Escalar un proyecto de IA a producción no depende solo del modelo elegido, sino de contar con una infraestructura cloud preparada y una base operativa capaz de sostenerlo.

Muchas empresas han superado ya la fase de prueba con la inteligencia artificial, pero convertir esos proyectos en soluciones reales, escalables y sostenibles sigue siendo uno de los grandes retos. Para Miquel Pujol, director global de servicios de infraestructuras en SEIDOR, la cuestión no está solo en qué tecnología se adopta, sino en si la infraestructura y la base operativa de la organización están realmente preparadas para soportarla.

Cuando la IA deja de ser un piloto y empieza a integrarse en los procesos de negocio, las exigencias cambian. La empresa necesita una infraestructura capaz de responder en términos de capacidad, disponibilidad y seguridad, pero también de garantizar un acceso al dato bien gobernado. Ahí es donde la infraestructura cloud se consolida como una base necesaria para escalar la IA. Como apunta Pujol, permite “ajustar recursos según la demanda, integrar servicios avanzados de datos e IA y operar con más flexibilidad”.

Sin embargo, tener la infraestructura en orden es solamente la mitad del trabajo. "Suele faltar la base operativa que permite convertir una prueba en una solución empresarial. Un piloto puede funcionar con pocos usuarios, datos limitados y un entorno controlado. El reto aparece al conectarlo con los sistemas críticos", añade Pujol.

 

No existe una arquitectura de referencia

Cada empresa parte de una realidad distinta y cada carga de trabajo tiene exigencias diferentes: hay cargas que requieren proximidad al dato, otras que necesitan elasticidad y otras que demandan capacidad intensiva de procesamiento.

De ahí que Pujol descarte los enfoques genéricos: "La clave está en combinar cloud público, cloud privado, entornos on-premise y servicios gestionados de forma coherente, con una arquitectura preparada para datos, IA y ciberseguridad desde el diseño." Una orientación que impulsa con fuerza el desarrollo del enfoque multicloud soberano, tendencia que gana peso precisamente porque permite adaptar la arquitectura a las necesidades reales de cada organización sin renunciar al control.

La responsabilidad de acertar en esa combinación no recae solo en el equipo tecnológico interno, sino que conviene contar con asesoramiento especializado para afinar el enfoque. "La empresa necesita saber qué combinación de soluciones le conviene, cómo integrarlas con sus sistemas actuales, cómo operarlas con seguridad y eficiencia y cómo medir el valor generado", asegura el especialista de SEIDOR.

 

Eficiencia desde el diseño, no a posteriori

Los modelos de IA no se comportan como las cargas de trabajo tradicionales. Una consulta compleja puede consumir cientos de veces más recursos que una transacción convencional. Muchas empresas descubren este desfase cuando el proyecto ya está en marcha y el impacto en la factura es difícil de revertir sin rediseñar parte de la arquitectura. Es uno de los aspectos que más condiciona la migración y la estrategia cloud en entornos donde la IA ya forma parte de la operativa real.

Añadir más servidores o contratar más capacidad sin una estrategia clara puede agravar el problema en lugar de resolverlo. "Una arquitectura bien planteada permite dimensionar recursos, evitar sobrecapacidades, optimizar cargas de trabajo y reducir consumos innecesarios", señala el responsable  de servicios de infraestructuras en SEIDOR. Por lo tanto, la eficiencia no es un objetivo secundario que se aborda cuando los costes se disparan: es una decisión de diseño que debe tomarse desde el principio.

Esa base operativa también debe apoyarse en mecanismos que permitan gestionar la infraestructura de forma eficiente y sostenible a medida que los proyectos crecen.

Hay dos herramientas concretas que permiten avanzar en esa dirección. La primera es la adopción de prácticas FinOps, que trasladan la gestión del gasto cloud a un diálogo continuo entre tecnología y negocio: se trata de entender qué consume cada decisión y si el retorno lo justifica. La segunda es la elección de proveedores e infraestructuras con criterios de eficiencia energética desde el principio. "La IA obliga a innovar con más rigor: no se trata solo de disponer de más capacidad, sino de usarla mejor, con planificación, automatización, control y visión de largo plazo", resume Pujol.

 

El dato primero, la herramienta después

Ante estos retos, el punto de partida debe ser el dato y los procesos que se quieren transformar. Una vez definido ese perímetro, es el momento de revisar la arquitectura: qué sistemas son críticos, qué cargas pueden ir a cloud, qué entornos deben mantenerse privados o híbridos, y cómo se garantizan la seguridad y la continuidad.

Solo entonces tiene sentido hablar de qué tecnología de IA adoptar y cómo integrarla.

Según concluye Pujol: "La recomendación es no empezar por la herramienta de IA, sino por la base que hará viable su adopción en producción: datos gobernados, arquitectura escalable, seguridad integrada y una hoja de ruta clara de impacto en negocio".

 

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