La adopción empresarial de inteligencia artificial (IA) en Colombia pasó de 34% a 42%, y más de 130.000 empresas comenzaron a utilizar estas tecnologías en un año. Sin embargo, solo el 12% ha alcanzado una etapa en la que la IA transforma significativamente el negocio, mientras el 74% permanece en usos básicos, como chatbots, automatizaciones sencillas o software listo para usar.
Estas cifras, provenientes del estudio Desbloqueando el potencial de la IA en Colombia 2026, de AWS–Strand Partners, evidencian una brecha entre el interés por incorporar inteligencia artificial y la capacidad tecnológica para aprovecharla. Para CLM, distribuidor de valor agregado (VAD) de tecnología, el siguiente desafío consiste en preparar la infraestructura que permita escalar estas iniciativas de manera segura, eficiente y sostenible.
“La carrera por la IA no se define únicamente por quién incorpora primero una herramienta, sino por quién cuenta con los cimientos tecnológicos para integrarla a sus procesos. Sin datos confiables, capacidad de procesamiento, conectividad y seguridad, los proyectos difícilmente pasarán de la experimentación a generar resultados sostenibles”, señala Eddy Rojas, Director Comercial LATAM de CLM.
Los retos de infraestructura detrás de la IA
Aunque las GPU y la capacidad de procesamiento suelen concentrar la conversación sobre infraestructura para inteligencia artificial, existen otros factores que pueden limitar su implementación.
Uno de los principales es la gestión de los datos. La información dispersa en diferentes sistemas, los problemas de calidad y la falta de trazabilidad dificultan que los modelos produzcan resultados confiables. A esto se suman los desafíos de almacenamiento, pues las aplicaciones de IA generan nuevas necesidades para administrar modelos, registros de interacción y grandes volúmenes de información.
La conectividad también adquiere mayor relevancia. Además de conectar usuarios con aplicaciones, las redes deben soportar el intercambio constante de información entre modelos, bases de datos y sistemas corporativos. Por su parte, la capacidad de procesamiento debe responder a cargas variables que pueden requerir recursos especializados durante determinados periodos.
Estos elementos deben desarrollarse junto con la ciberseguridad y la gestión de identidades, para evitar que el crecimiento de las aplicaciones amplíe los riesgos sobre la información y los sistemas empresariales.
Nube híbrida: flexibilidad para diferentes necesidades
La nube pública continuará siendo un habilitador para experimentar con IA y acceder a capacidad de procesamiento de manera flexible. Sin embargo, el modelo híbrido cobra relevancia en sectores como banca, salud, energía y gobierno, donde las necesidades de privacidad, regulación, disponibilidad y latencia varían según cada proceso.
La decisión no consiste simplemente en migrar información a la nube, sino en determinar dónde conviene ejecutar cada carga de trabajo, qué datos requieren controles adicionales y cómo administrar los costos asociados al procesamiento.
Una arquitectura adecuada permite combinar diferentes entornos tecnológicos de acuerdo con las necesidades del negocio, sin perder de vista la protección de la información, la continuidad operacional y la eficiencia en el uso de los recursos.
Este escenario también incrementa la importancia de los centros de datos y la conectividad, que deben responder a las nuevas demandas de procesamiento, almacenamiento y disponibilidad que generan las aplicaciones de inteligencia artificial.
No todas las empresas necesitan construir su propia infraestructura
Prepararse para la IA no significa necesariamente adquirir servidores especializados o desarrollar modelos propios. Para muchas organizaciones, especialmente las pequeñas y medianas empresas, el primer paso consiste en utilizar capacidades existentes en la nube y fortalecer aspectos esenciales como la calidad de los datos, la conectividad, las copias de seguridad y la seguridad de los accesos.
Esta necesidad resulta especialmente relevante si se considera que, según el estudio Future of SMB, de ASUS, el 26% de las pymes colombianas reporta caídas frecuentes relacionadas con su hardware. Incorporar nuevas herramientas sin resolver estas limitaciones puede aumentar la complejidad tecnológica sin generar mejoras proporcionales en productividad.
“La preparación no significa tener la infraestructura más grande, sino la adecuada para el caso de uso. Las empresas deben identificar qué proceso quieren mejorar, qué información necesitan y qué capacidades tecnológicas requieren para hacerlo de forma segura y estable”, explica Rojas.
De la experimentación a los resultados de negocio
Para CLM, el reto de las empresas colombianas es pasar de las pruebas de concepto a aplicaciones que generen resultados medibles. Esto requiere que las decisiones de infraestructura estén vinculadas con objetivos concretos, responsables de negocio e indicadores de desempeño.
Por ello, la compañía recomienda comenzar con un proceso específico, evaluar la disponibilidad y calidad de los datos que lo soportan y definir qué arquitectura tecnológica necesita, considerando la nube, el procesamiento, la conectividad y la protección de la información.
La inteligencia artificial no empieza únicamente en el modelo, sino en la infraestructura que permite integrarlo a la operación. Las empresas que preparen esa base tendrán mejores condiciones para escalar sus iniciativas y convertir la IA en una capacidad permanente de negocio.
