AI DIRECTORS SESSION XVIII: LOS RETOS DE LA IA EN PRODUCCIÓN
El 14 de octubre, la XVIII AI Directors Session reunió en el WPP Campus de Madrid a directivos de IA, tecnología, datos e innovación para abordar una cuestión decisiva: cómo llevar la inteligencia artificial a producción sin perder el control sobre los datos, los modelos y los costes.
La sesión, organizada por AI-Network con la colaboración de Hewlett Packard Enterprise I NVIDIA, partió de un diagnóstico compartido: el debate ya no es nube sí o nube no, sino qué tiene sentido en cada caso de uso.
Cuando la soberanía deja de ser una rareza
Hace unos años, apostar por infraestructura propia para la IA parecía ir a contracorriente. La mayoría de las organizaciones adoptó modelos comerciales en la nube por velocidad y presión del mercado.
Hoy el escenario es otro: el contexto geopolítico ha cambiado, los costes reales de la IA se han hecho visibles y las empresas se preguntan qué datos, qué modelos y qué procesos pueden quedar fuera de su perímetro.
Soberanía, gobernanza y escalabilidad en el Banco de España
Amalia Cid Blasco, Private Cloud AI Solution Architect de HPE, conversó con Mónica Molés, directora de DELTA, el Departamento de Experimentación y Laboratorio de Tecnologías Aplicadas del Banco de España.
El Banco recibe la información de créditos e hipotecas de todo el sistema financiero, y esos datos no pueden salir de su infraestructura. Por eso optó por una infraestructura propia, una decisión que hoy, con el cambio geopolítico, se ha convertido en una ventaja estratégica.
Su primer caso de uso en producción, un asistente al empleado con arquitectura multiagente, da servicio a más de 3.000 empleados. Le siguieron el análisis del sentimiento de las intervenciones de los gobernadores, el análisis de noticias financieras para detectar riesgos en las contrapartidas y el análisis documental.
Entre los aprendizajes compartidos: un sistema robusto no se construye en dos meses, sin calidad en los documentos la IA no da buenos resultados y las pruebas automáticas son clave cada vez que se cambia de modelo. Todo ello dentro de un modelo de gobierno de uso responsable que acompaña a las personas.
HPE Private Cloud AI: la AI Factory dentro del perímetro
Juan Zapatero, AI Software Sales Executive de HPE, presentó HPE Private Cloud AI, fruto de la alianza estratégica entre HPE y NVIDIA, con una premisa clara: si el negocio de una organización no es la IA, sus recursos deben dedicarse a crear servicios, no a montar y mantener la infraestructura que hay debajo.
La plataforma se apoya en cuatro principios de diseño:
· Como servicio. Es on-premise y queda dentro del perímetro del cliente, pero el usuario trabaja como en una nube: encuentra modelos, endpoints, API y datos, no máquinas virtuales.
· Para la soberanía. Cada organización define su nivel, desde los datos o el modelo hasta un entorno completamente aislado.
· Empresarial. Pensada para llevar los casos de uso a producción de forma resiliente, soportada, mantenida y protegida.
· Como producto. Más de 2.500 piezas de software integradas en un appliance, validadas con NVIDIA y operativas en unos tres meses.
Mesas de trabajo: experiencias reales
La parte más dinámica de la jornada llegó con las mesas de trabajo. Los asistentes se repartieron en cuatro grupos para compartir lo que funciona, los errores cometidos y las decisiones que siguen abiertas.
· Soberanía y gobernanza en sentido amplio. La soberanía está sobre la mesa de todas las organizaciones, y gobernar la IA implica saber cuánto cuesta, quién la usa y qué retorno genera.
· Del "todo a la nube" a la estrategia híbrida. Igual que en la primera ola cloud, la adopción masiva de modelos SaaS empieza a generar problemas a largo plazo: no todos los casos de uso necesitan la nube.
· Ir con cabeza: casos de uso concretos. Un único "supercerebro" con todo el conocimiento de la empresa no funciona; hay que avanzar poco a poco.
· Eficiencia, adopción y control de agentes. Superadas las reticencias gracias a la formación, la nueva preocupación es el control de los agentes.
Cinco claves para pasar a la acción
· Define qué datos no pueden salir de tu perímetro antes de elegir arquitectura.
· Decide nube, híbrido o soberano caso de uso a caso de uso.
· Prepara la batería de pruebas antes de cambiar de modelo.
· Cuida la calidad del dato antes de pedirle nada a la IA.
· Acompaña y forma a las personas, no solo les des la herramienta.
La jornada terminó con un cóctel de networking, donde la conversación continuó entre los directivos asistentes.
Nuestro agradecimiento a HPE I NVIDIA por su colaboración, a Iván Vicente y AXICOM por acogernos en su espacio, y a todos los directivos que compartieron su experiencia. Porque cuando compartimos, crecemos juntos.
