Cloud IA: automatización y eficiencia para su negocio

Cloud IA o Inteligencia artifical en la nube se convierte en al alternativa ideal para las compañías que ya utilizan el potencial de ambas tecnologías para ampliar y escalar sus negocios.

¿Qué es la Cloud IA?

La inteligencia artificial en la nube es la integración de tecnologías de IA —como machine learning, procesamiento de lenguaje natural o visión artificial— con servicios de computación en la nube. Esto permite a las empresas acceder a modelos de IA avanzados sin necesidad de infraestructura propia, escalar sus capacidades bajo demanda, automatizar procesos y obtener análisis inteligentes en tiempo real.

Con el auge de los modelos de inteligencia artificial generativa en los últimos años, empresas de todos los sectores se interesaron en incorporar esta innovación en sus esquemas de trabajo. Su objetivo es ser más eficientes y, una forma de alcanzarlo, es incorporando IA en sus entornos multinube.

A nivel local, Latinoamérica está posicionada como un HUB tecnológico para la transformación digital a nivel global. Según la consultora IDC, la región tuvo un crecimiento del 9.7% en el gasto interanual en infraestructura en la nube durante el segundo trimestre de 2024.

Tabla de proyecciones IDC, 2024. Estimaciones basadas en tendencias de inversión en infraestructura cloud a nivel empresarial.

Juan Pablo Seminara, Director de Investigación de Worldwide Enterprise Infrastructure Trackers, afirmó que el crecimiento del gasto en infraestructura en la nube sigue impulsado “por la aceleración de las inversiones en IA, que impactaron especialmente en los servidores, pero también impulsaron el gasto en almacenamiento empresarial”.

Con la nube, las empresas han encontrado un aliado estratégico para ahorrar costos, agilizar y adecuar sus operaciones de acuerdo con sus necesidades. Respecto a la inteligencia artificial, su adopción reduce la brecha digital existente con otros sectores mejor posicionados, como son Asia-Pacífico, Norteamérica y Europa.

De acuerdo a un informe más reciente del Foro Económico Mundial, el 82% de las empresas encuestadas consideran a la inteligencia artificial generativa como un pilar estratégico para transformar sus operaciones. Este impacto no solo se limita a la automatización o eficiencia operativa, sino también al desarrollo de nuevos modelos de negocio potenciados por la nube.

El rol de la IA en la nube

Es un hecho que casi todas las empresas en la actualidad operan en la nube. Según KPMG, 55% de las empresas a nivel global operan al menos en un entorno de nube híbrida, una mezcla de nube privada y pública. En relación a esto, la consultora afirma que El 97% de las empresas que utilizan la nube utilizan también los servicios de IA que ofrecen sus proveedores de la nube.

Pero ¿cuál es el rol de la IA en un entorno virtual? Los grandes modelos de lenguaje (LLM) no sólo facilitan el desarrollo de productos y servicios, sino que está tomando cada vez más predominancia en varios espacios de nuestras vidas. Así lo afirma la UNESCO en una publicación sobre el impacto de la IA en las relaciones humanas.

“La IA permite que máquinas simulen aspectos de la inteligencia humana tales como la percepción, la solución de problemas, la interacción lingüística y hasta la creatividad”, dice la organización de las Naciones Unidas. Y uno de los espacios donde se introduce con más fuerza es en el trabajo.

En un entorno multinube, la inteligencia artificial habilita a las empresas a automatizar tareas rutinarias como la gestión de recursos, el escalado automático e incluso la detección de incidentes. Esto permite a sus trabajadores destinar más esfuerzos a tareas que ofrecen un valor agregado a la compañía y monitorear aquellas que resultan más repetitivas y solo demandan tiempo de trabajo.

Cómo la IA en la nube impulsa la innovación empresarial

Actualmente, organizaciones de todos los sectores (salud, retail, servicios financieros y manufactura) están adoptando inteligencia artificial en la nube con el objetivo de resolver distintos desafíos.

Para saber más sobre esto, conversamos con Juan Pablo Estévez, líder de área para la región South Latin America (SOLA) en AWS; uno de los principales hyperscalers junto con Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), entre otros.

Estévez señala que la inteligencia artificial en la nube se ha transformado en un pilar estratégico de innovación para la innovación en las organizaciones de la región. “Gracias a herramientas de IA generativa y procesadores, pueden crear, entrenar y desplegar modelos de machine learning de forma ágil y escalable, sin necesidad de encargarse de infraestructuras complejas”, explicó.

