La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una realidad disruptiva y un pilar estratégico en todos los sectores, impulsando la productividad y redefiniendo el negocio a nivel global. Diversos expertos y líderes de la industria TIC, desde el sector energético hasta la educación y la supercomputación, coinciden en la urgencia de su adopción y en la necesidad de una gestión integral para aprovechar su inmenso potencial. Algunas de estas voces se reunieron en un encuentro para tratar la IA desde una visión 360.
con Francisca Huélamo, Directora de Tecnología e Innovación de Air Miles España, Daviid Tur, CEO de Do It Now, Carlos Garriga, CIO de IE University, Antonio Rico de Lara, Gerente Senior de Transformación Digital de Repsol y Miguel Terol, Senior System Engineer de VAST Data
Índice de temas
Impulso de la Infraestructura híbrida de Lenovo y AMD
La IA se posiciona como una tecnología verdaderamente disruptiva que cambia el mundo, elevando drásticamente la productividad a nivel personal y profesional, con la premisa de que «no reemplazará empleos, sino que quienes la dominen lo harán«, según dijo Carlos Hernández, LE Senior Account Manager de Lenovo.
No obstante, su implementación empresarial y en la Administración Pública presenta desafíos en términos de hardware, estrategia de datos y cumplimiento de políticas. En este contexto, Lenovo, como fabricante de infraestructura, ofrece soluciones que abarcan desde dispositivos personales hasta centros de datos («from pocket to the cloud»), aptas para entrenamiento masivo, fine-tuning e inferencia.
«Existe una clara preferencia del mercado, concretamente el 63%, por la infraestructura de IA on premise para el entrenamiento de modelos, impulsada por consideraciones de coste y, fundamentalmente, por la privacidad de la información», apuntó Hernández. Lenovo facilita esta hibridación mediante un ecosistema robusto y alianzas estratégicas con líderes como Microsoft, IBM Watson X, Cisco y Nutanix, con quienes han desarrollado soluciones accesibles como un «GPT in a box» para la inferencia de modelos preentrenados.
Esta estrategia de infraestructura se complementa con la propuesta de valor de AMD que, con su modelo «fabless», ha logrado una significativa cuota de mercado en procesadores para centros de datos e hiperescalares, abarcando toda la cadena de IA desde GPU para entrenamiento hasta CPU para inferencia en la nube y dispositivos locales.
Un ejemplo tangible de esta sinergia es el de la Universidad de Málaga (UMA), parte de la Red Española de Supercomputación, que ha evolucionado su centro de cálculo científico de la mano de Lenovo y AMD, llegando a tener más de 20.000 núcleos AMD y posicionándose como el segundo superordenador más grande de España. Además, la UMA planea una gran inversión en IA este año, fundamentada en tecnología Lenovo AMD (nodo SR675), replicando la infraestructura utilizada en otros centros de supercomputación líderes en IA.
AMD escala en la IA empresarial con su estrategia «fabless»
AMD ha adoptado un modelo de negocio «fabless», centrándose en el diseño y software de procesadores mientras delega la fabricación a la empresa taiwanesa de semiconductores TSMC, lo que le permite agilidad y acceso a tecnología de vanguardia, a diferencia de otros fabricantes del sector.
«Esta estrategia ha impulsado un crecimiento bestial, alcanzando un 40% de cuota de mercado en procesadores de data center y siendo número uno en hiperescalares», apuntó José Manuel Gómez, Business Development Executive Enterprise Spain & Portugal de AMD. La propuesta de valor de AMD en IA abarca toda la cadena, desde GPU para el entrenamiento en data centers hasta CPU para la inferencia en la nube y dispositivos. La arquitectura de IA está evolucionando hacia una nube híbrida, donde el dispositivo local gana importancia, permitiendo baja latencia, personalización y seguridad mediante la ejecución de pequeños modelos de lenguaje (LLM) directamente en los PC con NPU (Neural Processing Units).
«La inferencia de IA en el ámbito empresarial se basará mayoritariamente en CPU, lo que representa una barrera de entrada mucho menor para los clientes, dado que estos ya están familiarizados con la infraestructura de CPU en sus data centers, en contraste con los altos costos de los clústeres de GPU», ha explicado José Manuel Gómez.
Inversión y estrategia: La perspectiva energética
A la mesa de debate del encuentro se unieron Francisca Huélamo, Directora de Tecnología e Innovación de Air Miles España; David Tur, CEO de Do It Now; Carlos Garriga, CIO de IE University; Antonio Rico de Lara, responsable de Transformación Digital en Repsol; Miguel Terol, Senior System Engineer de VAST Data y Simón Viñals, Public Sector Commercial Sales Spain & Portugal de AMD.
Desde el ámbito energético, Repsol destaca la IA como una palanca clave de desarrollo dentro de su plan estratégico 2023-2027. Antonio Rico de Lara subrayó que «la IA representa aproximadamente el 60% de sus casos digitales y de su inversión». Repsol fue pionera en lanzar un centro de competencia en IA Generativa en 2024. Su estrategia entorno a la IA se articula en tres pilares:
‘Polvo de oro‘: Enfocado en la productividad de los empleados, utilizando herramientas como Copilot en un entorno controlado para garantizar la seguridad de los datos.
