Simon Ninan
SVP of Business Strategy and Courtney Hadden, Sustainability Director
09 de febrero de 2024
"Los datos son el nuevo oro": este dicho se acuñó a mediados de la década de 2000 y corrió como la pólvora cuando las empresas se apresuraban a encontrar la manera de que los datos les aportaran un nuevo valor. En los veinte años transcurridos desde entonces, la fiebre del oro de los datos ha experimentado varios picos a medida que las nuevas innovaciones generaban expectación y expectativas infladas, que posteriormente se atemperaban a medida que se imponía la realidad. El último provocador ha sido la IA Generativa, que ha saltado a la conciencia pública con el lanzamiento de ChatGPT y otros avances relacionados entre 2022 y 2023. No cabe duda de que las oleadas de inversión y pronósticos desatados disminuirán en cierta medida, pero no cabe duda de que estamos entrando en una nueva era de posibilidades de datos.
En este contexto, 2024 será un año interesante: veremos cómo se materializan las comprobaciones de la realidad de los datos, pero en lugar de obstaculizar la innovación, estas comprobaciones abrirán más oportunidades gracias a una base de datos más sólida. Al igual que el oro, los datos en bruto sin desenterrar, sin refinar o sin utilizar no tendrán ningún valor. La clave para prosperar en este nuevo panorama reside en aprovechar el poder de los datos y la IA a través de una base de datos sólida en el entorno adecuado para impulsar la ventaja competitiva. Las empresas que lo adopten estarán mejor preparadas para sobrevivir y prosperar; las que no lo hagan no solo se lo perderán, sino que se quedarán atrás.
1. La IA empodera, se hace real: infunde confianza y es explicable
Aún podemos oír los ecos del estruendo inicial sobre ChatGPT. Bloomberg Intelligence estima que la IA Generativa podría ser un mercado de 1,3 billones de dólares en 2032, creciendo a una CAGR del 42%. Solo en 2023, casi 50.000 millones de dólares fueron recaudados por la IA Generativa y las startups relacionadas con la IA, según datos deCrunchbase. Pero la fase de luna de miel puede estar llegando a su fin. La avalancha de inversiones que se produjo al principio se ha estabilizado en un flujo constante pero racionalizado. Ahora llega la verdadera prueba: superar las incertidumbres, los temores y el escepticismo de las empresas y hacer que estos grandes y ambiciosos conceptos funcionen en situaciones reales.
La IA en sí no es nueva, pero la explosión de ChatGPT ha puesto de relieve la IA Generativa al democratizar estas capacidades, poniéndolas en manos de todos, con una variedad de casos de uso orientados principalmente a aumentar la productividad. Pero, ¿podemos confiar en ella para decisiones y procesos críticos en un contexto empresarial? Todavía no. El problema es que ChatGPT y otros LLM (Large Language Models) públicos similares carecen de contexto y experiencia. Pueden hilar hilos impresionantes, pero carecen de la profundidad necesaria para las aplicaciones del mundo real y de la capacidad para ser adecuadamente significativos en un dominio específico o en el contexto del cliente. Y, con ejemplos generalizados de alucinaciones de datos, así como riesgos de envenenamiento de datos y fraude, también carecen de la fiabilidad necesaria para impulsar la adopción real por parte de los usuarios y líderes empresariales.
Para aprovechar realmente la GenAI, las aplicaciones deben "basarse" en un contexto y unos datos específicos. Esto puede implicar dirigir la IA a fuentes relevantes y únicas, validar y proporcionar visibilidad al linaje de los datos, proporcionar claridad adicional en torno a los resultados deseados, establecer protecciones para salvaguardar los datos o incluso crear LLM personalizados entrenados en datos especializados. El objetivo: resultados precisos y explicables en los que se pueda confiar. La fiabilidad de los resultados basados en datos depende de que se garantice la calidad de los propios datos(entrada y salida de basura), la calidad de los procesos que manipulan e interpretan estos datos y, por supuesto, la calidad de la infraestructura que almacena, protege y supervisa estos datos.
Los líderes tecnológicos de 2024 adoptarán un enfoque iterativo, aprendiendo y adaptándose continuamente a medida que evoluciona el campo. Adoptarán la doble estrategia de demostrar el valor de la IA a través de casos de uso incrementales, al tiempo que sientan las bases de la futura innovación en IA. Además, la aparición de nuevos reglamentos y normas impulsará la adopción y priorización de los principios éticos de la IA, la transparencia y el desarrollo responsable de la IA. Esto puede ayudar no sólo a mitigar los riesgos, sino también a empezar a liberar todo el potencial de la IA para el bien social y el éxito empresarial. Puede que la luna de miel haya terminado, pero el futuro de la GenAI no ha hecho más que empezar.
2. Edge e IoT: Dando el mordisco a la explosión de datos
Las fronteras entre el mundo físico y el digital siguen difuminándose. Forbes estima que la adopción de IoT seguirá creciendo, con datos compartidos en tiempo real entre más de 200.000 millones de dispositivos IoT conectados para finales de 2024. Una convergencia que amplía enormemente nuestra comprensión del entorno y allana el camino para experiencias verdaderamente inmersivas. Estas son las buenas noticias.