El uso de IA en la nube acelera la experimentación y el desarrollo de nuevos productos a nivel empresarial. Esto, dice Estévez, facilita el acceso a aplicaciones como la predicción de la demanda, la automatización de tareas, detección de fraudes y el diagnóstico asistido mediante inteligencia artificial.

Estrategias para implementar IA en la nube de forma eficiente

Dado el avance sin precedentes que la IA tuvo a nivel regional, la profesionalización de su uso se ha convertido en un terreno cada vez más competitivo para las empresas.

Microsoft afirma que el 78% de las pymes en Sudamérica están adoptando esta tecnología para transformar sus negocios y destacar entre la competencia pero ¿qué estrategias utilizan para implementar IA de forma eficiente?

En Chile, un pequeño puerto gestiona un contenedor en minutos con ayuda de la IA. En Colombia, un préstamo se aprueba en cuestión de horas gracias a la optimización en la búsqueda de información automatizada. En Argentina, por ejemplo, una plataforma tecnológica selecciona con una precisión del 90% al candidato ideal para ocupar un puesto de trabajo.

En una región donde las pymes aportan casi la mitad del PBI en países como Argentina (42%) y Colombia (40%), la incorporación de IA en la nube resulta un aspecto no solo innovador, sino también necesario para quienes buscan es competir a nivel global. Estas herramientas optimizan sus procesos y mejoran la eficiencia operativa.

Casos de éxito: empresas que han adoptado IA en la nube

La aplicación de IA en la nube está dejando marcas en varias áreas claves para una compañía que busca expandirse, inclusive el medio ambiente. Cuando hablamos de nube e inteligencia artificial, las primeras prácticas que vienen a la mente son optimización laboral, uso de softwares y plataformas as a service e incluso la optimización del ROI. Pero existen muchas más.

“El crecimiento del gasto en infraestructura en la nube sigue impulsado por la aceleración de las inversiones relacionadas con la IA, que afectó especialmente a los servidores, pero también disparó el gasto en almacenamiento de las empresas”. Juan Pablo Seminara, IDC”

En ese sentido, el Foro Económico Mundial ha reconocido tres casos de éxito destacados en materia ambiental. La organización subraya cómo ambas herramientas pueden contribuir a cuidar el planeta Tierra y poner en cuestión nuevas ideas frente a esta discusión, que ha cobrado relevancia en los últimos años.

Shell: Reducir los GEI a través de inteligencia artificial y la nube

Dentro del mercado energético y la producción de combustibles, Shell está dando un gran paso hacia la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero del gas natural licuado (GNL) gracias al uso de inteligencia artificial, nube y datos.

A través del uso de IoT, sensores en planta, análisis de big data y automatización; Shell logró recopilar enormes volúmenes de información en la nube provenientes de sensores que miden variables críticas como la presión, la temperatura y el caudal.

Con ayuda de la IA, el gigante energético analiza los datos obtenidos para optimizar continuamente el rendimiento de la planta y minimizar las emisiones de dióxido de carbono (CO2).

Gracias a esto, Shell pudo optimizar la ebullición de gases en un 70% en una de sus plantas de GNL. A nivel anual, proyectan reducir unas 130 000 toneladas de CO2 al año.

Microsoft: Minería ecológica con edge computing e IA

En el área de la exploración minera, uno de los gigantes de Silicon Valley, Microsoft, se asoció con Boliden, una empresa sueca especializada en la extracción de zinc, cobre, plomo, níquel, oro y plata; para hacer su trabajo más sostenible.

Utilizando plataformas nube, sensores IoT, computación en el borde y visión artificial basada en inteligencia artificial, Boliden puede compilar datos del suelo y analizar con mayor precisión la obtención de minerales y el excavado de minas, pozos y otras estructuras.

Incluso, la utilización de estas tecnologías no solo facilita el trabajo logístico. También ayuda a la empresa a evaluar mejor la estabilidad del terreno, prevenir accidentes y limitar el impacto ambiental.

Desafíos y soluciones en la integración de IA y servicios en la nube

Al implementar inteligencia artificial en un entorno tan flexible como la nube, surgen desafíos que las organizaciones deben considerar. En este contexto, Estévez destaca los siguientes y ofrece algunas soluciones al respecto:

• Gobernanza de datos y cumplimiento normativo: es fundamental establecer políticas claras que aseguren un uso ético, seguro y responsable de la información alojada en la nube
• Falta de profesionales capacitados en IA: en América Latina, esta carencia se puede enfrentar con la ayuda de programas formativos desarrollados junto a actores del sector público y privado
• Integración con sistemas empresariales existentes: adaptar modelos de IA a la infraestructura tecnológica actual requiere, en muchos casos, procesos de modernización estructural
• Optimización de recursos y costos: gestionar de forma eficiente la infraestructura tecnológica y operativa para lograr escalabilidad y sostenibilidad financiera

Sumado a estos puntos, la adopción responsable y escalable de la inteligencia artificial requiere un marco ético integral que garantice transparencia, seguridad y confianza en todos los niveles de la organización.

