Miles de millones de dólares invertidos en IA generativa han producido sorprendentemente pocos beneficios tangibles para muchas empresas. A pesar de la exageración, apenas el 5% de los programas piloto de IA integrados se traducen en un valor comercial medible, y casi la mitad de las empresas abandonan sus iniciativas de IA antes de que lleguen a producción. Esta cruda realidad subraya un cuello de botella crítico: la infraestructura que rodea a los modelos de IA, más que los propios modelos.

Las limitaciones provienen de la accesibilidad restringida a los datos, los procesos de integración inflexibles y las vías de implementación vulnerables. Estos factores dificultan colectivamente la ampliación de las iniciativas de IA más allá de los experimentos iniciales de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) y Generación Aumentada por Recuperación (RAG). El costo de estos fracasos es significativo, lo que representa una inversión desperdiciada y la pérdida de oportunidades para obtener una ventaja competitiva.

En respuesta, un número creciente de empresas está cambiando hacia arquitecturas de IA componibles y soberanas. Estas arquitecturas prometen reducir los costos, mantener la propiedad de los datos y adaptarse al panorama de la IA en rápida evolución. La firma de analistas de la industria IDC predice que el 75% de las empresas globales adoptarán este enfoque para 2027, lo que indica un cambio importante en la forma en que las empresas abordan la implementación de la IA.

El problema, según un estudio compilado por MIT Technology Review Insights con datos de Informatica, es que los pilotos de IA casi siempre funcionan. Estas pruebas de concepto (PoC) están diseñadas para validar la viabilidad, identificar posibles casos de uso y fomentar la confianza para inversiones más grandes. Sin embargo, a menudo operan en entornos controlados que no reflejan con precisión las complejidades y los desafíos de los escenarios de producción del mundo real.

La IA componible y soberana ofrece una solución potencial al permitir a las empresas construir sistemas de IA a partir de componentes modulares, lo que permite una mayor flexibilidad y personalización. La IA soberana, en particular, enfatiza la propiedad y el control de los datos, abordando las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos. Este enfoque permite a las empresas aprovechar la IA mientras mantienen el control sobre su información confidencial, una consideración crucial en un entorno cada vez más regulado.

De cara al futuro, se espera que la adopción de arquitecturas de IA componibles y soberanas se acelere a medida que las empresas busquen desbloquear todo el potencial de las inversiones en IA. La capacidad de escalar las iniciativas de IA de manera efectiva, manteniendo al mismo tiempo la soberanía de los datos y controlando los costos, será un diferenciador clave para las empresas en los próximos años. La transición requerirá un enfoque estratégico en la construcción de una infraestructura de IA robusta y adaptable, pasando de proyectos piloto aislados a implementaciones en toda la empresa.