La inteligencia artificial (AI) ha trascendido ser simplemente una palabra de moda para convertirse en un impulsor crítico de la transformación empresarial. Para las organizaciones de todas las industrias, una estrategia de AI no se trata solo de obtener una ventaja competitiva, se trata de garantizar la supervivencia a largo plazo en un mundo cada vez más impulsado por la AI.
Una estrategia de AI sirve como mapa de ruta de su empresa para aprovechar la potencia transformadora de la inteligencia artificial. Es un marco integral que alinea las iniciativas de AI con sus objetivos comerciales, capacidades organizativas y aspiraciones futuras. Las organizaciones que implementan la AI sin una estrategia cohesiva a menudo enfrentan desafíos significativos: proyectos en silos que no escalan, problemas de calidad de datos, brechas de talento y limitaciones de infraestructura.
El caso de negocios para la estrategia de AI
Una estrategia formal de AI proporciona la estructura y la dirección necesarias para transformar tecnologías prometedoras en resultados comerciales tangibles.
Impulsar la diferenciación competitiva
Las organizaciones con estrategias de AI bien ejecutadas obtienen ventajas significativas en el mercado actual basado en datos. El impacto es medible: Según una encuesta de Bank of America, las organizaciones con estrategias de AI maduras podrían ver márgenes de ganancia operativa un 2 % más altos en los próximos cinco años, lo que equivale a aproximadamente $55 mil millones en ahorros de costos anuales.
Considere cómo la AI transforma las operaciones comerciales principales: sistemas de mantenimiento predictivo que reducen el tiempo de inactividad de los equipos, cadenas de suministro inteligentes que reducen los costos de inventario mientras mejoran la disponibilidad y soluciones de servicio al cliente que reducen los costos y mejoran la satisfacción de forma simultánea.
Más allá de la eficiencia: Cómo desbloquear un nuevo valor
Si bien la reducción de costos sigue siendo convincente, las estrategias de AI más exitosas se centran igualmente en la creación de valor:
- Aceleración de la innovación: Un estudio de la Escuela de Negocios de Harvard descubrió que aquellos que usaban AI completaban un 12,2 % más de tareas en promedio y tareas completas un 25,1 % más rápido.
- Excelencia operativa: En el mismo estudio de la Escuela de Negocios de Harvard, los consultores que usaban AI produjeron un trabajo que era más de un 40 % de mayor calidad en comparación con un grupo de control. Un estudio del MIT descubrió que los trabajadores que usaban ChatGPT completaron las tareas un 40 % más rápido, con una calidad de producción un 18 % mayor.
- Recursos efectivos: Un informe del índice de AI de Stanford muestra que los costos de hardware de AI han disminuido un 30 % anualmente, con un 40 % de mejoras en la eficiencia energética.
- Nuevos flujos de ingresos: AI permite productos, servicios y modelos de negocio completamente nuevos.
- Experiencias de clientes mejoradas: Los motores de personalización aumentan la satisfacción y la lealtad.
- Verificación de la realidad del retorno sobre la inversión: La encuesta de 2025 de BCG descubrió que las empresas líderes anticipan generar un retorno de la inversión 2,1 veces mayor en sus iniciativas de AI que en sus pares, y estos líderes se centran en un promedio de 3,5 casos de uso estratégico en comparación con 6,1 para otras empresas.
Componentes clave de una estrategia de AI efectiva
Una estrategia de AI exitosa requiere un enfoque holístico que integre varios componentes críticos:
Alineación comercial
Las estrategias de AI más sólidas comienzan con la estrategia comercial principal de la organización. Las iniciativas de AI deben vincularse directamente con objetivos comerciales específicos, ya sea para mejorar las experiencias de los clientes, optimizar las operaciones o crear nuevos productos y servicios. Esta alineación garantiza que las inversiones en AI contribuyan significativamente a los objetivos de la organización.
Fundación para la administración de datos
Los datos representan la fuerza vital de la inteligencia artificial. Una base sólida de administración de datos incluye:
- Marcos de gobierno de datos que garantizan calidad, seguridad y cumplimiento
- Infraestructura de datos capaz de manejar datos estructurados y no estructurados a escala
- Capacidades de integración de datos que conectan fuentes dispares para una vista unificada
Las organizaciones deben evaluar su panorama de datos actual, identificar brechas y desarrollar estrategias para abordarlas.