Según el informe citado anteriormente: AI in Action: Beyond Experimentation to Transform Industry del Foro Económico Mundial, los principios fundamentales incluyen la gobernanza interna (self-governance), la protección de datos, la formación de talento, la ciberseguridad, la colaboración entre sectores y el desarrollo de una infraestructura digital robusta.

Además, subraya la importancia de integrar principios de “IA responsable” alineados con marcos como el Digital Trust Framework, que prioriza la seguridad, la inclusividad, la supervisión y la ética en el diseño y operación de los sistemas de IA​.

Las plataformas en la nube juegan un papel central como habilitadoras clave para escalar soluciones de IA en el entorno empresarial. El estudio destaca que la computación en la nube, combinada con arquitecturas abiertas, permite una infraestructura flexible y segura, clave para integrar modelos avanzados como los de IA generativa.

Esta capacidad acelera el tiempo de despliegue de soluciones e impulsa la innovación mediante la automatización, la analítica avanzada y la disponibilidad de datos en tiempo real. Estas plataformas, a través del uso eficiente de recursos compartidos​, permiten:

• Mejor colaboración intersectorial
• Acceso a modelos preentrenados
• Reducción de costos

Futuro de la IA en la nube: tendencias emergentes

Utilizar IA en la nube para optimizar el ROI

Empresas consolidadas en el sector que invierten en plataformas cloud dicen que uno de sus mayores desafíos es generar un balance entre beneficios, magnitud de cambio y retorno de inversión (ROI). Sin embargo, la consultora Mckinsey & Company afirma que la IA generativa puede transformar significativamente esta ecuación de valor.

Según la consultora, “muchos creen que la IA generativa podría ser un factor disruptivo que transforme la dinámica del retorno de la inversión (ROI) de los programas en la nube y acelere su adopción”. En el futuro, las empresas podrán integrar inteligencia artificial en la nube de diversas maneras:

La IA generativa puede agregar entre 75% y 110% de ROI incremental a los programas en la nube a través de tres beneficios clave:

• Desbloquear nuevos casos de uso comercial
• Reducir el tiempo y el costo de la remediación y migración de aplicaciones
• Aumentar la productividad de los equipos de desarrollo de aplicaciones en la nube

Las grandes empresas ejecutan solo entre el 15% y el 20% de sus aplicaciones en la nube. Sin embargo, McKinsey afirma que las aspiraciones de estas compañías siguen siendo altas. Más de 80 organizaciones encuestadas por la consultora aspiran a ejecutar la mayoría de sus aplicaciones en un entorno nube en plazos de cinco a siete años.

Adoptar IA en la nube sin expandir la huella de carbono

Está claro que las tecnologías que impulsan a las empresas hacia un entorno más digital están avanzando a un ritmo vertiginoso. Esta evolución no llega sola y tiene un impacto en otras áreas de la vida, como es el medio ambiente. Solo el funcionamiento de centros de datos representa el 3% del consumo eléctrico mundial y se espera que alcance el 4% para 2030.

Un aspecto negativo de la inteligencia artificial es su demanda energética para garantizar su funcionamiento. Es por esto que, el Foro Económico Mundial recomienda la siguiente lista de acciones a seguir para incorporarse como empresa a la revolución de la IA sin aumentar también la huella de carbono de la informática.

• Mejorar la utilización mediante la computación en la nube, dejando atrás los centros de datos físicos que demandan un mayor mantenimiento, reemplazo de piezas y una tasa de uso alta.
• Desarrollar arquitecturas específicas, utilizando unidades de GPU, TPU, entre otros; para ejecutar cargas de trabajo para cada dominio específico.
• Habilitar la portabilidad de la carga de trabajo, automatizar procesos, invertir en nuevas tecnologías como chips más avanzados que demandan un consumo menor de energía.
• Automatizar la optimización del rendimiento, encontrar el hardware más adecuado para las necesidades de la empresa.
• Utilizar fuentes de energía sostenibles, reutilizar el calor del centro de datos como fuente de energía; obtener créditos fiscales para incentivar el uso de energías de GEI negativo.

