Más allá de los proyectos piloto de IA para obtener un valor escalable

Pasar de proyectos piloto aislados de IA a la adopción a gran escala por parte de las empresas sigue siendo un reto importante para muchas organizaciones.

Aunque ahora es habitual experimentar con modelos generativos, el proceso de industrialización de estas herramientas —integrándolas en marcos esenciales de gobernanza, seguridad e integración— a menudo tropieza con obstáculos. Para salvar la brecha entre la inversión y los beneficios operativos tangibles, IBM ha lanzado un nuevo modelo de servicio. Su objetivo es ayudar a las empresas a montar, en lugar de solo construir, su infraestructura interna de IA.

Adopción de un modelo de consultoría basado en activos

Los enfoques de consultoría tradicionales suelen depender en gran medida del trabajo manual para abordar los problemas de integración, un proceso que puede ser lento y costoso. IBM forma parte de un cambio que pretende cambiar esta situación mediante un servicio de consultoría basado en activos. Este modelo fusiona la experiencia en asesoramiento estándar con una biblioteca de activos de software preconstruidos, diseñados para ayudar a los clientes a construir y gestionar sus propias plataformas de IA de manera eficiente.

En lugar de encargar un desarrollo personalizado para cada nuevo flujo de trabajo, las organizaciones pueden utilizar los activos arquitectónicos existentes para rediseñar los procesos y conectar los agentes de IA a los sistemas heredados. Esto permite a las empresas ampliar las nuevas aplicaciones de agentes y obtener valor sin necesidad de realizar cambios importantes en su infraestructura básica, sus modelos de IA o los proveedores de nube elegidos.

Navegación por un entorno multinube

Una preocupación común para los líderes empresariales es la dependencia de un proveedor, especialmente cuando se adoptan plataformas propietarias. La estrategia de IBM reconoce la diversidad de los entornos de TI empresariales. El servicio se basa en una plataforma multivendedor, compatible con Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure, así como con la propia plataforma watsonx de IBM.

Esta flexibilidad se extiende al soporte de modelos, ya que admite variantes tanto de código abierto como de código cerrado. Al permitir a las empresas aprovechar sus inversiones tecnológicas actuales en lugar de obligarlas a sustituirlas por completo, el servicio aborda una barrera clave para la adopción: el temor a acumular deuda técnica al cambiar de ecosistema.

El núcleo técnico de esta oferta es IBM Consulting Advantage, la plataforma de entrega interna de la empresa. Tras haber utilizado este sistema en más de 150 proyectos con clientes, IBM afirma que ha aumentado la productividad de los consultores hasta en un 50 %. La premisa es que, si estas herramientas aceleran la entrega para los propios equipos de IBM, deberían ofrecer una velocidad y eficiencia similares para los clientes.

El servicio también proporciona acceso a un mercado de agentes y aplicaciones de IA específicos para cada sector. Para los líderes empresariales, esto promueve un enfoque «primero la plataforma», desplazando la atención de la gestión de modelos individuales a la supervisión de un ecosistema cohesionado de agentes digitales y trabajadores humanos.

Implementación de un enfoque centrado en la plataforma para ampliar el valor de la IA

La verdadera eficacia de esta estrategia centrada en la plataforma se demuestra mejor a través de su implementación en el mundo real. Pearson, la empresa global de aprendizaje, está utilizando actualmente este servicio para crear una plataforma personalizada. Su implementación combina la experiencia humana con los asistentes de agentes de IA para gestionar el trabajo diario y la toma de decisiones, mostrando la función de la tecnología en un entorno operativo real.

De manera similar, una empresa de fabricación ha empleado la solución de IBM para formalizar su estrategia de IA generativa. El enfoque se centró en identificar casos de uso de alto valor, probar prototipos específicos y alinear el liderazgo en torno a un plan escalable. El resultado fue la implementación de asistentes de IA que utilizan múltiples tecnologías dentro de un entorno seguro y controlado, lo que sentó las bases para una expansión empresarial más amplia.

A pesar de la atención que recibe la IA generativa, traducir la inversión en un impacto financiero cuantificable no es algo automático.

«Muchas organizaciones están invirtiendo en IA, pero lograr un valor real a gran escala sigue siendo un gran reto», afirma Mohamad Ali, vicepresidente sénior y director de IBM Consulting. «Hemos abordado muchos de estos retos internamente utilizando la IA para transformar nuestras propias operaciones y ofrecer resultados medibles. Esto nos proporciona un manual probado para ayudar a los clientes a tener éxito».

El debate en el sector está pasando gradualmente de las capacidades de los grandes modelos de lenguaje (LLM) individuales a la arquitectura necesaria para ejecutarlos de forma segura y eficaz. El éxito en la ampliación de la IA y la obtención de valor dependerá en gran medida de la capacidad de las organizaciones para integrar estas soluciones sin crear nuevos silos de datos u operativos. Los líderes deben asegurarse de que, al adoptar flujos de trabajo agenticos preconstruidos, mantienen estándares rigurosos para el linaje y la gobernanza de los datos.

Véase también: JPMorgan Chase considera el gasto en IA como infraestructura básica

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