El estudio Pulso AI – Empresas ecuatorianas en la frontera cognitiva, desarrollado por Revista IT ahora junto a Deloitte, constituye el primer análisis en el país enfocado en las dinámicas de adopción y percepción empresarial de la inteligencia artificial. La presentación de resultados se realizó en la ciudad de Cuenca.
Durante la exposición Andrés Moreno, engineering AI &Data de Deloitte Spanish Latin America, señaló que el interés por la inteligencia artificial ya está presente en las empresas ecuatorianas: el 63% afirma contar con herramientas implementadas.
Los resultados muestran a un país que ha avanzado en su adopción y se ubica en una etapa intermedia de madurez dentro de la región, aún en proceso de consolidación.
En cuanto a inversión, la asignación sigue siendo acotada. El 69% de las organizaciones destina menos del 20% de su presupuesto de TI a iniciativas de IA, una señal de que muchas empresas continúan validando casos de uso antes de ampliar su alcance.
Moreno indicó que el desafío está en estructurar la adopción, integrando la inteligencia artificial a los procesos del negocio y desarrollando capacidades internas que permitan sostener su crecimiento. Aquellas organizaciones que logren avanzar en esta línea tendrán mejores condiciones para generar impacto y diferenciarse en sus sectores.
IA en producción: cloud y conectividad como base para escalar IA generativa
Cirion Technologies y Ondú Cloud analizaron los retos de llevar la inteligencia artificial a entornos operativos, así como las recomendaciones y la infraestructura necesaria para su implementación.
Francisco Guzmán, Country Manager de Cirion, señaló que la conversación no puede centrarse únicamente en la capacidad de cómputo. La infraestructura debe entenderse de forma integral, incorporando tanto el procesamiento como la conectividad.
“Sin una base de conectividad confiable, no es posible ejecutar procesos, realizar consultas ni operar soluciones de inteligencia artificial. La red se convierte en un componente habilitador tan relevante como el cómputo o el almacenamiento”, afirmó.
Por su parte, Javier Baena, gerente de Cuentas Estratégicas. de Ondú Cloud, indicó que los modelos de IA se sustentan en datos y algoritmos, lo que exige una infraestructura capaz de soportar grandes volúmenes de información provenientes de múltiples fuentes. Mencionó alternativas como los servicios en la nube, que permiten acceder a infraestructura sin necesidad de adquirir hardware propio, incluyendo servidores GPU en modalidad de servicio.
Seguridad: de perímetro a entorno distribuido
En materia de seguridad, Guzmán explicó que el modelo ha cambiado. Más allá de proteger redes o perímetros definidos, las organizaciones deben gestionar entornos distribuidos donde la información se encuentra en múltiples ubicaciones, dispositivos y plataformas.
El crecimiento en la generación de datos incrementa la superficie de exposición, mientras que la adopción de inteligencia artificial —basada en APIs y procesos automatizados— introduce nuevas formas de ataque que superan los mecanismos tradicionales.
“La seguridad debe entenderse como un proceso dinámico. La inteligencia artificial genera nuevos riesgos, pero también permite fortalecer las capacidades de detección y respuesta”, añadió.
Desde esta perspectiva, Cirion propone una visión integrada de infraestructura digital, basada en un ecosistema de data centers en Latinoamérica interconectados con nubes públicas, que permite combinar el transporte y el procesamiento de la información en un mismo entorno.
Control de acceso y gestión de datos
Baena enfatizó que, más allá de las seguridades perimetrales, uno de los principales riesgos en entornos de IA está en el acceso a la información.
“Las aplicaciones basadas en inteligencia artificial requieren acceso a múltiples fuentes de datos, y si estos accesos no son correctamente controlados, pueden convertirse en vectores de riesgo”, indicó.
La recomendación es aplicar principios de mínimo privilegio, limitando el acceso únicamente a la información necesaria, e implementar controles que permitan gestionar de forma adecuada el uso de los datos. Si bien existen herramientas para ello, es necesario abordarlo de manera integral dentro de la estrategia tecnológica.
Mesas de análisis: insights del estudio
Como parte de la presentación de cifras del informe se desarrollaron mesas de trabajo que reunieron a líderes de IT de empresas cuencanas para discutir, desde la experiencia, cómo llevar la inteligencia artificial a resultados.
Cada grupo abordó una temática de análisis distinto, generando espacios de intercambio de ideas que permitieron aterrizar conclusiones sobre los principales desafíos que enfrentan hoy las organizaciones.
- Conclusiones mesa de trabajo: IA en la estrategia de negocio
- Conclusiones mesa de trabajo: IA en procesos empresariales
- Conclusiones mesa de trabajo: De pilotos a proyectos de IA
- Conclusiones mesa de trabajo: Desarrollo de talento para aprovechar la IA
- Conclusiones mesa de trabajo: Arquitectura cloud para habilitar proyectos de IA
