IA Generativa y nube híbrida [Encuentro IT]

La Inteligencia Artificial Generativa y su despliegue en entornos de nube híbrida protagonizaron el debate en un Encuentro IT celebrado el pasado 24 de abril en el restaurante Urrechu de Madrid, organizado por MCPRO en colaboración con Hewlett Packard Enterprise.

Bajo el título “IA Generativa y nube híbrida: casos de éxito en sectores clave”, la mesa redonda reunió a líderes tecnológicos de grandes organizaciones para explorar la temática desde la estrategia hasta la práctica.

Participaron Fernando San Martín, jefe de Unidad de Transformación, Negocio Digital e Innovación de CESCE; Jon Blázquez, director de Transformación Digital e IT de Elecnor; Ignacio Jiménez, director general de Iberinform – Crédito y Caución; Mario Robledo, director de TI de Atrevia, y José Antonio Montano, IT Manager de DAF, junto con Roberto Torres, CTO presales manager de HPE y Jaime Matute, enterprise account manager de HPE.

El eje central fue entender por qué cada vez más organizaciones optan por entornos de nube híbrida privada en vez de la nube pública para sus iniciativas de IA Generativa, qué hoja de ruta siguen para adoptar esta tecnología con garantías y qué resultados tangibles está dando en sectores como las finanzas, la manufactura o el comercio electrónico.

Nube híbrida privada para la IA

El debate comenzó abordando las limitaciones de la nube pública a la hora de escalar proyectos de IA Generativa. Los participantes coincidieron en que factores como la latencia, la soberanía del dato o la seguridad pesan enormemente al decidir dónde ejecutar estas cargas de trabajo.

“La nube pública nos ofrecía rapidez inicial, pero al intentar escalar nos topamos con problemas de latencia y, sobre todo, de soberanía del dato”, comentó Fernando San Martín. “En un sector regulado como el financiero, no podemos arriesgar datos sensibles fuera de nuestro perímetro; con una nube híbrida privada mantenemos el control total”, añadió, enfatizando la importancia de la seguridad y el cumplimiento normativo.

En la misma línea, Ignacio Jiménez apuntó que la gobernanza de los modelos y los datos es mucho más manejable en infraestructura propia: al tener los sistemas “en casa”, se facilitan políticas internas para controlar cómo se entrenan y utilizan los modelos de IA, algo vital para la tranquilidad de sus equipos de cumplimiento.

Por su parte, desde el ámbito industrial Jon Blázquez subrayó cuestiones de rendimiento y costes: “Trabajando con modelos de IA complejos vimos que las instancias en la nube pública no siempre rendían al nivel esperado, y los costes podían dispararse sin aviso. Con una infraestructura privada sabemos exactamente con qué recursos contamos y optimizamos su uso a largo plazo”. Esta predictibilidad financiera de la nube privada –evitando sustos en la factura mensual– fue resaltada como ventaja por varios asistentes.

Desde la perspectiva del proveedor tecnológico, Roberto Torres destacó que la personalización y la cercanía de los datos marcan la diferencia: “Una nube privada nos permite afinar la infraestructura específicamente para cargas de IA Generativa, algo que en un entorno público compartido es mucho más difícil. Además, al mantener los datos cerca, evitamos las latencias inherentes y reforzamos la seguridad”.

En el sector de la comunicación, Mario Robledo añadió que la confidencialidad y la calidad de los resultados son críticas: “No podemos exponer información sensible de clientes usando modelos públicos no controlados. Al operar en un entorno de nube privada, entrenando modelos propios, nos aseguramos de que la IA genere contenidos alineados con el tono y los estándares que exigimos”.

En resumen, la primera conclusión del encuentro fue clara: una nube híbrida privada bien gestionada ofrece más garantías en rendimiento, seguridad, control del dato y costes predecibles para proyectos de IA Generativa, frente a las incertidumbres de delegar esas cargas a una nube pública generalista.

Hoja de ruta para la adopción de la IA Generativa

Otro bloque del debate se centró en cómo las organizaciones están abordando la adopción práctica de la IA Generativa puertas adentro. Una de las primeras recomendaciones fue seleccionar casos de uso piloto y de alto impacto. “En nuestro caso priorizamos proyectos donde teníamos datos abundantes y una necesidad de negocio clara”, compartió Ignacio Jiménez. “Así demostramos rápidamente el valor de la IA Generativa sin asumir grandes riesgos de inicio”, señaló.