‘Pepita de oro‘: Orientado a la redefinición de procesos, como la hipersegmentación para ofertas comerciales personalizadas o la prevención de problemas de salud en empleados.
‘Mina de oro‘: Para reinventar el negocio, planteando cómo se construiría si se empezara desde cero con IA generativa.
Infraestructura y soberanía del dato: La base de la IA
La base sobre la que se asienta el desarrollo de la IA es la supercomputación (HPC, por sus siglas en inglés). David Tur reformuló la cuestión enfatizando en que la verdadera pregunta es «qué hace la HPC por la IA». La infraestructura, incluidos procesadores, memoria y redes, suponen el «gran cambio» que ha permitido implementar soluciones de IA para problemas antes inabordables. Para el entrenamiento de modelos de IA, se necesita una enorme potencia de cálculo y capacidad para gestionar grandes volúmenes de datos.
La infraestructura, incluidos procesadores, memoria y redes, suponen el «gran cambio» que ha permitido implementar soluciones de IA para problemas antes inabordables
Simón Viñals, por su parte, subrayó la importancia de la soberanía del dato, que impulsa a las organizaciones a ejecutar cargas de trabajo de IA on premise para garantizar la confidencialidad y el control total sobre sus algoritmos. «Se busca evitar el vendor lock-in con tecnologías propietarias, favoreciendo un ecosistema abierto. La posibilidad de hacer fine-tuning de algoritmos con datos privados en infraestructuras locales sin subirlos a la nube es fundamental. Además, la IA en local en los PC (NPU) permite ejecutar modelos con mejor eficiencia, rendimiento y privacidad, incluso sin conexión a internet. La seguridad integrada en el hardware es vital para proteger los datos y evitar vulnerabilidades«.
IA agéntica y aplicaciones disruptivas en sectores específicos
La IA agéntica representa un cambio de paradigma, pasando de la interacción humano-máquina a la interacción autónoma entre agentes de IA que recopilan datos y ofrecen respuestas personalizadas y contextualizadas. Miguel Terol señalo que la IA agéntica, que implica la interacción autónoma entre múltiples agentes de IA, «requiere plataformas de datos seguras, de acceso instantáneo y con capacidades avanzadas de gobernanza y privacidad«. Esto es crucial para la toma de decisiones en diversos campos, desde la prospección de petróleo y gas hasta la gestión del conocimiento y la fidelización de clientes.
En el sector de fidelización trabaja Francisca Huélamo, quien contó que su compañía lleva más de 30 años gestionando información con IA tradicional para mejorar la personalización y la rentabilidad. «La IA generativa ha potenciado el marketing (comunicaciones personalizadas) y el desarrollo de software (asistencia en codificación y documentación), mejorando la eficiencia y la satisfacción del cliente».
La IA se puede considerar como la «cuarta revolución», y la colaboración con proveedores desde las fases iniciales de los proyectos es crucial para el éxito
Para el sector educativo, Carlos Garriga destacó que «la IA es particularmente disruptiva en su misión central de diseminar y certificar conocimiento». Ante un marco regulatorio estricto y la necesidad de proteger la propiedad intelectual y los datos, IE University ha desarrollado soluciones propias:
AI Tutor: Un asistente 24/7 que analiza los contenidos del curso (texto, dibujos, vídeos) para ofrecer respuestas contextualizadas a las preguntas de los alumnos.
AI Feedback: Proporciona retroalimentación personalizada en cualquier momento, basada en la rúbrica específica de cada profesor para trabajos y exámenes.
AI Interactive Cases: Implementa el método socrático a través de un diálogo abierto con la IA, combinando preguntas y enseñanzas para una interacción humana y sofisticada.
Talento y gestión del cambio: Un desafío transversal
La implementación de la IA no es solo un asunto tecnológico, sino transversal a toda la compañía, requiriendo el liderazgo y compromiso de la alta dirección. Francisca Huélamo hizo hincapié en que «si las empresas no proporcionan pautas claras, metodologías y herramientas aprobadas, los empleados usarán herramientas gratuitas e incontroladas, lo que genera riesgos de seguridad y silos de información».
La formación del talento es fundamental. En Repsol, por ejemplo, ha implementado un programa de prompting para directivos y miles de empleados pues, según el directivo, «ya vamos tarde» en la adopción de la IA. No obstante, los expertos señaló que hay que adoptar esta tecnología «sin prisa y con cabeza».
Los expertos señalaron que, esencialmente, la IA no reemplazará puestos de trabajo, sino que potenciará la productividad y la excelencia de los equipos existentes, y mencionaron el caso de Sanofi, una compañía farmacéutica donde un bot de soporte mejoró la eficiencia del servicio a los científicos.
En conclusión, la IA se puede considerar como la «cuarta revolución», y la colaboración con proveedores desde las fases iniciales de los proyectos es crucial para el éxito, buscando asesoramiento en lugar de sólo ofertas tecnológicas. La eficiencia energética y la optimización de los recursos (evitando que una CPU o GPU «parada» sea un «pozo seco») también se integran en esta nueva era de gestión inteligente.
