá de una prueba de concepto. Sin conectividad confiable y de baja latencia y recursos de cómputo flexibles, las iniciativas se paran, no porque los modelos no funcionen, sino porque la red no puede mantenerse al día.
Incluso cuando los proyectos se lanzan, a menudo se ven obstaculizados por retrasos causados por una mala disponibilidad de datos o sistemas fragmentados. Si los datos limpios y en tiempo real no pueden fluir libremente en toda la organización, los modelos de IA no pueden funcionar de manera efectiva, y las ideas que producen llegan demasiado tarde o carecen de impacto.
La promesa de IA es real, pero su potencial permanecerá fuera de alcance hasta que las empresas aborden las barreras de infraestructura que se interponen en el camino.
Cómo se ve realmente una infraestructura nativa de AI
¿La buena noticia? Esto es reparable. Arreglar esto significa ir más allá de las actualizaciones a nivel de superficie. Pide infraestructura que sea ai-nativa por diseño, construido para soportar la escala, la velocidad y la evolución continua.
Eso comienza con la arquitectura nativa de la nube. A diferencia de los sistemas estáticos y tradicionales, los entornos nativos de la nube ofrecen la elasticidad necesaria para las cargas de trabajo de IA que cambian constantemente en tamaño y complejidad.
Ya sea para capacitar un modelo grande o implementarse en múltiples equipos, las organizaciones necesitan la capacidad de escalar los recursos al instante, sin hacer sobreprovisionamiento o alcance de los límites de rendimiento.
La velocidad es igualmente vital. La IA depende del movimiento rápido de datos sin fricción, y cualquier retraso en la red puede socavar casos de uso sensibles al tiempo como la detección de fraude o la decisión en tiempo real.
Una red de alto rendimiento y baja latencia garantiza que los datos puedan fluir de manera rápida, segura y confiable, por lo que se entregan ideas impulsadas por IA cuando más importan. También permite la identificación proactiva y la respuesta a los problemas de seguridad antes de que tengan la oportunidad de escalar o causar interrupciones.
A medida que se generan más datos en el borde, en fábricas, tiendas, vehículos o oficinas remotas, la computación de borde se convierte en una pieza crucial del rompecabezas.
El procesamiento de datos más cerca de donde se produce reduce la latencia y reduce el uso del ancho de banda. En entornos como la logística o la fabricación, donde las respuestas de la división son importantes, este tipo de agilidad es un cambio de juego.
La importancia de la adaptabilidad
La adaptabilidad también importa. Las cargas de trabajo de IA están en movimiento constante, lo que significa que la infraestructura debe ser capaz de autooptimizarse. Los sistemas automatizados pueden equilibrar las cargas, redirigir el tráfico y resolver problemas antes de que afecten el rendimiento.
Con la observabilidad (visibilidad en tiempo real en el comportamiento de la infraestructura), los equipos de TI pueden mantenerse por delante de los problemas, no solo reaccionar ante ellos.
Y finalmente, la innovación debe estar equilibrada con el control. AI prospera en la experimentación: nuevos modelos, nuevos conjuntos de datos, iteración rápida. Pero esa agilidad no puede venir a expensas del control.
Particularmente en las industrias reguladas, la infraestructura debe permitir el desarrollo acelerado al tiempo que garantiza la seguridad, el cumplimiento y la supervisión adecuada en cada paso del camino.
En última instancia, el enfoque permanece al revés: demasiadas inversiones van hacia herramientas y modelos front-end, que a menudo ofrecen un impacto limitado por su cuenta.
Priorizar el trabajo fundamental para construir una infraestructura robusta y escalable es esencial para permitir que estas herramientas funcionen de manera confiable e impulsen casos de uso significativos con un ROI medible.
Este no es solo un problema del Reino Unido. Con el 80% de los proyectos de IA que luchan por cumplir con las expectativas a nivel mundial, principalmente debido a limitaciones de infraestructura en lugar de la tecnología de IA en sí, lo que importa ahora es cómo respondemos.
Platformización para el éxito de IA
Abordar la infraestructura es solo una parte de la solución. Las empresas también necesitan integración y cohesión.
En muchas organizaciones, los departamentos operan en silos, confiando en sistemas que no se comunican. Esta fragmentación hace que sea difícil consolidar datosentrenar modelos de manera efectiva, o entregar ideas impulsadas por IA donde más se necesitan.
La plataforma resuelve esto mediante sistemas, flujos de datos y operaciones digitales en un entorno único e integrado.
Al consolidar los datos de la red en toda la empresa sobre una infraestructura compartida, las organizaciones pueden optimizar cómo se capturan, procesan los datos, procesan y actúan, eliminando las ineficiencias que a menudo descarrilan las iniciativas de IA.
Este enfoque unificado permite que las ideas en tiempo real, la detección de anomalías impulsadas por la LA AI y el análisis avanzado para optimizar el rendimiento, mejorar seguridady apoyar decisiones confididas y basadas en datos.
La velocidad a la información también es crítica. Muchas herramientas de IA ofrecen el mayor valor cuando sus salidas se usan de inmediato, no horas o días después.
Las capacidades de procesamiento en tiempo real dentro de un entorno de plataforma aseguran que esas ideas lleguen cuando siguen siendo procesables, evitando demoras causadas por el procesamiento por lotes o los sistemas desconectados.
Cuando los datos fluyen libremente, las decisiones se pueden tomar más rápido, con mayor confianza y precisión.
En resumen, la plataformación se trata de eliminar las barreras entre la estrategia y la ejecución, y darle a IA el entorno que realmente necesita entregar.
El camino hacia adelante
Para los CIO y los líderes de TI, el mensaje es claro: concéntrese en la infraestructura que hace que la IA funcione, no solo la IA misma.
Esto significa alejarse de las mejoras aisladas y adoptar la transformación estratégica de extremo a extremo.
Significa tratar la red no como una utilidad de fondo, sino como una palanca crítica para la innovación.
Y significa construir sistemas que pueden soportar no solo la IA de hoy, sino también.
El gobierno del Reino Unido ha prometido un adicional de £ 1 mil millones para ampliar el poder informático en un factor de 20, una señal de cuán central se ha convertido en el crecimiento futuro.
Pero la inversión pública por sí sola no será suficiente. Depende de las organizaciones individuales garantizar que su infraestructura esté lista para respaldar lo que viene después.
La oportunidad es clara, pero también lo es la necesidad de actuar.
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