Por qué la modernización de datos e infraestructura sustenta la revolución de la IA

Weimos destiló el viaje de modernización de datos e infraestructura para proporcionar claridad, visión y una base tecnológica sólida.

Innumerables organizaciones están compitiendo cuello y cuello para desbloquear el poder de la tecnología transformadora de IA. El valor sin explotar es asombroso – con McKinsey prediciendo entre $2.6 billones y $4.4 billones agregados cada año a la economía global solo para IA generativa.

Desde sofisticados chatbots y análisis automatizado de documentos hasta descubrimiento de fármacos y automatización de fabricación, AI puede ayudar a analizar información compleja, crear contenido original valioso y desarrollar nuevos productos y servicios innovadores que aceleran el tiempo de comercialización, mejoran la experiencia del cliente y obtienen una ventaja competitiva importante. 

No es de extrañar que más de dos tercios de las empresas estén aumentando su inversión en Gen AI¹ y el 78% de los ejecutivos esperan ver ROI en 1-3 años². Según Boston Consulting Group, 8 de cada 10 empresas utilizarán Gen AI para 2026, y se espera que la misma proporción de PC esté impulsada por AI para 2026³. Y eso no incluye Deep Learning o los llamados AI/ML y análisis tradicionales, que son más potentes que nunca.

A este ritmo, el mundo pre-AI pronto será un recuerdo lejano.

Sin embargo…

Las barreras a la IA son reales

En pocas palabras, la mayoría de las organizaciones no están bastante listas para implementar IA a escala. ¿Alguno de estos obstáculos parece familiar?

Datos difíciles. El 46% de los CIO citan las limitaciones de capacidad del modelo como el principal desafío para adoptar GenaI, y la falta de datos es una de sus mayores preocupaciones⁴. Es cierto: La IA es tan buena como tus datos. Incluso si está utilizando modelos preentrenados, el ajuste fino y la inferencia aún necesitan datos de alta calidad – y cuanto más, mejor. Afortunadamente, muchas organizaciones ya tienen muchos datos internos; a menudo está en el lugar equivocado y en el formato incorrecto. Por ahora. Priorice la integración de datos y la gobernanza a escala empresarial, y puede centrarse libremente en extraer valor de toda esa IP.

Lag heredado. La IA es una tecnología muy valiosa y muy exigente. En otras palabras, si desea información de vanguardia, la tecnología fuera de los datos no la reducirá. De hecho, el 67% de las empresas dicen que los sistemas heredados obstaculizan su adopción de IA⁵. Para muchas cargas de trabajo de IA, solo tiene sentido aprovechar las últimas GPU y CPU habilitadas para IA para obtener los resultados deseados dentro de un marco de tiempo estrecho, particularmente cuando se requieren información en tiempo real. Las organizaciones deben modernizar su infraestructura para impulsar cargas de trabajo de IA escalables. Incluso si usted se ha modernizado recientemente, siempre hay oportunidades para optimizar la integración de datos, la gobernanza y el análisis y la escala para aprovechar al máximo la IA y aprovechar el progreso que ya ha realizado.

Preocupaciones presupuestarias. No hay forma de evitarlo; para darse cuenta del valor de la IA, debe invertir en la infraestructura y los servicios adecuados. Eso no significa que las limitaciones de financiación sean insuperables. En primer lugar, no tienes que hacer todo a la vez. Identifique ganancias rápidas y áreas de alto impacto, y ya estará en camino de modernizarse de manera gradual y rentable. Además, un modelo como servicio puede proporcionar la escalabilidad y la experiencia que necesita en el camino y ayudar a operacionalizar y administrar la IA a largo plazo.

Dolores de cabeza. La experiencia de los especialistas es obvia al explorar, implementar y mantener la IA. También es escaso. Muchas organizaciones carecen de las habilidades internas para administrar las cargas de trabajo de IA, y muchas también carecen de los presupuestos para adquirir y expandir sus equipos. Aquí es donde entra un proveedor externo flexible y conocedor. Encuentre a alguien que pueda conectar cuando sea necesario y que pueda sostener su mano durante todo el viaje.

La pregunta de cumplimiento. A medida que la IA crece, también lo hacen los riesgos de seguridad de datos, ecosistema y cumplimiento. Con una superficie de ataque en constante expansión, los principios de Zero-Trust y los protocolos de privacidad deben incorporarse desde el primer día. Solo el 33% de las organizaciones han implementado la gobernanza en torno al despliegue responsable de IA⁶. No es lo suficientemente bueno.

¿ROI, de verdad? Es fácil olvidar que la IA todavía está en su infancia para la mayoría, si no para todas, las empresas. Debido a los desafíos anteriores, muchos están luchando para demostrar su valor – o incluso saber por dónde empezar. ¿Están listos? Vale la pena obtener una perspectiva externa, idealmente de un proveedor que ha estado allí y lo ha hecho por sí mismo. Un experto puede ayudarlo a evaluar la preparación general, resaltar las brechas e identificar casos de uso de alto valor al tiempo que establece las bases de la infraestructura de datos e IA para probar y escalar lo que funciona.

Tres pasos para la transformación de la IA

Los obstáculos anteriores pueden parecer inicialmente abrumadores, pero no son inamovibles. En Lenovo, weimve destiló el viaje de modernización de datos e infraestructura en tres fases centrales para proporcionar claridad, visión y una base tecnológica sólida.

1. Evaluar

Antes de comenzar, necesitas saber dónde estás. Evaluamos rápidamente su entorno y extraemos información de la infraestructura actual, las aplicaciones y la preparación de datos para Al. La base de conocimientos impulsada por Al de LenovooVals analiza los sistemas heredados y GitHub CoPilot revisa su código. Juntos, identificaremos oportunidades de optimización y entregaremos una hoja de ruta estratégica para sus tecnologías de datos, nube y seguridad en días en lugar de meses.

2. Asesorar

A continuación, sentamos las bases de datos y tecnología para sus necesidades únicas – aprovechando las herramientas de IA generativas de Lenovoova y los aceleradores probados para modernizar su infraestructura e impulsar más valor de las inversiones existentes en datos, nube y seguridad.

Modernización de datos para IA se trata de construir una base de datos bien curados y con capacidad suficiente para impulsar aplicaciones Al impactantes. Suministramos las herramientas y metodologías adecuadas para ayudarlo a seleccionar, gobernar, integrar y analizar datos a escala empresarial. 

Modernización tecnológica para IA define la arquitectura necesaria para respaldar sus objetivos, incluidos los microservicios, los contenedores y la automatización de MLOps/AlOps. Un enfoque nativo de la nube garantizará que sus cargas de trabajo de Al sean escalables y optimizadas desde el principio – y acelerará su transición de los sistemas heredados.

3. Transformar

Una vez que tenga las bases adecuadas, es hora de implementar y optimizar las cargas de trabajo AI/ML/LLM y más allá de —, ya sea en las instalaciones, híbridas o en la nube. La gestión flexible y continua es esencial para mantener la preparación a medida que expande el uso de Al. Optar por un modelo de entrega como servicio proporciona tranquilidad con una gestión rentable y responsable de su nube, datos y seguridad en evolución.

La tecnología heredada no construirá tu legado

Comience a darse cuenta del verdadero valor de sus datos y demuestre el ROI de las inversiones en IA. Asóciese con Lenovo para sentar las bases para un viaje exitoso de Al e impulsar el impacto comercial real a través de información basada en datos.

Lenovo News. G. S. Traducido al español