El 54% de las empresas peruanas ya implementa herramientas de IA, pero 62% de los ejecutivos considera que sus organizaciones están solo parcialmente preparadas para aprovecharla. Con el gasto global en IA proyectado en US$2,59 billones para 2026, el desafío pasa por contar con datos, cómputo acelerado, almacenamiento, redes y seguridad capaces de llevar estas iniciativas del piloto a la producción.
La inteligencia artificial ya comenzó a instalarse en las empresas peruanas. El reto ahora no es decidir si utilizarla, sino contar con la infraestructura necesaria para maximizar sus resultados. Una encuesta regional de Defontana, realizada a más de 1.100 ejecutivos de Chile, Perú, México y Colombia, revela que 54% de las empresas peruanas ya implementa herramientas de IA, por encima del promedio regional de 45%. Sin embargo, 62% de los ejecutivos considera que su organización está solo parcialmente preparada para aprovechar su potencial.
La brecha adquiere mayor relevancia frente al ritmo de inversión global. Gartner proyecta que el gasto mundial en inteligencia artificial alcanzará US$2,59 billones en 2026, 47% más que el año anterior. Más del 45% de esa inversión estará concentrada en infraestructura vinculada con IA, como servidores optimizados, servicios de nube, redes y semiconductores.
“Las empresas están avanzando rápidamente en la adopción de inteligencia artificial, pero muchas todavía no han dimensionado que detrás de cada aplicación existe una arquitectura tecnológica que debe responder a nuevas exigencias. La IA necesita datos disponibles y correctamente gestionados, capacidad de cómputo acelerado, almacenamiento, redes y seguridad funcionando de manera integrada”, explica Enrique Solari, Director de Desarrollo de Negocios de DIMA.
El cuello de botella está en la infraestructura
Las cargas de IA demandan grandes capacidades de procesamiento paralelo, aceleradores especializados y almacenamiento capaz de trabajar con enormes volúmenes de datos. A ello se suman redes de alta velocidad y mecanismos de seguridad que protejan información sensible. En este escenario, HPE Private Cloud AI propone una arquitectura integrada para llevar cargas de inteligencia artificial desde etapas de experimentación hacia entornos productivos, combinando cómputo acelerado, almacenamiento, networking y software en una misma plataforma.
La propuesta resulta especialmente relevante para organizaciones que buscan aprovechar las capacidades de la inteligencia artificial manteniendo un mayor control sobre sus datos, su infraestructura y sus operaciones. HPE dispone de configuraciones con GPU NVIDIA y alternativas de infraestructura aislada para entornos con mayores exigencias de seguridad.
“HPE Private Cloud AI es una solución de alto valor porque permite abordar la inteligencia artificial desde una perspectiva integral. Uno de los errores es pensar que una estrategia de IA comienza eligiendo una GPU. Antes hay que entender qué modelos se utilizarán, dónde estarán los datos, qué niveles de desempeño se necesitan, cómo crecerá la carga y qué requisitos de seguridad existen. A partir de ahí se puede diseñar una arquitectura adecuada para cada organización ”, señala Solari.
Para las empresas, este cambio implica también una nueva manera de planificar sus inversiones tecnológicas. A medida que los casos de uso de inteligencia artificial comiencen a incorporarse en procesos críticos, la capacidad de escalar, proteger los datos y administrar eficientemente la infraestructura tendrá un impacto cada vez mayor sobre el éxito de estas iniciativas. “El próximo desafío de la IA empresarial no será simplemente tener acceso a un modelo, sino contar con la infraestructura que permita utilizarlo de forma segura, escalable y sostenible. Ahí es donde soluciones como HPE Private Cloud AI adquieren un papel estratégico”, concluye Solari.
