La inteligencia artificial dejó de ser una promesa abstracta para convertirse en una decisión de negocio concreta. En ese escenario, donde las empresas buscan resultados tangibles, retorno de inversión y control de costos, Diego Sanin, gerente de Arquitectura de Red Hat, analizó cómo las organizaciones están encarando hoy la adopción de IA y cuáles son los desafíos reales detrás del entusiasmo tecnológico.
En diálogo con Future Talks de ITSitio, Sanin compartió su mirada sobre el momento actual de la inteligencia artificial en las empresas, la importancia de pensar primero en el cliente final y el rol clave que cumple la arquitectura tecnológica para unir infraestructura, aplicaciones, datos y personas en una estrategia coherente y sostenible.
ARQUITECTURA TECNOLÓGICA: UNIR PIEZAS PARA RESOLVER PROBLEMAS REALES
Sanin explicó que la arquitectura, tanto en la construcción como en la tecnología, implica combinar múltiples componentes de forma armónica para resolver desafíos complejos. “En tecnología no se puede resolver con una sola pieza”, sostuvo, y remarcó que el verdadero valor está en cómo se integran infraestructura, aplicaciones, plataformas y equipos de trabajo.
Desde su rol en Red Hat, señaló que la práctica de arquitectura cobra especial relevancia en contextos donde conviven sistemas heredados, cloud híbrido y nuevas cargas de trabajo basadas en inteligencia artificial. “Nuestro trabajo es poner muchas piezas juntas y hacer que coordinen de manera armoniosa”, explicó.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LA NECESIDAD DE UNA CREATIVIDAD CONSCIENTE
Uno de los ejes centrales de la charla fue la responsabilidad que tienen los proveedores tecnológicos frente al auge de la inteligencia artificial. Sanin advirtió que muchas empresas quieren subirse rápidamente a la ola de la IA sin tener claro el objetivo.
“Tenemos que ejercer una creatividad consciente”, afirmó, y aclaró que eso implica acompañar a los clientes no solo en lo que pueden hacer, sino también en lo que quizás no les conviene hacer en ese momento. Desde su perspectiva, adoptar IA sin una estrategia clara puede derivar en grandes experimentos con poco impacto real en el negocio.
Según Sanin, una de las principales preocupaciones que escucha en Argentina y en la región es el retorno de la inversión en inteligencia artificial. La masificación del concepto generó expectativas altas, pero también dudas sobre su valor concreto.
“La inteligencia artificial tiene que responder a una variable de negocio, no a una moda”, sostuvo, y remarcó que el punto de partida siempre debe ser el cliente final. A partir de esa necesidad concreta, explicó, se definen los casos de uso y las soluciones tecnológicas, evitando inversiones que no tengan impacto medible.
CASOS REALES: ARSAT Y TURKISH AIRLINES
Para bajar el concepto a la práctica, Sanin mencionó el caso de ARSAT, donde la implementación de inteligencia artificial permitió reducir en un 75% el tiempo de análisis de fallas en la red. “Ahí se ve claramente cómo la IA acelera diagnósticos y mejora la operación”, señaló.
También destacó el caso de Turkish Airlines, una aerolínea con cerca de 500 aeronaves, que utilizó IA para reducir drásticamente los tiempos de resolución de problemas. “Pasaron de procesos que demoraban meses a resolverlos en semanas o días”, explicó, y subrayó que uno de los grandes focos fue el control de costos en infraestructuras intensivas en hardware.
CONTROL DE COSTOS Y EFICIENCIA OPERATIVA
Sanin remarcó que las soluciones de inteligencia artificial consumen mucha infraestructura y que esa infraestructura es costosa. “La GPU y los aceleradores representan una inversión muy importante para las compañías”, afirmó.
En ese contexto, explicó que desde Red Hat buscan ayudar a las organizaciones a optimizar el consumo, tanto por debajo de la plataforma —infraestructura— como por arriba, en términos de tiempo y recursos humanos. “También hay un costo enorme en las horas de especialistas que construyen y mantienen estas soluciones”, agregó.
CAPACITACIÓN: EL FACTOR HUMANO COMO VENTAJA COMPETITIVA
Otro eje clave fue la formación de talento. En el caso de Turkish Airlines, Sanin contó que se capacitaron más de 200 personas. “No solo en el uso de la herramienta, sino en las mejores prácticas para construir aplicaciones de IA”, explicó.
Para Sanin, la capacitación es estratégica porque la inteligencia artificial llegó para quedarse. “Esto es como internet: no va a estar en una sola aplicación, va a estar en todos lados”, sostuvo, y remarcó que las organizaciones necesitarán cada vez más personas con conocimientos para desarrollar y operar estas tecnologías.
Sanin trazó un recorrido histórico desde el data warehouse y el big data hasta la inteligencia artificial. En ese proceso, explicó, surgieron especialistas en datos, pero hoy aparece un nuevo desafío.
“Las empresas están acostumbradas a mantener aplicaciones y cloud, ahora también tienen que aprender a mantener modelos de IA funcionando”, señaló. Esto implica desarrollar capacidades operativas para asegurar estabilidad, eficiencia y continuidad del servicio.
DE LA ADOPCIÓN A LA EJECUCIÓN: EL FOCO DE 2025 Y 2026
Para cerrar, Sanin afirmó que el mercado ya superó la discusión sobre si la IA funciona o si hay que adoptarla. “Hoy la pregunta es cómo capitalizar ese potencial para el negocio”, dijo.
La inteligencia artificial, concluyó, se está convirtiendo en una tecnología transversal, presente en casi todos los procesos. Como ocurrió con internet, su impacto será profundo, siempre que las organizaciones mantengan el foco en lo simple y en el cliente al que buscan ayudar.
Fuente: itsitio.com/ar
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