Varios participantes reconocieron que fue necesario rediseñar la arquitectura de datos para poder explotar la IAGen eficientemente. José Antonio Montano incidió en este punto: “Sin datos de calidad, la IA no funciona. Tuvimos que unificar nuestras fuentes de información para entrenar modelos con datos confiables y actualizados”. Este esfuerzo en la base de datos, aunque considerable, resultó clave para sentar los cimientos de proyectos más ambiciosos. También hubo consenso en que existen barreras internas (culturales, técnicas y hasta regulatorias) que atender.

Jaime Matute destacó la importancia de la gestión del cambio dentro de las plantillas: “Es crucial crear conciencia en toda la organización de que la IA Generativa viene a potenciar las capacidades humanas, no a reemplazarlas. Un enfoque colaborativo entre negocio y TI, con casos de uso concretos de éxito, ayuda a vencer el escepticismo inicial”. La implicación temprana de los departamentos de negocio, trabajando codo con codo con el área de TI, se mencionó como factor de éxito para alinear la tecnología con las necesidades reales y lograr respaldo ejecutivo.

Finalmente, se abordó cómo planificar la escalabilidad de los proyectos de IAGen sin que se dispare la complejidad operativa ni el gasto. Aquí se subrayó la importancia de diseñar desde el inicio con una visión a largo plazo. Algunos asistentes indicaron que contar con plataformas flexibles y modelos híbridos les permite crecer de forma gradual y controlada.

Por ejemplo, aprovechar soluciones bajo suscripción como HPE GreenLake –que extiende el modelo de pago por uso al entorno on-premises– ofrece la posibilidad de añadir capacidad de cómputo IA según demanda, pero manteniendo la previsibilidad financiera a medida que aumentan las cargas de trabajo. De este modo, la empresa puede escalar sus iniciativas de IA sin sobresaltos, asegurando que los costes se mantengan alineados con el valor generado.

Ventajas de HPE Private Cloud AI frente a la nube pública

Los asistentes también pudieron conocer de primera mano las conclusiones del informe especial “IA Generativa y nube híbrida: casos de éxito en sectores clave” elaborado por MCPRO, que profundiza en estas tendencias y comparativas.

Dicho informe analiza por qué, para muchas organizaciones, la mejor opción para desplegar cargas de trabajo de IAGen no es la nube pública tradicional sino entornos híbridos de nube privada. En particular, destaca las ventajas de la plataforma HPE Private Cloud AI frente a las alternativas de nube pública.

A continuación, se resumen algunos de los beneficios clave identificados al optar por una nube privada de IA dedicada en lugar de por la nube pública generalista:

Rendimiento: La infraestructura dedicada de HPE PCAI viene optimizada para IA, con aceleradores NVIDIA de última generación, lo que brinda un rendimiento máximo y predecible tanto en entrenamiento como en inferencia. Al estar adaptada a cargas de trabajo específicas, permite personalizar la pila tecnológica para cada caso de uso y proyecto. Esto se traduce en que los modelos entrenan más rápido y las soluciones de IA llegan antes a producción.

En cambio, en la nube pública los recursos son compartidos (multitenant) entre muchos clientes y no siempre se puede afinar el hardware a necesidades particulares de una organización, lo que puede limitar el rendimiento; además, los datos deben viajar hasta los centros del proveedor para ser procesados, añadiendo latencia y sobrecarga en el proceso.

Seguridad: En una nube privada, la empresa mantiene un entorno aislado bajo su completo control, implementando medidas de seguridad exhaustivas adaptadas a sus políticas internas y a las regulaciones específicas de su sector. Los datos sensibles nunca salen del perímetro corporativo, reduciendo drásticamente el riesgo de accesos no autorizados o filtraciones.

Por el contrario, en un servicio de nube pública las cargas de trabajo de IA residirían en infraestructuras compartidas fuera del alcance directo de la organización, lo que aumenta la superficie de ataque y plantea mayores retos de cumplimiento y confianza (especialmente en industrias altamente reguladas como banca, salud o gobierno).

Gobernanza de datos: Una plataforma privada facilita la soberanía del dato y el gobierno sobre la información y los modelos de IA. Con HPE PCAI, los equipos de TI pueden monitorizar, auditar y ajustar los modelos generativos con gran granularidad, decidiendo cómo se entrenan, con qué datos y bajo qué parámetros éticos o de privacidad.

Esto asegura un cumplimiento rigoroso de normativas (por ejemplo, GDPR) y de las políticas internas de uso de datos. En entornos de nube pública, delegar el alojamiento de datos y modelos a un tercero implica ceder parte de ese control; la organización debe confiar en las garantías del proveedor y puede perder visibilidad sobre quién accede a sus datos o cómo se utilizan exactamente los resultados de sus modelos.

