Cómo evaluar la IA para entornos de Windows Server

¿Por qué debería una empresa considerar implementar IA?

A la IA no le faltan evangelistas que promocionan su capacidad para resolver una variedad de problemas, como realizar mantenimiento predictivo para evitar tiempos de inactividad inesperados, monitorear aplicaciones y analizar datos.

La incorporación de la IA podría transformar las empresas de diversas maneras, pero las organizaciones deben comprender dónde aporta valor la IA y dónde la inteligencia humana sigue siendo necesaria. La IA supera a los humanos al procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones y automatizar tareas repetitivas. Sin embargo, cuando se trata de creatividad, toma de decisiones con matices o tareas dirigidas por humanos, la IA tiene sus limitaciones.

Dónde puede ser útil la IA y dónde es deficiente

Análisis. Las herramientas de análisis basadas en IA pueden procesar grandes conjuntos de datos con mayor rapidez que cualquier humano, convirtiendo los datos sin procesar en información útil. En el ámbito empresarial, la IA puede analizar el comportamiento de los clientes y los datos de la cadena de suministro para optimizar las estrategias de precios, prever las necesidades de inventario y personalizar las campañas de marketing. Con la ayuda de la IA para analizar cifras, los gerentes de negocio pueden tomar decisiones más inteligentes basadas en datos para impulsar la rentabilidad y la eficiencia operativa.

Operaciones de TI. La IA puede identificar y automatizar tareas de TI que requieren mucha mano de obra, como la gestión de parches, la ejecución de scripts de mantenimiento o la automatización de acciones ante un deterioro del estado del sistema. Por ejemplo, si una métrica de rendimiento de TI supera el límite establecido por el administrador, la IA puede corregir el problema automáticamente sin intervención humana. Para un equipo de TI que gestiona cientos o miles de sistemas, esto puede suponer una gran ventaja. De igual forma, los chatbots con IA pueden gestionar solicitudes comunes del servicio de asistencia para que los equipos de TI se centren en tareas más estratégicas.

Dónde falla la IA. Si bien la IA es excelente para tareas repetitivas y el manejo de datos, no siempre es la opción ideal. En situaciones que no son estáticas, como la negociación de acuerdos o la gestión de relaciones complejas con las partes interesadas, la IA carece de la intuición humana necesaria para abordar problemas únicos. De igual manera, la IA tiene dificultades en entornos regulatorios y de cumplimiento normativo que requieren conocimientos especializados o consideraciones éticas. La creatividad y el desarrollo estratégico –áreas que requieren pensamiento innovador y resolución de problemas– pueden quedar fuera del alcance de la IA.

Análisis de costo-beneficio y ROI

Analizar las implicaciones financieras y el retorno de la inversión (ROI) potencial es crucial para cualquier proyecto de TI, y la IA no es la excepción. Medir el ROI en proyectos de IA suele implicar evaluar el ahorro de tiempo, las mejoras de eficiencia y la capacidad de asignar personal a tareas de mayor valor. Pero, ¿cómo medir esto eficazmente?

Por ejemplo, implementar IA para automatizar la atención al cliente con un modelo de lenguaje extenso (LLM) puede generar un rápido retorno de la inversión (ROI) al reducir significativamente la carga de trabajo de los equipos de soporte. Sin embargo, las aplicaciones de IA especializadas, como las que se utilizan en tareas de fabricación especializadas, pueden requerir una inversión inicial mayor y ofrecer un valor mixto debido a la variación en las cargas de trabajo, las demandas de servicio o los requisitos cambiantes del proyecto.

Un análisis claro de costo-beneficio comienza con la definición de resultados tangibles, el establecimiento de métricas mensurables vinculadas a los objetivos de negocio y su comparación con la inversión total en tecnología, infraestructura y capacitación de IA. Si bien el ROI suele medirse financieramente –por ejemplo, determinando el tiempo que tarda el ahorro en superar la inversión del proyecto–, también puede evaluarse en términos de tiempo de obtención de valor. Esto podría traducirse en mejoras en la producción, mayores ventas o mayor satisfacción del cliente.

