La inteligencia artificial avanza a gran velocidad y abre nuevas oportunidades para que las organizaciones mejoren su eficiencia, obtengan información estratégica y desarrollen nuevas capacidades digitales. Sin embargo, llevar la IA desde proyectos piloto hasta implementaciones empresariales sigue siendo uno de los mayores desafíos para las organizaciones, según Jay Subramanian, Gerente General de Plataformas de Almacenamiento Core de Hitachi Vantara.

En una columna de opinión, el especialista señala que el problema no es la falta de ambición, sino la preparación para escalar. Las empresas administran hoy enormes volúmenes de datos distribuidos entre infraestructura local, múltiples nubes y entornos edge. Al mismo tiempo, deben responder a mayores exigencias de gobernanza, seguridad y sostenibilidad, mientras las cargas de trabajo de IA demandan cada vez más capacidad de cómputo e infraestructura.

Este desafío es especialmente crítico para industrias como servicios financieros, manufactura, energía y transporte, donde la continuidad operacional depende de datos confiables y de una infraestructura altamente resiliente. En estos sectores, una interrupción, una decisión basada en información errónea o una falla de los sistemas puede traducirse rápidamente en pérdidas económicas y daños reputacionales.

Subramanian aborda la brecha entre el interés y la preparación. La adopción de la IA avanza más rápido que la capacidad de muchas organizaciones para aprovecharla. En América Latina, el desafío ya no es adoptar la IA, sino crear las bases de datos, infraestructura y gobernanza necesarias para escalarla. Según IDC, el 97% de las organizaciones de la región planea aumentar su inversión en inteligencia artificial durante los próximos 12 meses, mientras la gestión y calidad de los datos siguen siendo uno de los principales obstáculos para capturar valor de estas iniciativas.

La conclusión del especialista es evidente: el éxito de la IA depende tanto de los modelos como de la calidad de los datos. Para las empresas que buscan escalar de manera responsable, la clave está en modernizar las arquitecturas de datos, garantizar la confiabilidad de la información y construir una infraestructura resiliente que permita integrar innovación, confianza y continuidad operativa, especialmente en sectores altamente regulados.