Conecta México: Se requiere orden e infraestructura de IA para transformación digital

Durante el panel “El papel de la IA en la transformación digital y el futuro de la industria”, celebrado en el marco de Conecta México, líderes del sector tecnológico coincidieron en que la inteligencia artificial (IA) está dejando de ser una promesa lejana para convertirse en una herramienta tangible que redefine la forma en que operan las empresas, especialmente en infraestructura digital, telecomunicaciones y servicios.

Moderado por Carlos Hernández, director de análisis en The Competitive Intelligence Unit, el panel reunió a Josué Ramírez (Asociación Mexicana de Data Centers), Francisco Mellado (Red Hat), Leo Ramos (Blautech) y Víctor Terrones (Totalplay), quienes compartieron desde perspectivas técnicas y de negocio cómo la IA ya está transformando sus operaciones.

El data center como columna vertebral

Josué Ramírez, secretario técnico de la Asociación Mexicana de Data Centers, subrayó la evolución acelerada de la infraestructura digital y cómo la IA se inserta en este proceso. “Lo que antes ocupaba una sala entera ahora cabe en tu celular con mayor capacidad”, dijo, recordando los inicios con los mega mainframes. Hoy, la transformación ha traído una revolución energética: “Teníamos consumos de 3 a 5 kilowatts por gabinete y hoy proyectamos hasta un megawatt por gabinete en los próximos dos años. Es impresionante”.

Para Ramírez, la digitalización, acelerada por la pandemia, hizo de los data centers “la columna vertebral de todas las industrias. No puedes vender, facturar o comunicarte sin pasar por uno”.

Sobre la IA, añadió: “Imagínense ponerle un ChatGPT a un humanoide. Estamos limitados por lo que hoy creemos posible, pero el potencial es enorme”. En su visión, más que reemplazar trabajos, la IA los transforma: “Lo que antes se hacía en tres días, ahora se hace en tres horas. Esto da más tiempo y mejor calidad de vida”.

También aclaró mitos sobre el consumo de agua en data centers. “En México y Latinoamérica el 99% de los data centers no utiliza agua para enfriar. Es un sistema similar al aire acondicionado de un coche: un circuito cerrado con enfriamiento por aire exterior”.

IA: optimización, experiencia y rentabilidad

Víctor Terrones, director de Transformación Digital en Totalplay, explicó que su empresa ha aprovechado la IA en tres frentes: operación, experiencia del cliente y rentabilidad.

“La IA nos ha ayudado a erradicar riesgos de operación, a optimizar procesos internos y con ello, a mejorar la experiencia del cliente”, comentó. Esta mejora se refleja también en la retención e incremento de consumo de servicios.

Terrones enfatizó que la IA no es solo una herramienta interna, sino ya parte de su portafolio: “Nacimos como telco, después como proveedor de servicios, y ahora somos integradores de soluciones digitales basadas en inteligencia artificial. La IA ya es un servicio”.

También destacó que todavía existen muchos “tabúes” en torno a la IA en México. “No es un objetivo de negocio en sí mismo, sino un medio para alcanzarlo”, sentenció.

Bots y automatización en la nube

Francisco Mellado, especialista en soluciones para telcos en Red Hat, señaló que la automatización de tareas rutinarias con bots es ya una realidad. “Antes una persona daba clics manualmente; ahora lo hace un bot. Hay muchas formas de comercializar estos servicios, ya sea como RaaS, SaaS o soluciones conversacionales”.

La adaptabilidad y la personalización son claves para Mellado: “Todo depende de lo que quieras hacer, pero las posibilidades de automatizar y escalar son muchas”.

Machine learning para redes saturadas

Leo Ramos, director comercial y cofundador de Blautech, recordó cómo la pandemia aceleró la necesidad de soluciones automatizadas ante la sobrecarga de redes telco. “Muchas operadoras enfrentaban saturación. Antes la respuesta era crecer los nodos o sumar personal; nosotros propusimos usar machine learning para entender y anticipar los eventos en la red”.

Así nació su plataforma ROS, que centraliza el monitoreo multivendor y aprende de los patrones de los diferentes elementos de red. “Con machine learning identificamos cuáles eventos son significativos y ayudamos a las operadoras a tomar decisiones más inteligentes”, explicó Ramos.