Sobre el tema, la Organización de las Naciones Unidas destacó cómo la IA basada en infraestructura en la nube puede ser clave para evaluar y mitigar los efectos del cambio climático. En particular, su uso en sistemas de análisis predictivo permite optimizar recursos energéticos, reducir emisiones y reemplazar metodologías tradicionales altamente demandantes.

Seleccionando la plataforma de IA en la nube adecuada para su negocio

Invertir en productos de infraestructura de computación y almacenamiento en la nube se convirtió en una prioridad para las empresas en los últimos meses. Según con la International Data Corporation (IDC), esta inversión aumentó un 61.5% interanual en el segundo trimestre del año pasado, el equivalente a unos US$ 42 900 millones.

Sin embargo, a la hora de elegir un socio de inteligencia artificial en la nube, existen múltiples aspectos a tener en cuenta para aprovechar al máximo su potencial. Ten en cuenta que no existe una mejor plataforma, sino una solución que se adecúa mejor a las características, necesidades y objetivos de tu empresa.

1. Escalabilidad y rendimiento

Evalúa tus necesidades específicas: ¿Necesitas modelos generativos, analítica predictiva o procesamiento de lenguaje natural? La plataforma debe adaptarse al crecimiento del negocio, lo que permite ejecutar cargas de trabajo ligeras o masivas sin degradar su rendimiento.

2. Compatibilidad

Considera la integración con tus sistemas actuales: ¿Ya usas productos de Google, Microsoft o Amazon? Cuanto más compatible sea con los sistemas que tanto la empresa como sus empleados está acostumbrado a utilizar, menor será el esfuerzo de implementación y adaptación al trabajo.

3. Servicios de IA

Revisa si el proveedor de IA en la nube ofrece modelos pre entrenados, herramientas para entrenar modelos propios y capacidades varias; como la visión por computadora, NLP (procesamiento de lenguaje natural) o inteligencia artificial generativa.

4. Seguridad, privacidad y gobernanza

Asegurate del cumplimiento normativo, es un paso fundamental para las empresas que operan en sectores regulados y/o en distintos países además de su casa matriz. A su vez, hoy es indispensable contar con herramientas de gestión de accesos, cifrado de datos y autenticación en dos pasos.

5. Facilidad de uso

Una plataforma intuitiva, con interfaces visuales y herramientas sin código, facilita la adopción por parte de equipos no técnicos. Las soluciones que equilibran potencia y facilidad de uso permiten que dichos perfiles también puedan aprovechar la incorporación de IA en su trabajo.

6. Modelo de costos

Opta por esquemas de pago escalables y personalizados, que ayuden a la empresa a evaluar costos ocultos como el almacenamiento, la transferencia de datos o el uso de GPUs en entrenamientos intensivos.

7. Soporte técnico

No todas las plataformas ofrecen el mismo nivel de soporte técnico o capacitación, por eso siempre es mejor pensar en el soporte a largo plazo ¿cuánto puede expandirse la compañía en un período de 5 años?

Comparativa de proveedores líderes de IA en la nube

Preguntas frecuentes sobre IA en la Nube

¿Cómo se diferencia la IA en la nube de las soluciones locales?

La IA en la nube se adapta fácilmente a las necesidades del negocio. Ofrece escalabilidad, acceso a hardware potente y menos mantenimiento. A diferencia de las soluciones locales, permite probar, lanzar y actualizar modelos más rápido y con menor coste.

¿Qué consideraciones de seguridad deben tenerse en cuenta al usar IA en la nube?

Asegure el uso de cifrado en reposo y en tránsito, autenticación multifactor y acceso por roles. Si opera en sectores regulados, verifique el cumplimiento de normas como GDPR o ISO 27001.

¿Cómo afecta la latencia en aplicaciones de IA basadas en la nube?

La latencia afecta tareas en tiempo real como chatbots o visión artificial. Para reducirla, use edge computing o zonas de baja latencia del proveedor cloud.

¿Qué modelos de precios existen para servicios de IA en la nube?

Puede pagar por uso, con suscripciones o precios personalizados según consumo. Considere también los costos ocultos: almacenamiento, transferencia de datos y uso de GPUs.

¿Es posible integrar soluciones de IA en la nube con sistemas heredados?

Sí, puede integrar IA en la nube con sistemas heredados usando APIs, middleware o arquitecturas híbridas. Lo ideal es modernizar paso a paso para mantener la compatibilidad y seguir operando sin interrupciones.