La promesa de la IA para transformar operaciones y generar ROI sostenible depende, entre otros factores, de una infraestructura de redes capaz de mover datos con rapidez, seguridad y confiabilidad. Sin embargo, demasiadas organizaciones siguen operando sobre redes obsoletas que no se adaptan a las demandas de IA.

Impacto en el ROI: en proyectos de IA, el rendimiento depende de la capacidad de recoger, trasladar y procesar volúmenes crecientes de datos. Las redes que carecen de ancho de banda suficiente, tienen latencia elevada o carecen de QoS provocan retrasos en la inferencia, cuellos de botella en el entrenamiento y costes descontrolados por sobreprovisionamiento.

Exposición y riesgos de seguridad: las redes anticuadas amplían la superficie de ataque y dificultan la implementación de controles de seguridad modernos. La segmentación deficiente, las actualizaciones de firmware atrasadas y la visibilidad limitada dificultan detectar y mitigar incidentes, elevando el riesgo de filtración de datos y de incumplimiento normativo.

Costos y escalabilidad: mantener una red heredada implica costos de mantenimiento, licencias y equipos que no escalan con la demanda de IA. La necesidad de soluciones temporales y parches genera complejidad operativa y reduce el retorno de la inversión en IA.

El camino hacia la modernización: para liberar el verdadero valor de la IA, las empresas deben modernizar su arquitectura de red. Algunas estrategias efectivas incluyen:

– Adopción de SD-WAN y SASE para una conectividad más ágil y segura entre sedes, nube y edge.
– Implementación de cero confianza y microsegmentación para reducir el movimiento lateral de ataques y contener incidentes.
– Conectividad directa a la nube y a plataformas de IA, con enlaces dedicados y gateways de borde para reducir la latencia.
– Seguridad integrada y visibilidad avanzada mediante telemetría, monitoreo continuo y herramientas de detección de anomalías.
– Gobernanza de identidades, políticas de acceso y cumplimiento de datos.

Cómo medir el impacto en ROI: definir indicadores como la latencia de inferencia, el rendimiento de entrenamiento, la disponibilidad (uptime), el coste por GB de datos procesados y el coste total de propiedad. También medir el tiempo desde la recopilación de datos hasta la acción operativa y el impacto en la precisión y en el valor de negocio.

Plan de acción recomendado: auditar la red actual, priorizar cargas de IA, diseñar una arquitectura de red objetivo e implementar en fases para minimizar riesgos. Gobernanza de forma continua.

Fases sugeridas:
– Fase 1: evaluación y diseño.
– Fase 2: migración de conectividad crítica e implementación de seguridad.
– Fase 3: optimización de rendimiento y observabilidad.
– Fase 4: operación continua y revisión de ROI.

La inversión en una red moderna no solo reduce riesgos y costos, sino que potencia el ROI de IA al acelerar la entrega de insights y mejorar la seguridad. Al priorizar la modernización de redes, las empresas pueden desbloquear el valor real de sus iniciativas de IA.

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