El reto: Las empresas ya tienen dificultades para seguir el ritmo del crecimiento exponencial de estos datos. El ruido creado por esta avalancha de datos dificulta la obtención de información y valor reales. Muchos de esos datos se generan en los extremos, donde los problemas de conectividad, seguridad y escalabilidad se convierten en obstáculos para la obtención de valor.
Una solución reside en la IA periférica: el acoplamiento de la computación periférica con las recientes innovaciones en eficacia de la IA. El despliegue de algoritmos y aplicaciones de IA en dispositivos de borde permite filtrar, procesar y refinar los datos más cerca de la fuente, en lugar de en un centro de datos privado o en instalaciones de computación en nube. Este enfoque puede aumentar la inteligencia de borde a través de una diversidad de entradas, aumentar la disponibilidad y fiabilidad, mejorar la respuesta en tiempo real a través de la reducción de retrasos y sobrecargas del sistema, reducir los costes de la red y aumentar la seguridad y privacidad de los datos. Al mismo tiempo, la computación en nube puede respaldar y complementar estos despliegues de IA en los bordes ejecutando el modelo de IA durante el entrenamiento y el reentrenamiento, gestionando las últimas versiones del modelo y la aplicación de IA y procesando solicitudes más complejas.
La IA en los bordes ofrece un inmenso potencial para que las empresas naveguen por el diluvio de datos del IoT y desbloqueen su valor. Al abordar los principales retos y realizar inversiones estratégicas, las empresas pueden aprovechar la IA para transformar sus operaciones, optimizar los procesos y obtener una ventaja competitiva en el futuro impulsado por los datos.
3. La nube crece: de la nube primero a la nube inteligente
Durante años, la nube se promocionó como el todo y el fin para las necesidades informáticas de las empresas. La nube se ha convertido en un principio operativo que impulsa las plataformas de datos en las que operamos y hacemos crecer nuestros negocios. El atractivo de la escala, la velocidad, la flexibilidad y la simplicidad de la nube ha impulsado tanto a grandes como a pequeñas empresas en crecimiento a invertir en transformaciones digitales masivas. Pero ese enfoque de "solo nube" o "primero la nube" se ha topado con su propio muro de realidad.Los datos de IDC indican que entre el 70% y el 80% de las empresas están "repatriando" al menos parte de sus datos desde la nube pública. Esto incluye tanto a grandes empresas que realizaron migraciones al por mayor a la nube sin la suficiente preparación, como a startups nativas de la nube que han alcanzado escala.
Dicho de otro modo, el futuro de la infraestructura informática está en la nube híbrida, un equilibrio de cargas de trabajo entre la nube pública (incluso varias nubes públicas), los entornos locales y la coubicación. Detrás de este Gran Reequilibrio están las preocupaciones por los costes de la nube en términos de tasas de transferencia de datos, las preocupaciones por la seguridad y la privacidad, los requisitos de soberanía de los datos dadas las leyes de residencia de datos específicas de cada país, e incluso consideraciones de rendimiento para aplicaciones sensibles a la latencia y de misión crítica.
La necesidad de la era es ser "inteligente en la nube". La ubicación de los datos requiere un enfoque reflexivo y depende de varios factores: la naturaleza de las aplicaciones, el contenido de los datos, el perfil de sus usuarios y los requisitos y limitaciones de las zonas geográficas implicadas, entre otras cosas. Una base de nube híbrida favorece una gestión sólida de los datos, lo que a su vez permite un uso más eficaz de los mismos a través de potentes aplicaciones de IA que alimentan las decisiones empresariales y los conocimientos procesables.Los datos de IDC indican que más del 50% de las inversiones en proyectos de GenAI a corto plazo se están destinando a infraestructura digital.
Las decisiones correctas en infraestructura pueden ser fundamentales para maximizar el rendimiento de los datos para las empresas. Las inversiones en plataformas de gestión de la nube híbrida, incluidas las capacidades FinOps para gestionar los costes de la nube, cobrarán importancia a medida que las empresas establezcan las bases que necesitan para el futuro crecimiento impulsado por los datos.
El consumo similar al de la nube formará parte de esa historia: espere un tamborileo continuo hacia "todo como servicio". Centrarse en los resultados y la entrega según los acuerdos de nivel de servicio, con la posibilidad de pagar por lo que se obtiene, aportará la simplicidad de los pagos y el uso de la nube a las nuevas configuraciones de nube híbrida. Los líderes tecnológicos que adopten los modelos as-a-service (aaS) en 2024 obtendrán ventajas significativas en términos de agilidad, eficiencia, seguridad y optimización de costes. Adoptando un enfoque estratégico para la adopción de aaS, pueden desbloquear nuevas oportunidades de crecimiento, innovación y diferenciación competitiva en un mundo cada vez más digital.
