Miles de millones de dólares invertidos en iniciativas de IA generativa están produciendo un retorno sorprendentemente bajo, con apenas un 5% de los programas piloto integrados traduciéndose en un valor empresarial medible. Un preocupante 48% de las empresas abandonan sus proyectos de IA incluso antes de que lleguen a la fase de producción. Este cuello de botella, según los analistas del sector, no se debe a los propios modelos de IA, sino a las limitaciones de la infraestructura circundante.

Los problemas centrales residen en la accesibilidad restringida a los datos, los procesos de integración inflexibles y las vías de despliegue precarias. Estos factores, en conjunto, dificultan la capacidad de las iniciativas de IA para expandirse más allá de los experimentos iniciales de Modelos de Lenguaje Extenso (LLM) y Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

En respuesta, un número creciente de empresas se están inclinando por arquitecturas de IA componibles y soberanas. Estas arquitecturas prometen reducir los costes, mantener la propiedad de los datos y adaptarse al panorama de la IA, que cambia rápidamente. La firma de investigación de la industria IDC proyecta que el 75% de las empresas globales adoptarán este enfoque para 2027.

El problema, irónicamente, es que los pilotos de IA a menudo tienen éxito. Las pruebas de concepto (PoC) están diseñadas para validar la viabilidad, identificar posibles casos de uso y fomentar la confianza para inversiones mayores. Sin embargo, estas PoC suelen operar en condiciones muy alejadas de las complejidades de los entornos de producción del mundo real. Los datos de Informatica y CDO Insights 2023 destacan esta desconexión, revelando una brecha significativa entre el entorno controlado de un piloto y la realidad caótica de la ampliación de las soluciones de IA en toda una organización.

El cambio hacia la IA componible y soberana representa un cambio fundamental en la forma en que las empresas abordan la adopción de la IA. La IA componible permite a las empresas ensamblar soluciones de IA a partir de componentes preconstruidos, ofreciendo una mayor flexibilidad y personalización. La IA soberana garantiza que los datos permanezcan bajo el control de la organización, abordando las crecientes preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos. Se espera que este cambio arquitectónico libere el verdadero potencial de la IA, permitiendo a las empresas ir más allá de los experimentos aislados e integrar la IA en sus operaciones centrales. El futuro de la IA empresarial depende de superar el cuello de botella de la infraestructura y adoptar estos enfoques más adaptables y seguros.