Infraestructura tecnológica
Las cargas de trabajo de AI imponen demandas únicas a la infraestructura informática. Requieren una potencia de procesamiento significativa para la capacitación de modelos, el almacenamiento de baja latencia para la preparación de datos y recursos escalables para respaldar entornos de desarrollo y producción.
Las consideraciones clave de infraestructura incluyen recursos informáticos optimizados para cargas de trabajo de AI, soluciones de almacenamiento de alto rendimiento, opciones de implementación en entornos en las instalaciones y en la nube, y capacidades de organización para administrar flujos de trabajo.
Talento y organización
Incluso con datos e infraestructura perfectos, el éxito de la AI depende en última instancia de las personas. Las organizaciones necesitan evaluar sus capacidades actuales, identificar brechas en las habilidades y desarrollar estrategias para desarrollar o adquirir experiencia en AI, ya sea mediante la creación de equipos interfuncionales, la mejora de las habilidades de los empleados existentes o la asociación con expertos externos.
Marco ético y gobierno
A medida que la AI influye cada vez más en las decisiones críticas, las organizaciones deben establecer pautas éticas y estructuras de gobierno claras. Las prácticas responsables de AI protegen contra daños a la reputación, sanciones regulatorias y erosión de la confianza del cliente.
Desarrollo de su estrategia de AI
El siguiente enfoque proporciona un marco práctico para desarrollar una estrategia de AI integral:
1. Evalúe las capacidades actuales
Realice una evaluación exhaustiva de la preparación para la AI de su organización examinando:
- Activos de datos: ¿Qué datos recopila actualmente? ¿Es accesible y relevante para posibles casos de uso de AI?
- Infraestructura tecnológica: ¿Su infraestructura existente admite cargas de trabajo de AI?
- Talento y habilidades: ¿Qué experiencia relacionada con la AI existe en su organización?
- Preparación de la organización: ¿Existe un patrocinio ejecutivo para las iniciativas de AI?
2. Definir objetivos claros
Las iniciativas de AI deben estar impulsadas por objetivos comerciales específicos. Trabaje con las partes interesadas para identificar objetivos como mejorar la eficiencia operativa, mejorar las experiencias del cliente o acelerar la innovación. Para cada objetivo, defina KPI medibles para realizar un seguimiento del progreso y demostrar valor.
3. Identificar y priorizar casos de uso
Identifique posibles casos de uso de AI que podrían ayudarlo a alcanzar sus objetivos. Priorícelos usando una matriz de valor comercial frente a viabilidad que considere el impacto potencial, la complejidad técnica, la disponibilidad de datos y la preparación organizacional. Enfóquese primero en las victorias rápidas (alto valor, alta viabilidad) mientras desarrolla capacidades para oportunidades más complejas.
4. Desarrolle una estrategia de datos
Cree una estrategia de datos que aborde los requisitos de recopilación, almacenamiento, gobierno e integración para sus casos de uso priorizados. Muchas organizaciones consideran que su infraestructura de datos existente es insuficiente para las cargas de trabajo de AI, lo que requiere soluciones de almacenamiento de alta tasa de transferencia y baja latencia.
5. Diseñe una arquitectura tecnológica
Diseñe una arquitectura que considere recursos informáticos, infraestructura de almacenamiento, opciones de implementación y plataformas/herramientas de AI. Su arquitectura debe ser lo suficientemente flexible como para comenzar de a poco, pero escalar a medida que crecen sus iniciativas de AI.
6. Cree una hoja de ruta de implementación
Desarrolle una hoja de ruta detallada que describa un enfoque por fases, la asignación de recursos, el cronograma, la estructura de gobierno y el plan de administración de cambios. Esto garantiza que su estrategia de AI se traduzca en acciones concretas en lugar de seguir siendo teórica.
Cómo superar los desafíos comunes de la estrategia de AI
Incluso con un enfoque bien estructurado, las organizaciones con frecuencia se encuentran con obstáculos al implementar estrategias de AI, que incluyen:
- Problemas de accesibilidad y calidad de datos: Implemente marcos de gobierno de datos, implemente arquitectura de datos moderna y establezca métricas y monitoreo de calidad.
