Líderes de TI mexicanos usan o planean usar IA en OT y ciberseguridad

Otras áreas que usan inteligencia artificial en México son Investigación + Desarrollo y Experiencia del cliente, pero existen reparos sobre la infraestructura y la habilidad de los equipos.

Los líderes mexicanos de TI están usando o planean usar inteligencia artificial (IA) en las áreas de Operaciones de TI (95 %), Ciberseguridad (92 %), Investigación y Desarrollo (89 %), Experiencia del Cliente (87 %), Márketing (83 %) y Comercio Electrónico (83 %). Sin embargo, uno de cada cuatro de los expertos tecnológicos indica que tiene algunas dudas sobre cómo adaptarse al uso acelerado de la IA tanto en su infraestructura (24 %), como en las habilidades de sus equipos de trabajo (23 %).

De acuerdo con Amet Novillo, CEO de Equinix México, los resultados de la Encuesta de Tendencias Tecnológicas Globales 2023 (GTTS 2023) ofrecen una gran visión de cómo las empresas líderes a nivel mundial están acelerando la modernización de su infraestructura digital e interconexión robusta y segura para integrar soluciones innovadoras basadas en IA en sus negocios y operaciones.

“Hoy, en México es una tendencia imperativa que las organizaciones se mantengan vigentes y competitivas en los diferentes mercados. Los líderes de TI buscan usar más IA de manera significativa en casi todas las funciones comerciales, por lo que es importante que las empresas cuenten con una infraestructura digital adecuada”, comentó Novillo.

Por otro lado, Kaladhar Voruganti, tecnólogo sénior de Equinix, explicó que la integración de la IA en las empresas se está convirtiendo cada vez más en una capacidad crítica para habilitar sistemas inteligentes y autónomos que impulsen los negocios modernos. Aquellos que no maximicen su uso podrían quedarse atrás.

El desarrollo exitoso de modelos de IA precisos depende del acceso seguro y de alta velocidad a fuentes de datos internas y externas que se pueden distribuir a través de múltiples nubes y corredores de datos”, agregó Voruganti. “Por ejemplo, a medida que las empresas se embarcan en la creación de sus propias soluciones privadas de IA, es posible que deseen procesar sus datos confidenciales en una ubicación segura y privada con acceso de alta velocidad a fuentes de datos externas y otros modelos comerciales”, dijo.

Además, el ejecutivo señaló que “estamos entrando en una era en la que se generan más datos en el borde. Por lo tanto, el procesamiento de IA tiene que ir al borde por razones de rendimiento, privacidad y costo. Para cumplir con los requisitos anteriores, los líderes tecnológicos pueden implementar soluciones híbridas donde el entrenamiento del modelo de IA y la inferencia del modelo pueden ocurrir en diferentes ubicaciones. En última instancia, para crear soluciones de IA escalables, las empresas deben considerar si sus marcos de TI pueden adaptarse a la ingesta, el intercambio, el almacenamiento y el procesamiento de datos necesarios de conjuntos de datos masivos y diversos, teniendo en cuenta la sostenibilidad”.

La encuesta también indica que los principales factores de disuasión para adoptar nuevas tecnologías, tanto en México como en la región de las Américas, incluyen la falta de conocimiento interno (47 %), el aumento de los costos OPEX (46 %) y la implementación lenta (41 %).

“La dinámica de hacer negocios en todo el mundo continúa cambiando y evolucionando, y los líderes digitales enfrentan nuevos desafíos todos los días. El documento GTTS 2023 es una herramienta con la que las empresas mexicanas pueden analizar más de cerca las tendencias tecnológicas y comprender mejor la necesidad de contar con una infraestructura de cómputo y de interconexión robusta para enfrentar los desafíos de esta era de la economía digital”, concluyó Amet Novillo.

La encuesta recopila las opiniones de 2.900 tomadores de decisiones de TI globales, entre el 20 de marzo de 2023 y el 07 de abril de 2023, sobre los desafíos y oportunidades que enfrentan al implementar estrategias tecnológicas innovadoras en el complejo clima económico y geopolítico actual.

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