Microsoft ofrece diversos recursos para ayudar a calcular el ROI de las implementaciones de IA. La empresa encargó a Forrester la elaboración de estudios de Impacto Económico Total (IET) y desarrolló su AI Business School, que proporciona marcos para evaluar el impacto financiero de la IA, centrándose en la automatización, el aumento de la productividad y la reducción de costos. Con herramientas de Microsoft, como los servicios de Gestión de Costos y Optimización de Costos en la Nube para Azure, los responsables de TI pueden analizar los posibles ahorros de costos, especialmente en lo que respecta a la infraestructura en la nube, la optimización de recursos y el escalado. Estos recursos incluyen plantillas personalizables y casos prácticos para ayudar a los responsables de TI a crear casos de negocio y alcances de proyecto adaptados a sus necesidades.

Los elementos clave que influyen en la relación costo-beneficio y el retorno de la inversión (ROI) de las implementaciones de IA incluyen los modelos de implementación, la selección de modelos y la complejidad. Por ejemplo, la decisión entre implementaciones en la nube o locales puede afectar significativamente los costos. Los servicios de IA en la nube ofrecen escalabilidad y precios flexibles de pago por uso, lo que los hace más adaptables y rentables para gestionar cargas de trabajo dinámicas. La IA local puede tener costos iniciales más elevados debido a la inversión en hardware, pero menores gastos a largo plazo para implementaciones a gran escala con cargas de trabajo estables.

De igual forma, la elección entre modelos de IA personalizados y modelos prediseñados influye en el ROI. Los modelos personalizados requieren mayores inversiones en desarrollo, capacitación y recopilación de datos, pero pueden ofrecer información más personalizada. Los modelos prediseñados, si bien son más rápidos de implementar y más rentables inicialmente, pueden carecer de la información profunda y específica del negocio necesaria para ciertas tareas. El tipo de modelo de IA –ya sea un LLM básico o un modelo especializado en análisis de datos– también influye en la determinación del retorno financiero según la complejidad del caso de negocio.

Las pruebas de concepto o los programas piloto son métodos eficaces para evaluar el valor de la IA antes de implementarla a gran escala. Estas pruebas controladas miden el rendimiento, optimizan las configuraciones y evalúan el efecto de la IA en las operaciones reales sin el riesgo financiero de una implementación a gran escala.

Windows Server 2025 incorpora nuevas funciones diseñadas para optimizar las implementaciones de IA y reducir costos. Con una integración más estrecha con Azure, capacidades de virtualización mejoradas y un mejor soporte para cargas de trabajo de IA, ofrece varias ventajas de ahorro. Características como la asignación mejorada de recursos y las opciones avanzadas de contenedorización pueden ayudar a reducir la huella de infraestructura para maximizar la eficiencia tanto en entornos locales como híbridos. Las herramientas de automatización y monitorización basadas en IA de Windows Server 2025 facilitarán la administración de servidores, con el potencial de reducir la intervención manual y optimizar el uso de recursos en las operaciones de IA.

¿Cuáles son las consideraciones operativas para implementar IA?

Una vez que una empresa se compromete a adoptar la IA, los equipos de TI deben abordar diversas consideraciones operativas para una implementación exitosa. Para los equipos que gestionan entornos Windows Server, los desafíos son tanto técnicos como logísticos, lo que requiere una planificación minuciosa y la alineación con los objetivos de la organización. Las consideraciones clave incluyen la capacitación, los protocolos de seguridad, el impacto ambiental y las dependencias de la cadena de suministro.

Implicaciones para los equipos de TI

Conjuntos de habilidades y necesidades de desarrollo profesional. Las implementaciones de IA pueden introducir diversos requisitos técnicos nuevos que los equipos de TI deben gestionar, como marcos de aprendizaje automático, herramientas de procesamiento de datos y software de automatización. Mejorar las habilidades del personal existente mediante formación específica en IA o certificaciones de Microsoft es crucial para garantizar que los equipos de TI puedan integrar la IA eficazmente con la infraestructura existente.

Consideraciones de seguridad. La seguridad es una preocupación primordial al implementar IA, especialmente cuando se trata de datos sensibles o propiedad intelectual. Los equipos de TI deben implementar un conjunto completo de controles de seguridad, tanto blandos –políticas y capacitación–, como duros –herramientas y firewalls– para proteger la integridad de los datos. Las políticas de prevención de pérdida de datos y gestión de acceso son esenciales para controlar el flujo de datos y prevenir el acceso no autorizado. Los modelos de IA entrenados con datos sensibles requieren una monitorización continua para prevenir vulnerabilidades. También se deben aplicar políticas estrictas para evitar la filtración de datos propietarios o confidenciales a través de la salida de IA.