- Falta de talento y brecha de habilidades: Desarrolle una estrategia de talento multifacética que combine contratación, mejora de habilidades y asociaciones; construya equipos multifuncionales que combinen experiencia en el dominio con habilidades técnicas.
- Cuellos de botella en la infraestructura: Implemente soluciones de almacenamiento optimizadas para AI, considere la infraestructura diseñada específicamente para aplicaciones de alta prioridad y establezca métricas de rendimiento claras.
- Resistencia organizacional: Asegure el patrocinio ejecutivo, involucre a los usuarios finales de forma temprana, comunique el “porqué” detrás de las iniciativas de AI y comience con proyectos piloto de alta visibilidad.
- Inquietudes éticas: Pueden surgir problemas de sesgo y privacidad en las aplicaciones de AI. Establezca pautas éticas claras y realice auditorías periódicas de los sistemas de AI para garantizar el cumplimiento.
Medición del éxito de la estrategia de AI
Establezca un marco de medición integral en cinco categorías clave:
- Métricas de calidad del modelo: Rendimiento técnico de los modelos de AI (precisión, precisión/recuperación)
- Métricas del sistema: Rendimiento operativo de la infraestructura (rendimiento, latencia)
- Métricas de adopción: Qué tan extensas son las soluciones de AI (compromiso, satisfacción)
- Métricas operativas: Mejoras en los procesos comerciales (eficiencia, tasas de error)
- Métricas de impacto comercial: Conexión con objetivos estratégicos (ingresos, reducción de costos)
Este enfoque multidimensional ayuda a identificar no solo si la AI ofrece valor, sino por qué podría estar fallando en áreas específicas.
Infraestructura lista para la IA
Incluso la estrategia de AI más sofisticada se desplomará sin la base de infraestructura adecuada. Los entornos de TI tradicionales no fueron diseñados para cargas de trabajo de AI, lo que requiere:
- Alto rendimiento y baja latencia: Procesar enormes volúmenes de datos
- Acceso paralelo: Para admitir operaciones simultáneas en varios nodos de procesamiento
- Escalabilidad: Para adaptarse a volúmenes de datos crecientes y modelos cada vez más complejos
- Acceso unificado a datos: Reunir datos estructurados y no estructurados sin problemas
- Simplicidad operativa: Para reducir la carga de gestión en los equipos de TI
Las organizaciones a menudo descubren que la infraestructura se convierte en un cuello de botella al escalar la AI desde la prueba de concepto hasta la producción. Las soluciones diseñadas específicamente para cargas de trabajo con uso intensivo de datos pueden abordar estos desafíos y, al mismo tiempo, proporcionar una base para el crecimiento futuro.
Potencie su estrategia de AI con Pure Storage
Para liberar todo el potencial de la AI y ejecutar una estrategia de AI eficaz, las organizaciones necesitan una infraestructura que pueda manejar las demandas de las cargas de trabajo de AI modernas. Pure Storage ofrece soluciones integrales diseñadas específicamente para iniciativas de AI:
- AIRI®: Infraestructura lista para la AI para una escalabilidad sin problemas
- FlashBlade®: Almacenamiento escalable y ultrarrápido para cargas de trabajo de AI
- Portworx®: Almacenamiento nativo en contenedores para aplicaciones de AI nativas en la nube
- AIOps de Pure1®: Administración de infraestructura impulsada por AI
Al invertir en Infraestructura lista para la AI, las organizaciones pueden asegurarse de estar equipadas para manejar las demandas de procesamiento y datos de las tecnologías de AI. A medida que la AI continúa evolucionando, contar con la estrategia y las herramientas adecuadas será fundamental para mantenerse a la vanguardia de la competencia.
Convertir la estrategia en una ventaja competitiva
Una estrategia de AI bien ejecutada ya no es opcional, es un requisito previo para el éxito comercial futuro. Al enfocarse en los componentes clave descritos anteriormente y aprovechar las soluciones de infraestructura adecuadas, las organizaciones pueden desarrollar e implementar estrategias de AI que impulsen el valor real del negocio. Ya sea para mejorar la toma de decisiones o reducir los costos operativos, una estrategia de AI bien ejecutada es una inversión preparada para el futuro que posicionará a las empresas para el éxito a largo plazo.
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