Miles de millones de dólares invertidos en iniciativas de IA generativa han producido sorprendentemente pocos beneficios tangibles para muchas empresas. A pesar de la enorme inversión, apenas un 5% de los proyectos piloto de IA integrados están generando un valor empresarial medible, y casi la mitad de las empresas abandonan sus proyectos de IA incluso antes de que lleguen a la fase de producción.

Esta aleccionadora realidad pone de manifiesto un cuello de botella crítico: la infraestructura que rodea a los propios modelos de IA. La limitada accesibilidad a los datos, los procesos de integración inflexibles y las precarias vías de despliegue están obstaculizando la escalabilidad de las iniciativas de IA más allá de los experimentos iniciales con Modelos de Lenguaje Extensos (LLM) y Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

Los analistas de la industria de IDC predicen un cambio significativo en respuesta. Para 2027, esperan que el 75% de las empresas globales adopten arquitecturas de IA componibles y soberanas. Este movimiento está impulsado por la necesidad de reducir los costes, mantener el control sobre los datos y adaptarse al panorama de la IA en rápida evolución.

El problema actual deriva de la naturaleza inherente de los proyectos piloto de IA. Si bien estas Pruebas de Concepto (PoC) validan eficazmente la viabilidad, identifican posibles casos de uso y fomentan la confianza para mayores inversiones, a menudo operan en entornos controlados que no reflejan las complejidades de la producción en el mundo real. Los datos de Informatica y CDO Insights 2023 subrayan aún más este punto, revelando una brecha significativa entre el éxito del piloto y la preparación para la producción.

La IA componible y soberana ofrece una posible solución. La IA componible permite a las empresas ensamblar soluciones de IA a partir de componentes preconstruidos, ofreciendo flexibilidad y una implementación más rápida. 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. Este cambio arquitectónico promete desbloquear el verdadero potencial de la IA, trasladándola de experimentos aislados a soluciones escalables que generen valor. El futuro de la IA empresarial depende de superar los retos de la infraestructura y adoptar estos enfoques más adaptables y seguros.