Foto: DPL NewsLa Inteligencia Artificial (IA) está llevando a las empresas a replantear su infraestructura tecnológica,debido a que el procesamiento ya no ocurre exclusivamente en la Nube,sino también en los dispositivos. El Edge,los Centros de Datos y las plataformas de Nube forman parte de una arquitectura cada vez más distribuida.
Este fue el planteamiento de Lenovo e Intel,cuya alianza abarca desde el silicio hasta la Nube,de acuerdo con Carlos Rebellón, director de Asuntos Gubernamentales de Intel para América Latina y director de Intel México,en el marco de Andicom 2026.
Augusto Rosa,gerente general de Lenovo Colombia,y Álvaro Mazo Mejía,gerente general de Motorola Colombia,explicaron cómo las empresas pueden avanzar de los pilotos de IA hacia implementaciones productivas,con una infraestructura capaz de responder a necesidades de rendimiento,seguridad,privacidad,gobernanza y escalabilidad.
La apuesta parte de la premisa de que “la IA ya dejó atrás la etapa de experimentación. Las organizaciones han probado diferentes herramientas y casos de uso,pero ahora enfrentan el reto de llevar aquellas iniciativas que demostraron resultados a una escala mucho mayor. Vamos más allá,y es cómo hacemos que estructuralmente funcione”,explicó Rosa.
“Una de las principales transformaciones que está provocando la IA es que el procesamiento puede distribuirse entre distintos puntos de la infraestructura. Algunas tareas pueden ejecutarse directamente en el dispositivo,mientras que otras requieren capacidades de Centros de Datos o Nube”,dijo Rosa.
De ahí surge el concepto de una arquitectura híbrida,en la que dispositivos,infraestructura,servicios y Nube trabajan de manera integrada.
Para Lenovo,esta aproximación permite acercar el procesamiento al lugar donde se generan los datos y,con ello,buscar respuestas más rápidas,procesamiento en tiempo real y una gestión más eficiente de la información.
“Hoy el dato está en cualquier lado. Y el truco es,desde Lenovo y nuestros aliados,cómo vamos y estamos más cerca de donde se genera la información. ¿Para qué? Para que lo tengamos en tiempo real,número uno. Dos,para que tengamos respuestas mucho más rápidas,pero además de eso que traiga un valor a la organización”,explicó Rosa.
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Esta arquitectura cobra especial relevancia a medida que las empresas incorporan agentes de IA capaces de consultar diferentes fuentes de información y ejecutar tareas a partir de una sola instrucción. El objetivo es que un agente pueda interactuar con aplicaciones corporativas,correo electrónico,bases de datos y fuentes externas para entregar información o completar procesos,convirtiéndose en una capa adicional dentro de la operación empresarial.
Sin embargo,cuanto mayor es la cantidad de información involucrada,mayores son también los desafíos relacionados con la privacidad y la seguridad.
“La democratización tiene dos partes: es el acceso,pero no sólo es eso,sino ayudar a las empresas y gobiernos a que se use de manera productiva,a que se puedan transformar procesos”,se explicó durante la conversación.
Esto implica acompañar a las empresas en la identificación de problemas que puedan resolverse con IA,desarrollar pilotos,proporcionar capacidades técnicas y,en determinados casos,participar en su financiación.
El objetivo es que las organizaciones no tengan que comenzar desde cero cada vez que quieran implementar IA,sino que puedan apoyarse en modelos,infraestructura y servicios existentes y adaptarlos a sus necesidades.
Además,el paso de la prueba a la producción obliga a las empresas a tomar decisiones sobre cuáles casos de uso realmente justifican una inversión mayor.
Según Lenovo,actualmente existen organizaciones que ejecutan múltiples pilotos de IA de manera simultánea. Sin embargo,no todos tienen el mismo potencial de escalabilidad.
Antes de llevar una solución a producción,las compañías deben evaluar su impacto en el negocio,la necesidad que resuelve,el retorno de inversión,la disponibilidad y calidad de los datos y las políticas de gobierno de la información.
Un piloto opera normalmente en un ambiente controlado. Al pasar a producción,en cambio,la solución comienza a interactuar con información real,procesos reales y diferentes áreas de la organización.
“Queremos saber si funciona o no funciona. Y mucho más después de pilotear,¿cómo va a escalar?,¿quién va a utilizar?,¿qué plataforma podemos utilizar?,¿cómo van a estar los costos para despegar esta solución,la gobernanza,privacidad y desempeño?”,señaló Rosa.
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“Si alguien de nuestra compañía no empieza a poner una información confidencial en una IA abierta,vamos a bloquear eso”,explicó el gerente general de Lenovo Colombia.
El ejecutivo también destacó otra solución orientada a proteger los dispositivos corporativos,con capacidades para bloquear o localizar equipos y eliminar información en determinadas circunstancias.
“La seguridad debe acompañar todo el ciclo de adopción de la IA y no incorporarse únicamente cuando una solución llega a producción. Esto implica establecer políticas de gobernanza,controlar los datos,garantizar privacidad y definir quién puede acceder a determinada información”,explicó Rosa.
Una encuesta realizada junto con IDC,cuyos datos fueron citados durante el encuentro,muestra precisamente esta brecha. El 46% de las compañías en Colombia que han trabajado con IA ya logró pasar de un piloto a una implementación operativa,pero solamente el 27% cuenta con gobernanza de datos.
Para los participantes,esta diferencia demuestra que el desafío no consiste únicamente en conseguir que una solución funcione,sino en crear las condiciones para que pueda escalar de manera segura.
Por ello,la infraestructura se convierte en un componente determinante. Una empresa que empieza incorporando soluciones de IA de manera aislada puede terminar con múltiples sistemas,plataformas y recursos que no necesariamente están preparados para trabajar conjuntamente.
La propuesta de Lenovo es precisamente evitar esa fragmentación mediante una arquitectura que permita integrar diferentes soluciones y adaptarlas a las necesidades que vayan surgiendo.
Durante el encuentro se planteó como referencia una expectativa de retorno de inversión de 3 a 1,es decir,que por cada dólar invertido en iniciativas de IA se obtengan tres dólares de retorno.
Para conseguirlo,la estrategia no puede limitarse a comprar infraestructura. El caso de uso debe responder a una necesidad concreta del negocio y contar con indicadores que permitan medir su impacto.
En este punto,Lenovo e Intel plantean que la tecnología debe funcionar como un ecosistema. Los modelos y capacidades de IA deben poder integrarse con dispositivos,infraestructura y servicios,mientras que las empresas deben conservar la flexibilidad necesaria para incorporar nuevas tecnologías sin tener que reconstruir su arquitectura desde cero.
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