La inversión en IA continúa acelerándose a nivel global, con proyecciones que sitúan el gasto en 2,59 billones de dólares para 2026, un incremento interanual del 47%. Sin embargo, solo el 28% de los proyectos de IA están generando un ROI medible, y muchos no alcanzan los resultados comerciales esperados.

A medida que las organizaciones buscan capitalizar las oportunidades de IA, muchas incrementan sus inversiones sin entender plenamente cómo operará la IA dentro de su entorno tecnológico existente, especialmente en lo concerniente a la infraestructura de almacenamiento de datos.

Sin una planificación cuidadosa, las empresas corren el riesgo de incurrir en costos más altos, deuda técnica creciente y mayor complejidad normativa, factores que pueden socavar el valor que la IA está diseñada para entregar.

Sin datos, no hay IA

La industria tecnológica suele hablar de IA en términos de rendimiento, potencia de cómputo y velocidad de procesamiento. Pero, en su núcleo, la IA es un sistema de datos.

En años recientes, los procesadores de alto rendimiento (GPUs) y NPUs han recibido buena parte de la atención y la inversión. Aunque el cómputo es esencial, los datos de IA están en constante evolución, expansión y requieren gestión continua a lo largo de su ciclo de vida.

A medida que las organizaciones pasan de la experimentación con IA a su despliegue a escala, la importancia de una infraestructura de datos robusta se vuelve cada vez más clara.

Las empresas deben ser capaces de capturar, almacenar, acceder y gestionar volúmenes crecientes de datos de forma eficiente en cada etapa del viaje de IA. Para maximizar el ROI de IA, las organizaciones deberían ver el almacenamiento y la infraestructura de datos como habilitadores estratégicos, no como tecnologías de soporte. El éxito a largo plazo de IA depende de alinear la infraestructura de almacenamiento con los objetivos tecnológicos y comerciales desde el inicio.

La IA requiere un enfoque diferente para el almacenamiento

Históricamente, las necesidades de almacenamiento de datos eran relativamente predecibles. Un enfoque de “configurar y olvidar” a menudo era suficiente. La era de la IA exige una mentalidad fundamentalmente distinta por varias razones.

En primer lugar, la escala de datos asociada con IA supera con creces lo que muchas organizaciones han enfrentado. Según IDC, la creación anual de datos globales podría triplicarse en los próximos cinco años, alcanzando 718 zettabytes para 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 26,9%.

Las cargas de trabajo de IA también generan continuamente datos adicionales a través de registros, metadatos, salidas sintéticas, actualizaciones de modelos y conjuntos de entrenamiento. Igualmente importante, el rendimiento de IA está fuertemente influenciado por la calidad de la infraestructura de datos subyacente. La capacidad de acceder a grandes conjuntos de datos bien gestionados de forma eficiente impacta directamente en los resultados comerciales.

Al discutir el ROI de IA con la alta dirección, los líderes técnicos deben vincular las decisiones de infraestructura al desempeño financiero. Las GPUs suelen ser entre los elementos más significativos de los presupuestos de IA, y cualquier tiempo dedicado a esperar por entradas/salidas de almacenamiento representa una subutilización de la inversión.

Las arquitecturas de almacenamiento que no están diseñadas para cargas de IA pueden limitar el rendimiento y reducir el retorno general de la inversión en cómputo.

Un ejemplo de enfoque arquitectónico optimizado para IA es el almacenamiento en capas. No todos los datos aportan el mismo valor en cada etapa del ciclo de vida de IA, ni requieren el mismo nivel de rendimiento. Conjuntos de datos de uso frecuente para entrenamiento e inferencia activos pueden beneficiarse de almacenamiento de alto rendimiento, mientras que datos históricos, salidas archivadas y registros de cumplimiento pueden movirse a capas de menor costo.

Al alinear el rendimiento y el costo del almacenamiento con el valor y el perfil de uso de diferentes conjuntos de datos, las organizaciones pueden optimizar el gasto de infraestructura manteniendo el acceso a los datos necesarios para apoyar la innovación, la gobernanza y el desarrollo futuro de modelos.

Las organizaciones que invierten en almacenamiento escalable, rentable y preparado para cargas de trabajo de IA están mejor posicionadas para desbloquear el valor de las iniciativas de IA, al tiempo que construyen una base capaz de apoyar el crecimiento futuro.

Riesgo de cumplimiento y regulatorio de datos en IA

Las consideraciones legales y regulatorias deben formar parte del planeamiento de IA desde el inicio.

A medida que se establecen leyes de IA, las organizaciones deben continuar cumpliendo con obligaciones de datos existentes, incluidas regulaciones como UK GDPR y la Data (Use and Access) Act 2025.

Toda organización con clientes de la UE debe considerar también los requisitos de la UE en torno a gobernanza de datos, transparencia y registro. Los periodos de retención para conjuntos de entrenamiento y registros de modelos pueden ser más largos de lo anticipado, haciendo que la planificación de almacenamiento a largo plazo sea un factor decisivo.

Abordar estas necesidades temprano ayuda a evitar costosas intervenciones de remediación más adelante y respalda una gobernanza más efectiva a medida que las implementaciones de IA escalen.

Hablando de un enfoque proactivo para proteger el ROI de IA

A medida que la adopción de IA crece y los volúmenes de datos continúan expandiéndose, la demanda de capacidad de almacenamiento aumenta rápidamente. Esto está generando nuevos retos de cadena de suministro y adquisición en toda la industria.

Como resultado, las organizaciones ya no pueden asumir que la capacidad estará disponible cada vez que se necesite, especialmente para proyectos de IA a gran escala.

En la práctica, esto implica considerar la previsión de requisitos de almacenamiento junto con las inversiones en GPU e infraestructura, explorar acuerdos de planificación de capacidad a largo plazo e incorporar las necesidades de almacenamiento en los planes de negocio de IA desde el principio.

Una estrategia de almacenamiento proactiva se está volviendo esencial para las empresas que buscan respaldar futuras cargas de IA con confianza, minimizar riesgos operativos y maximizar los retornos a largo plazo de sus inversiones en IA.

La última palabra

El ROI de IA depende no solo de la calidad de sus algoritmos y aplicaciones, sino también de cuán eficazmente las organizaciones gestionan, almacenan y gobiernan sus grandes estates de datos.

Aún una pequeña diferencia en costo por terabyte puede volverse significativa cuando se aplica en entornos a escala de petabytes y exabytes.

Las organizaciones que incorporan la planificación de almacenamiento desde el inicio de su estrategia de IA, tratan la infraestructura de datos como un activo estratégico y se preparan de forma anticipada para las necesidades de capacidad futura estarán en la mejor posición para realizar el valor completo de sus inversiones en IA.

Este artículo forma parte de una serie de perspectivas técnicas destacadas en la industria.

from Latest from TechRadar https://ift.tt/xgaM5i7
via IFTTT IA