Desafíos de costos de IA en sectores regulados
La implementación de IA a nivel empresarial puede ser costosa, y los costos pueden aumentar rápidamente. Muchas organizaciones enfrentan obstáculos debido a infraestructuras que no están diseñadas para cargas de trabajo de IA, lo que provoca retrasos en la implementación, sobrecostos y riesgos de cumplimiento.
EY.ai enterprise private ayuda a abordar estos desafíos al ofrecer:
- Ahorros de costos de hasta 40% que se pueden lograr para las cargas de trabajo adecuadas mediante la implementación privada de IA, reduciendo así el riesgo.
- Despliegue simplificado con infraestructura totalmente integrada y lista para usar, que reduce el tiempo de implementación.
- Soluciones sectoriales preconstruidas que ayudan a acelerar el impacto comercial mientras mantienen los datos sensibles en las instalaciones.
Esto hace que la adopción de IA sea más rentable, manteniendo al mismo tiempo la gobernanza que requieren las industrias reguladas.
Por qué los modelos de despliegue son más importantes que nunca
A través de nuestro trabajo con clientes en sectores impulsados por el cumplimiento, hemos identificado cinco barreras comunes para la adopción de IA:
- Altos costos de infraestructura.
- Problemas de calidad y gestión de datos.
- Preocupaciones sobre privacidad e propiedad intelectual.
- Desafíos de integración.
- Escasez de talento en desarrollo de IA.
Estos obstáculos son especialmente pronunciados en industrias donde los datos no pueden salir de entornos seguros y el rendimiento en tiempo real es crítico.
Además, se observa una creciente tendencia hacia la diversificación de estrategias de despliegue. Muchas empresas están trasladando algunas cargas de trabajo de IA de configuraciones en la nube única a entornos privados o híbridos. Este cambio refleja la necesidad de equilibrar costos, rendimiento y cumplimiento, al tiempo que se mantiene la flexibilidad para adaptarse a las regulaciones cambiantes.
Una solución práctica: despliegue de IA privada e híbrida
Algunas organizaciones están resolviendo estos problemas al cambiar a modelos de IA privados o híbridos. Estos enfoques de despliegue permiten a las empresas mantener la gobernanza sobre sus datos, optimizar la infraestructura para el rendimiento y cumplir con las necesidades de cumplimiento de manera más sencilla.
En un modelo económico, el inferencia de IA privada ofreció beneficios de costos significativos en comparación con alternativas de nube pública o basadas en API (Grupo de Estrategia Empresarial, abril de 2025).
Ilustración sectorial: servicios financieros
Consideremos una institución financiera global que busca modernizar sus funciones de riesgo y cumplimiento utilizando modelos de lenguaje grandes (LLMs). Las leyes de privacidad de datos en varios mercados clave impidieron el movimiento de transacciones sensibles y datos de clientes fuera de entornos soberanos.
En escenarios como este, un modelo de despliegue de IA privada, diseñado para admitir el procesamiento y la inferencia de datos en el país, puede ayudar a las instituciones a:
- Cumplir con los requisitos de cumplimiento sin comprometer el rendimiento.
- Lograr ahorros de costos proyectados a lo largo del tiempo, en comparación con una configuración de nube pública comparable.
- Acelerar los plazos de implementación utilizando infraestructura validada y marcos preconstruidos.
- Mejorar la auditabilidad y gobernanza, brindando a los reguladores y equipos internos de riesgo una supervisión más sólida.
- Mejorar la resiliencia, con infraestructura ajustada a las demandas de latencia críticas para el negocio.
Este ejemplo muestra cómo las organizaciones de servicios financieros pueden escalar la IA de manera responsable mientras abordan los desafíos de cumplimiento, costos y rendimiento que enfrentan de manera más aguda.
Qué considerar al elegir un modelo de despliegue
Las organizaciones que evalúan su estrategia de despliegue de IA deben considerar:
- Dónde reside su información más sensible.
- Requisitos de latencia y rendimiento.
