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De piloto a producción: el reto pendiente de la IA en las empresas de Asia-Pacífico
Entre el 77% y el 87% de las organizaciones de Asia Pacífico y Japón afirman que su infraestructura local no está plenamente preparada para cargas de IA; en Singapur, la cifra es del 77%. El salto a producción exige planificar desde el inicio el rendimiento, la seguridad, la soberanía de los datos y la operación cot...
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Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- Entre el 77% y el 87% de las organizaciones de Asia Pacífico y Japón afirman que su infraestructura local no está plenamente preparada para cargas de IA; en Singapur, la cifra es del 77%.
- El salto a producción exige planificar desde el inicio el rendimiento, la seguridad, la soberanía de los datos y la operación cotidiana.
- Las empresas pueden combinar sistemas existentes en máquinas virtuales con servicios de IA en contenedores, siempre que establezcan controles y responsabilidades comunes.
Prompt de IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why are enterprises across Asia Pacific and Japan struggling to scale AI from pilots to production despite advanced models, with more than t. Article summary: The central problem is a production-readiness gap, not simply a shortage of powerful models: APJ reporting puts on-premises AI infrastructure unreadiness at 77%–87%, alongside concerns about governance and data sovereign. Topic tags: general, general web, government. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake n
Un modelo avanzado no garantiza que una aplicación de inteligencia artificial (IA) esté lista para producción. En Asia-Pacífico y Japón, entre el 77% y el 87% de las organizaciones encuestadas dicen que su infraestructura local no está plenamente preparada para cargas de IA. En Singapur, la cifra reportada es del 77%.2
14 El desafío va más allá del hardware: también incluye el rendimiento, la seguridad y la soberanía de los datos, además de la complejidad de operar la IA en entornos distribuidos. Para salir de la fase piloto, estas bases deben planificarse junto con el caso de uso, no añadirse al final.
Por qué se frenan los pilotos
Un piloto puede funcionar en condiciones controladas y, aun así, no estar preparado para el día a día. En producción entran en juego los flujos reales de datos, los sistemas empresariales existentes, las expectativas de disponibilidad, los controles de seguridad y los costes continuos. El modelo es solo una parte del servicio.
Los informes sobre la región señalan cuellos de botella de rendimiento, inquietudes sobre seguridad y soberanía, y dificultades para desplegar y gestionar la IA más allá de las sedes centrales.2 Si estos problemas se dejan como tareas de infraestructura para resolver más adelante, un prototipo prometedor puede quedarse sin una ruta clara y controlada para crecer.
Conviene interpretar las cifras con cautela: reflejan respuestas de una encuesta sobre infraestructura, no una auditoría independiente de la capacidad de cada organización para desplegar IA.12 Indican una preocupación extendida, pero no permiten determinar por sí solas qué proyectos tendrán éxito o fracasarán.
Diseñar la producción desde el caso de uso
El punto de partida debe ser un problema empresarial concreto. Antes de decidir dónde ejecutar la IA o qué tecnología utilizar, hay que definir qué significa que el servicio funcione bien. Cada caso de uso necesita una persona responsable del resultado, un objetivo medible y expectativas claras sobre calidad, costes y qué hacer cuando haya incertidumbre o una falla.
Después, toca identificar las dependencias de la aplicación: acceso y movimiento de datos, almacenamiento, capacidad de cómputo y de red, conexiones con sistemas existentes, controles de seguridad y soporte operativo. Las pruebas deberían reproducir, en la medida de lo posible, las condiciones de uso previstas. Así será más fácil distinguir si el límite está en el modelo, la infraestructura, el acceso a los datos o la forma de operar el servicio.
La hoja de ruta de IA debe avanzar en conjunto con la de infraestructura. Eso no significa reemplazar de golpe todos los sistemas heredados, sino modernizar las partes que impiden poner en marcha el caso de uso.
Integrar la gobernanza en el proceso
Para las instituciones financieras de Singapur, las directrices de la Autoridad Monetaria de Singapur (MAS, por sus siglas en inglés) sobre gestión de riesgos de IA establecen expectativas en materia de supervisión, sistemas de gestión de riesgos y controles durante el ciclo de vida de la IA.21
31 La MAS también remite a las entidades financieras a una herramienta desarrollada por el sector para llevar esa gestión a la práctica.
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La lección operativa para cualquier equipo empresarial es asignar responsabilidades antes del lanzamiento. Deben quedar claros los responsables del resultado de negocio, los datos, el modelo, la infraestructura y la respuesta a incidentes. También conviene definir puntos de revisión y aprobación, cómo se supervisará el sistema y en qué circunstancias deberá intervenir una persona o detenerse el servicio. La gobernanza aporta más cuando orienta el diseño y el despliegue que cuando se limita a una aprobación final.
Abordar la soberanía de los datos como una cuestión operativa
Elegir la ubicación de un centro de datos no resuelve por sí solo quién puede acceder a la información ni qué jurisdicción se aplica. La jurisdicción legal y otros factores relacionados con el acceso también pueden ser relevantes.33 Antes del despliegue, las organizaciones deberían trazar qué datos se procesan y por dónde circulan, incluidas copias operativas como registros y respaldos. Después, deben revisar las jurisdicciones y las condiciones de acceso aplicables, e incorporar reglas aprobadas de ubicación y transferencia a los procedimientos de despliegue y soporte.
Los requisitos dependen de la organización y del caso de uso. El objetivo no es asumir que toda carga de IA debe ejecutarse en infraestructura propia, sino decidir deliberadamente dónde ubicarla y quién puede acceder a ella, de acuerdo con las obligaciones aplicables.
Coordinar máquinas virtuales y contenedores
Muchas empresas necesitan mantener sus sistemas empresariales virtualizados mientras incorporan servicios basados en contenedores. Los informes de Asia-Pacífico describen organizaciones que combinan virtualización y contenedores a medida que se amplían los entornos híbridos, una evolución que también exige nuevas capacidades y prácticas operativas.3
Un enfoque práctico es conservar en máquinas virtuales los sistemas existentes cuando siga siendo adecuado y ejecutar servicios de IA en contenedores cuando convenga a la aplicación. Ambos entornos pueden conectarse mediante interfaces de datos y API gobernadas, con criterios coherentes para identidad, seguridad, supervisión, respaldo y recuperación. Un modelo operativo común significa compartir controles y responsabilidades; no obliga a que todas las cargas usen la misma tecnología.
Crecer con un camino repetible
Los equipos de negocio, datos, plataformas, seguridad, riesgos y operaciones deberían participar en un mismo proceso de entrega. Un caso de uso solo debería pasar a producción cuando estén listos sus requisitos, controles y mecanismos de soporte. Tras el lanzamiento, hay que vigilar tanto los resultados relevantes para el negocio como la fiabilidad, la calidad del servicio y el coste. Lo aprendido servirá para mejorar las plantillas de despliegue y los procedimientos de operación de los siguientes proyectos.
La analogía de la Fórmula 1 resume la idea: el modelo puede ser el motor, pero el resto del sistema también debe funcionar en conjunto. La infraestructura, la gobernanza, las prácticas de datos y los equipos que operan el servicio determinan si la IA puede rendir de forma fiable más allá del piloto.
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Las empresas pueden combinar sistemas existentes en máquinas virtuales con servicios de IA en contenedores, siempre que establezcan controles y responsabilidades comunes.