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Tres tendencias de TI impulsadas por datos empresariales
Para 2024, la industria de TI deberá prepararse para los modelos de datos basados en IA y ML, así como para una mayor adopción de la computación de IA en el borde y el desarrollo de nuevas aplicaciones más cerca de las fuentes de datos, dice Nutanix.
Las organizaciones están encontrando un gran valor en los datos que generan y recopilan, tanto así que muchos utilizan la frase: “los datos son el nuevo petróleo”. La información y las aplicaciones se están convirtiendo en la esencia de los negocios, y la rápida innovación en tecnologías de la información está ayudando a las empresas a evolucionar y prosperar en la era digital.
Una creciente mayoría de líderes empresariales cree en el poder de los conocimientos basados en datos para orientar la toma de decisiones. La mayoría ha implantado o está implantando cambios organizativos centrados en los datos, y el 98,2 % prevé que sus iniciativas de datos generen un retorno de la inversión en el corto plazo.
Fernando Zambrano
En Nutanix, visualizamos tres tendencias críticas en datos que las empresas tendrán que tomar en cuenta en 2024 y más allá:
Uno. Preparación del sector para la IA y el aprendizaje automático
Estudios recientes de Gartner muestran que, para 2025, los modelos de datos basados en IA sustituirán al 60 % de los modelos tradicionales existentes. Además, el diseño de la infraestructura también reflejará estos cambios, ya que la mitad de las empresas –frente al 10 % en 2021– desarrollará capacidades para la automatización de la infraestructura en entornos híbridos y multinube.
Cada vez más, las organizaciones delegarán en las IA y automatizarán una serie de tareas como la limpieza de datos, la generación de informes semanales, las pruebas multivariantes y la aplicación de análisis predictivos. Muchas empresas ya utilizan herramientas basadas en IA para el análisis y la visualización de datos complejos.
Los factores específicos que se recomienda que los líderes empresariales evalúen para determinar la preparación para la IA son:
- Integridad y precisión de los datos
- Implantación de las herramientas adecuadas
- Un ecosistema de nube saludable
- Responsabilidad y protección de datos para riesgos específicos de la IA.
Dos. El cambio hacia la computación de IA en el borde
La computación perimetral (edge computing) es una tendencia y supone la colocación de procesos computacionales más cerca del usuario final y de las fuentes reales de datos. Esto puede incluir también la computación de IA por los avances e innovaciones en la tecnología de IA que han surgido recientemente, como los avances en la infraestructura de TI y la adopción generalizada de dispositivos IoT.
Todo ello se remonta a la importancia del análisis de datos en las empresas, pues los propios datos tienen el poder de desplazar el centro de gravedad de una empresa. Éstos están donde está el usuario, por lo que es natural que las empresas se desplacen al borde si son capaces de hacerlo.
Tres. Desarrollo de nuevas aplicaciones más cerca de las fuentes de datos:
Mientras que la IA en el borde acerca las últimas soluciones computacionales basadas en aprendizaje automatizado a las fuentes de datos, también existe la demanda de que el proceso de desarrollo de aplicaciones se produzca también cerca de la fuente. Esto permite un desarrollo de software cada vez más orientado a los datos para informar de decisiones como el diseño de la experiencia del usuario, los procesos de garantía de calidad, etc.
Con la eficiencia de la inteligencia artificial y la flexibilidad de la nube híbrida, las organizaciones pueden ampliar rápidamente y sin problemas las capacidades de desarrollo de aplicaciones desde un centro de datos local a la nube pública. A partir de ahí, esas capacidades pueden trasladarse a otras nubes o a ubicaciones periféricas.
El desarrollo de aplicaciones en la nube híbrida se beneficia de la agilidad, elasticidad y control de costos que no son tan fácilmente accesibles en los entornos tradicionales. Además, los desarrolladores pueden acceder a recursos cruciales de infraestructura y servicios a través de portales de autoservicio basados en la nube y potenciados por las últimas innovaciones en IA y automatización.
Adelantarse a la curva del análisis de datos
La tecnología evoluciona rápidamente en el panorama actual de TI, pero los datos crecen aún más rápido. Hay una explosión de datos en el mundo que los responsables de los líderes pueden aprovechar y utilizar si disponen de los medios para optimizar, gestionar y presentar esos datos de forma significativa.
Con todo el esfuerzo que supone capturar, almacenar, analizar e interpretar los datos, las empresas buscan la mejor analítica empresarial, que ahora es un activo crítico de la empresa.
Sobre el autor: Fernando Zambrana es country manager y director de Ventas en Nutanix México. Tiene más de 20 años de experiencia en soluciones de infraestructura, TI y transformación digital. Antes, trabajó por 16 años en Dell EMC, donde adquirió experiencia en ventas y liderazgo en canales, así como en la expansión de segmentos en mercados verticales diversos.