Latencia: Para aplicaciones de IA que requieren respuestas casi en tiempo real o un procesamiento cercano al origen de los datos, la ubicación on-premises o en nube privada local de HPE PCAI ofrece latencias mínimas. Al no tener que enviar datos masivos a centros de datos remotos, se evitan demoras significativas y se puede interactuar con los modelos de forma mucho más ágil.

Esto es vital, por ejemplo, en entornos industriales (donde una máquina inteligente debe reaccionar al instante) o en escenarios como el trading financiero automatizado. En la nube pública, en cambio, la latencia y el throughput dependen de la conexión de red y de la distancia a los datacenters del proveedor, lo que puede ser un obstáculo para ciertos casos de uso críticos que demandan inmediatez.

Costes: El modelo de nube privada de HPE aporta una mayor previsibilidad de costes a largo plazo. Las organizaciones pueden dimensionar su infraestructura de IA según sus necesidades (o contratarla as-a-service vía suscripción con GreenLake), manteniendo un control fino sobre el gasto. Se evitan así las “sorpresas” de facturación que a veces ocurren en la nube pública cuando el uso real excede lo presupuestado –por ejemplo, por picos de consumo de GPU o por costes de salida de datos inesperados–.

De hecho, en muchos escenarios de uso intensivo, una solución dedicada puede resultar más rentable a medio plazo, al eliminar los cargos variables por consumo continuo y minimizar los costes ocultos asociados a los proveedores de nube pública. En resumen, con una nube híbrida privada bien administrada, el coste total de propiedad de la IA puede optimizarse y hacerse mucho más transparente.

En conjunto, el informe de MCPRO deja patente que HPE Private Cloud AI brinda a las empresas una base sólida para acelerar sus iniciativas de IA con el máximo rendimiento y control, algo difícil de lograr en entornos 100% públicos. Estos argumentos técnicos complementaron las experiencias prácticas compartidas durante la mesa redonda.

Casos de éxito en sectores clave

Como colofón de la jornada, se habló de casos de uso reales donde la IA Generativa ya está aportando valor en diferentes sectores. Estas experiencias ilustraron de manera tangible cómo la combinación de IAGen y nube híbrida privada se traduce en ventajas competitivas en distintos ámbitos:

En el sector financiero, la IA Generativa se está aplicando para optimizar operaciones y mejorar el servicio al cliente sin comprometer la seguridad. Además, hay chatbots capaces de entender preguntas complejas sobre pólizas o productos financieros y ofrecer respuestas precisas en lenguaje natural, lo que agiliza trámites que antes requerían interacción humana y mejora la experiencia del usuario.

También se está aprovechando la IAGen para automatizar el análisis de datos y la generación de informes. Hay modelos que generan informes de riesgo crediticio en minutos a partir de enormes volúmenes de datos financieros y empresariales, tarea que antes podía llevar horas.

En el ámbito industrial, donde la eficiencia y la innovación van de la mano, también abundan ejemplos. Se está aplicando diseño generativo en proyectos de ingeniería para tener cientos de diseños alternativos de componentes y estructuras atendiendo a especificaciones concretas (peso, resistencia, materiales, etc.). Esto permite descubrir configuraciones óptimas que a veces superan a las concebidas por métodos tradicionales, acelerando la fase de diseño de infraestructuras de todo tipo.

Asimismo, se está aprovechando la IA para optimizar la cadena de suministro y la producción. Mediante un sistema generativo que analiza en tiempo real datos de inventarios, pedidos y plazos de entrega, es posible obtener pronósticos dinámicos y recomendaciones.

La industria de la comunicación no se queda atrás en la adopción de IA Generativa. Por ejemplo, se emplean modelos generativos para producir borradores de notas de prensa, artículos o campañas publicitarias a gran velocidad, manteniendo el tono y estilo requeridos por cada marca. El resultado es un proceso creativo más rápido pero igualmente riguroso, que permite gestionar un mayor volumen de proyectos. También se está explorando el uso de IAGen para analizar el torrente de datos de las redes sociales y generar resúmenes ejecutivos sobre tendencias o reputación de marca, facilitando la toma de decisiones en campañas de comunicación.

Pero estos son solo unos ejemplos de todos los que se pueden encontrar en el informe “IA Generativa y nube híbrida: casos de éxito en sectores clave” en otros sectores como la Administración Pública, el retail y comercio electrónico, la sanidad, las telecomunicaciones o la educación.