- Costo total de propiedad a través de las opciones.
- Obligaciones regulatorias y de auditoría.
También deben preguntar:
- ¿Podemos cumplir con nuestras obligaciones de gobernanza y cumplimiento con nuestra arquitectura actual?
- ¿Cómo podríamos mejorar el rendimiento procesando datos más cerca de donde residen?
- ¿Cómo se vería una estrategia híbrida por fases y dónde comenzaría?
- ¿Cómo afectará nuestro modelo de despliegue al bloqueo de proveedores, transparencia y flexibilidad a largo plazo?
Un camino más fundamentado hacia la IA a gran escala
Para las empresas impulsadas por el cumplimiento, el éxito con la IA depende de alinear la estrategia de despliegue con las realidades regulatorias y operativas. A medida que aumentan los costos de la nube y se intensifican las necesidades de gobernanza, los modelos de IA híbridos y locales están emergiendo como opciones flexibles junto a la nube, ayudando a las empresas a elegir el ajuste correcto para cada carga de trabajo.
Ejemplos del mundo real muestran que, con el enfoque de despliegue adecuado, la IA puede ofrecer valor de manera segura, eficiente y a gran escala.
Ampliando el caso de negocio para el despliegue de IA híbrido
El ejemplo de servicios financieros destaca solo un escenario donde la IA híbrida o privada ofrece beneficios tangibles. Otros sectores con requisitos similares, como las ciencias de la vida, la atención médica y el gobierno, enfrentan desafíos paralelos.
En ciencias de la vida, los datos de ensayos clínicos son altamente sensibles y a menudo no pueden cruzar fronteras, lo que hace que los despliegues en la nube pública sean inviables. Los modelos híbridos permiten a las organizaciones mantener la información de salud protegida dentro de entornos soberanos, mientras aprovechan las capacidades de procesamiento moderno.
En el sector energético, la latencia es crítica. Los modelos de IA utilizados para monitorear equipos, detectar riesgos de seguridad o predecir fallas necesitan procesar datos en tiempo casi real. La infraestructura local, adaptada a las realidades físicas de una instalación, puede apoyar esta capacidad de respuesta, mientras que la nube puede continuar respaldando cargas de trabajo que son menos sensibles al tiempo. Al minimizar la distancia física entre la generación de datos y la inferencia del modelo, las empresas energéticas pueden mejorar tanto la velocidad como la fiabilidad.
Maximizando las inversiones existentes
Muchas empresas impulsadas por el cumplimiento ya cuentan con robustos centros de datos o infraestructura de nube privada. En lugar de invertir fuertemente en la migración a la nube pública, algunas eligen modernizar estos activos e integrarlos en sus flujos de trabajo de IA. Con la arquitectura adecuada, estas organizaciones pueden extender el valor de los sistemas heredados mientras minimizan el nuevo gasto de capital. El resultado es un enfoque más rentable y sostenible para el crecimiento de la IA.
El papel de las alianzas en el despliegue estratégico de IA
Escalar la IA en industrias reguladas requiere una solución que cumpla con las expectativas regulatorias sin frenar la innovación. Al combinar casos de uso alineados con el sector, infraestructura integrada y modelos de implementación simplificados, trabajar con alianzas puede ayudar a acelerar la adopción de IA mientras se reduce el riesgo, la complejidad y el costo. Este enfoque de ecosistema permite a las empresas implementar IA donde la necesiten: en las instalaciones, en la nube o en el borde, sin tener que rehacer sistemas existentes.
Mirando hacia el futuro: infraestructura de IA lista para el futuro
A medida que las capacidades de IA continúan evolucionando, particularmente con el auge de los sistemas agentivos, la infraestructura que sustenta esas capacidades debe ser igualmente adaptable. Las plataformas listas para el futuro deben admitir casos de uso preconstruidos para el sector, marcos de gobernanza y arquitecturas componibles que permitan a las organizaciones escalar con confianza, en sus propios términos.