4. La ciberresiliencia exige una transformación empresarial
La amenaza del ransomware no es nueva. Sin embargo, no hay duda de que estos ataques son cada vez más sofisticados y oportunistas, incluyendo el uso de la IA para identificar y atacar las vulnerabilidades del sistema. Las consecuencias potenciales también son más graves. Los incidentes de robo de datos y extorsión están aumentando, y las plataformas de ransomware como servicio han comenzado a proliferar, incluso a medida que los requisitos de cumplimiento aumentan en rigor. Uninforme de Sophos afirmó que el ransomware afectó al 66% de todas las organizaciones en 2023, y la gravedad de las reclamaciones también alcanzó un récord, según el "Informe de reclamaciones cibernéticas de la Coalición 2023."
La evolución del panorama de las amenazas y el aumento del coste de las violaciones exigirán que los líderes tecnológicos se replanteen su enfoque de la seguridad y la recuperación. La ciberresiliencia en 2024 irá más allá de la mera prevención de las filtraciones de datos y el mantenimiento de la continuidad del negocio. Con la integración de la tecnología y los negocios en todos los aspectos de las operaciones empresariales, surgen riesgos adicionales que exigen un enfoque más exhaustivo de la ciberresiliencia. Las empresas invertirán significativamente en la mejora de sus capacidades de ciberseguridad a través de la detección avanzada de amenazas, el aprendizaje automático y el análisis adaptativo del comportamiento, y las actualizaciones de las políticas y procesos organizativos.
Los enfoques colaborativos serán esenciales: desde el intercambio de información entre empresas, proveedores y organismos gubernamentales, hasta el desarrollo de bases de datos de amenazas y otros recursos compartidos, pasando por la planificación conjunta de la preparación en materia de ciberseguridad.
Las empresas, que prometen resultados fiables a sus propios clientes y partes interesadas, darán cada vez más prioridad a la confianza a la hora de buscar socios estratégicos. Por lo tanto, la capacidad de los proveedores de infraestructuras y soluciones de datos para garantizar una base de datos "inquebrantable" se convertirá en una apuesta segura. La resistencia cibernética ya no es sólo un reto técnico, es un imperativo empresarial que ocupa un lugar destacado en el radar de la dirección. Las medidas reactivas deben dar paso a las proactivas. Los enfoques aislados deben ceder ante la fortaleza que puede construirse con un ecosistema de confianza.
5. Sostenibilidad
Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE) y 8 BillionTrees, los centros de datos utilizan hoy 200 TWh de electricidad al año, con 3 a 5 millones de galones de agua al día (suficiente para 30.000-50.000 personas), y generan casi el 4% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero (GEI), más que las emisiones de GEI de la industria de la aviación. Y todo esto antes de tener en cuenta los efectos de la IA. El Synergy Research Group informa de que la capacidad de los centros de datos de hiperescala por sí sola casi se triplicará en los próximos seis años, impulsada por la IA. Gartner cree que la IA puede consumir más energía que la mano de obra humana en 2025, compensando las ganancias de carbono cero. Con la creciente adopción de la IA y el aumento de la complejidad de los modelos de aprendizaje automático, el consumo de datos, energía y recursos informáticos no hará sino crecer.
Frente a todo esto, la buena noticia es que la IA también puede ser parte de la solución. Las prácticas sostenibles de la IA pueden crear una verdadera mella e impulsar mejoras en la eficiencia, incluso superando la huella de la IA. Entre ellas se incluyen el hardware optimizado para reducir el consumo de energía, el aprendizaje federado, la codificación energéticamente eficiente, etc. Gartner indica que este impacto podría suponer incluso entre un 5 y un 10 por ciento de reducción de las emisiones de dióxido de carbono.
Esto es lo que esperamos ver en 2024: empresas luchando cada vez más con el equilibrio entre duplicar las inversiones en IA y digital e intensificar su enfoque en minimizar su impacto medioambiental.
La elección de los proveedores de hardware de almacenamiento e infraestructura es crucial para las empresas que planifican sus inversiones en transformación digital: la elección correcta puede determinar la huella de estas empresas en los años venideros. Además, esperamos ver inversiones adicionales de los centros de datos en energías renovables, como paneles solares y turbinas eólicas, técnicas de refrigeración, como la refrigeración libre, y la gestión de la utilización de los servidores durante las horas de menor actividad.
El camino hacia 2024 puede parecer desalentador, con este remolino de fuerzas que se entrecruzan y a menudo compiten entre sí creando una niebla de incertidumbre. Aun así, las posibilidades superan a los retos, y prevemos un año en el que las inversiones audaces en datos empezarán a dar sus frutos. Las empresas que emprenden este viaje necesitan socios de confianza para afrontar juntas esta aventura, y nosotros esperamos ser ese socio, ayudándole en cada paso del camino.
Recursos adicionales
Simon Ninan es Vicepresidente Senior de Estrategia Empresarial en Hitachi Vantara.