Impacto ambiental. Las cargas de trabajo de IA consumen muchos recursos, lo que puede tener consecuencias ambientales significativas. Sin embargo, Microsoft intenta abordar este problema en Windows Server 2025 con capacidades de procesamiento de IA de bajo consumo, diseñadas para reducir el consumo de energía. Los equipos de TI pueden usar estas funciones de sostenibilidad para optimizar el rendimiento del servidor y alinearse con los objetivos ambientales más amplios de la empresa. Una organización puede usar procesadores de bajo consumo y herramientas mejoradas de gestión de recursos para reducir su impacto ambiental y, al mismo tiempo, satisfacer las demandas computacionales de las cargas de trabajo de IA modernas.

Dependencias de la cadena de suministro. Las implementaciones de IA –especialmente en entornos locales– suelen depender de hardware especializado, como GPU o unidades de procesamiento específicas para IA. Estos componentes están sujetos a riesgos en la cadena de suministro, incluyendo posibles retrasos o escasez que podrían ralentizar los proyectos de IA. Los equipos de TI deben prepararse lo mejor posible para estas contingencias y explorar sus opciones, como el uso de infraestructura de IA en la nube como medida provisional.

Microsoft añade mejoras de IA a Windows Server 2025

Windows Server 2025 presenta una gama de características diseñadas para optimizar las cargas de trabajo de IA, lo que lo convierte en una opción atractiva para los administradores de TI que desean escalar iniciativas de IA de manera eficiente.

Una característica destacada es la actualización del particionamiento de GPU (GPU-P), que permite que varias máquinas virtuales compartan una sola GPU física. Esta capacidad maximiza los recursos para ejecutar varias cargas de trabajo de IA simultáneamente, sin necesidad de varias GPU dedicadas. Además, las máquinas virtuales que utilizan particiones de GPU pueden reiniciarse automáticamente en otro nodo durante las migraciones del sistema o cuando surgen problemas de hardware para evitar la interrupción de tareas críticas de IA.

Otra mejora clave de Windows Server 2025 es la migración en vivo de GPU-P, que permite a los equipos de TI equilibrar las cargas de trabajo de IA y realizar mantenimiento de hardware o software sin interrumpir la ejecución de las máquinas virtuales. Estas características, junto con la compatibilidad avanzada con GPU de Nvidia, hacen que Windows Server 2025 sea ideal para tareas de IA que consumen muchos recursos, como el entrenamiento y la inferencia . Con herramientas de administración centralizadas disponibles a través del Centro de administración de Windows, los administradores de TI pueden administrar y optimizar eficazmente los recursos de GPU en entornos locales o híbridos para mantener las implementaciones de IA escalables y rentables.

¿Las cargas de trabajo de IA deberían ejecutarse localmente o en la nube?

Una decisión clave para la mayoría de los proyectos de TI es si implementar localmente o en la nube. Ambas opciones tienen ventajas y desventajas, que deben evaluarse en función de los recursos disponibles, los requisitos de escalabilidad y las estrategias de gestión de riesgos. Las implementaciones locales ofrecen un control total de la infraestructura, pero conllevan costos iniciales más elevados y una escalabilidad limitada. Una implementación en la nube ofrece flexibilidad, escalabilidad de capacidad y rentabilidad, pero puede generar problemas de seguridad de los datos y costos a largo plazo.

Comprender estas consideraciones operativas ayudará a los equipos de TI a comprender las complejidades de la implementación de IA en Windows Server para determinar qué satisface las necesidades técnicas y estratégicas de la organización. La siguiente tabla compara las ventajas y desventajas de implementar IA en entornos locales y en la nube.

Implementar IA en entornos de Windows Server tiene el potencial de mejorar la eficiencia, la seguridad y la toma de decisiones basada en datos. Sin embargo, comprender los objetivos de negocio y las consideraciones operativas –desde el análisis costo-beneficio hasta los requisitos de habilidades y los modelos de implementación– es esencial para que esta implementación sea un activo estratégico que genere valor a largo plazo.

Dwayne Rendell es gerente técnico sénior de éxito de clientes para un proveedor australiano de servicios gestionados (MSP) de ciberseguridad. Cuenta con más de 15 años de experiencia en TI y se especializa en la prestación de servicios, la generación de valor y la gestión de operaciones de carteras de servicios digitales. Dwayne tiene experiencia en diversos sectores, como la salud y la administración pública. Posee un MBA del Instituto Australiano de Negocios.