IBM, enfocado en la "fase operativa" de la IA empresarial... La clave del éxito radica en la nube híbrida y la gobernanza

robot
Generación de resúmenes en curso

IBM en el mercado de inteligencia artificial (IA) a nivel empresarial, está aumentando continuamente su presencia gracias a sus tres ventajas clave: “velocidad”, “reducción de costos” y “seguridad”. La clave radica en su estrategia de “IA híbrida”, que permite que la IA opere según los flujos de trabajo reales incluso en entornos empresariales altamente regulados y complejos.

IBM describe esta estrategia como un modelo de “priorización de cargas de trabajo”, “ejecución en cualquier lugar”, “gobernanza centralizada” y “abstracción de infraestructura”. En resumen, esto significa ayudar a las empresas a introducir IA de manera controlada, evitando estar atados a servicios en la nube específicos o a un sistema único. IBM también ha implementado paralelamente la estrategia de “cliente cero”, que consiste en aplicar primero los productos de IA en su organización interna, que opera en 175 países y cuenta con 280,000 empleados. Es una forma de validar los productos internamente antes de lanzarlos al mercado para clientes externos.

La reacción del mercado también ha sido positiva. En su informe financiero de mediados de abril, IBM anunció un crecimiento en los ingresos de sus departamentos de software e infraestructura. En particular, la serie de nuevos mainframes de próxima generación vio un aumento del 48% en sus ingresos. Esto se atribuye a la demanda de IA combinada con las necesidades de infraestructura empresarial existentes.

De la fase experimental de IA a la fase operativa

En el evento “IBM Think” que se celebrará el 12 de mayo, se espera que uno de los temas principales sea cómo las empresas pueden superar la fase experimental de IA y migrar a un entorno operativo real. Entre los puntos clave están la “IA de agentes inteligentes” que puede gestionar múltiples agentes simultáneamente, y el sistema de gobernanza para controlar estos agentes, que probablemente serán los enfoques centrales.

En este proceso, IBM se posiciona como la “capa de control” de la IA empresarial. Su visión es ofrecer integración en la nube híbrida, tuberías de datos confiables y una infraestructura para operar múltiples agentes. Esto puede interpretarse como una estrategia cuyo enfoque no está en competir en modelos de lenguaje grande (LLM), sino en ayudar a las empresas a integrar la IA de manera estable en sus operaciones reales.

El lanzamiento de principios como “IBM Sovereign Core” a principios de este año refleja esta misma idea. La plataforma busca permitir a empresas y gobiernos controlar de manera más directa las cargas de trabajo de IA y en la nube. En un contexto de crecientes requisitos de soberanía de datos y cumplimiento, IBM intenta aumentar la flexibilidad mediante marcos abiertos y un ecosistema de socios.

Preparación para la computación cuántica y la “seguridad post-cuántica”

Otra de las grandes columnas de IBM es la computación cuántica. En el evento anual IBM Think, se lanzan continuamente avances relacionados con la tecnología cuántica, y este año probablemente se anuncie una hoja de ruta relacionada.

Un ejemplo típico es la colaboración de IBM con Cisco para avanzar en la construcción de la llamada “Internet cuántica”. Su objetivo es conectar computadoras cuánticas remotas y planear a largo plazo expandir la red a una arquitectura distribuida compuesta por decenas de dispositivos.

Al mismo tiempo, también se avanza en la protección de seguridad. IBM se prepara para un sistema de “seguridad post-cuántica” para hacer frente a la posible eliminación progresiva de los algoritmos de clave pública actuales antes de 2035. Esto se debe a que los métodos de cifrado ampliamente utilizados hoy en día podrían volverse vulnerables frente a futuras computadoras cuánticas.

Un responsable del departamento de seguridad de IBM enfatizó en una entrevista reciente que lo que se necesita ahora es la “agilidad criptográfica”, es decir, la capacidad de cambiar rápidamente los sistemas de cifrado. Explicó que si los sistemas adoptaran estructuras de cifrado fijas como en el pasado, sería difícil responder a las nuevas amenazas.

Colaboración con Nvidia y Arm para fortalecer el accesibilidad de datos

Además de su propia tecnología, IBM refuerza su estrategia de IA empresarial mediante colaboraciones y adquisiciones. En marzo, IBM anunció la ampliación de su colaboración con Nvidia ($NVDA) para apoyar la implementación a gran escala de IA en empresas. Las medidas específicas incluyen conectar las herramientas de IBM con NeMo Retriever de Nvidia para acelerar la extracción de documentos, y combinar la capa de acceso unificado a datos de IBM con la línea de procesamiento GPU de Nvidia.

A principios de este mes, IBM también se asoció con Arm para anunciar un nuevo plan de hardware de doble arquitectura para cargas de trabajo de IA y datos intensivos. La iniciativa busca satisfacer las necesidades de empresas que desean desplegar en múltiples sistemas sin depender de una arquitectura de semiconductores específica.

Además, en diciembre del año pasado, IBM adquirió la empresa de datos en streaming Confluent, fortaleciendo su capacidad de procesamiento de datos en tiempo real. Esto se interpreta como una respuesta a la demanda de las empresas de acceder a datos confiables en entornos complejos de nube híbrida en tiempo real.

El núcleo en la “operación confiable de IA”

El rumbo de IBM es muy claro. No persigue competir únicamente en modelos de vanguardia, sino centrarse en operar IA confiable en entornos empresariales reales. Esto se alinea con la realidad del mercado corporativo: más importante que las demostraciones tecnológicas llamativas son la gestión, el cumplimiento, la seguridad y la integración de datos tras la implementación.

Lo clave será si IBM puede convertirse en el “sistema de registro” y plataforma central para la operación de IA en las empresas. ¿Se quedará en una posición como uno de los muchos proveedores en la pila tecnológica de IA, o logrará convertirse en el núcleo de la infraestructura de IA empresarial? Se espera que la respuesta sea más clara antes y después de la conferencia IBM Think.

Las iniciativas de IBM en IA híbrida, computación cuántica y acceso a datos indican que el mercado de IA a nivel empresarial ha pasado de la fase de “experimento” a la fase de “operación” competitiva.

Notas de TP AI Este resumen se basa en el modelo de lenguaje TokenPost.ai. Puede omitir contenido principal o presentar discrepancias con los hechos.

Ver original
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
  • Recompensa
  • Comentar
  • Republicar
  • Compartir
Comentar
Añadir un comentario
Añadir un comentario
Sin comentarios
  • Anclado