La inteligencia artificial empresarial empieza a plantear un desafío que va mucho más allá de elegir modelos o aplicaciones. A medida que las organizaciones llevan sus proyectos desde pruebas de concepto hacia entornos productivos, aparecen nuevas preguntas: dónde procesar los datos, cómo escalar la infraestructura y de qué manera mantener bajo control la información crítica.
En Colombia, esa discusión ya empieza a trasladarse a la infraestructura. Engineering System desarrolló junto con Hewlett Packard Enterprise (HPE) y Equinix una plataforma privada de inteligencia artificial orientada a empresas que necesitan combinar capacidad de procesamiento, conectividad con la nube y soberanía de datos.
El proyecto ya muestra señales de una demanda importante. Según el caso publicado por Equinix, la infraestructura alcanzó un 75% de utilización entre clientes empresariales apenas unos meses después de su implementación.
IA soberana en Colombia: por qué gana relevancia
Engineering System es una compañía colombiana especializada en infraestructura empresarial, servicios administrados, ciberseguridad, nube e inteligencia artificial. Con más de 25 años de experiencia, trabaja con organizaciones locales en arquitecturas de redes, cómputo y almacenamiento.
Con el crecimiento de la inteligencia artificial, la empresa detectó nuevas necesidades entre sus clientes.
Por un lado, algunas organizaciones deben mantener información sensible dentro de Colombia por motivos de privacidad, regulación o gobierno de datos. Esto resulta especialmente importante en sectores como servicios financieros, salud y organismos públicos.
Por otro, las cargas de IA requieren una infraestructura más exigente. Entrenar, ajustar y ejecutar modelos puede demandar mayor densidad energética, capacidad de cómputo basada en GPU, sistemas de refrigeración específicos y conexiones de baja latencia entre datos y aplicaciones.
La respuesta fue desarrollar una infraestructura privada especialmente preparada para este tipo de proyectos.
Una plataforma de IA alojada en Bogotá
La solución se encuentra alojada en un centro de datos de Equinix en Bogotá y utiliza infraestructura de HPE.
Engineering System trabaja con HPE GreenLake, el modelo de infraestructura bajo consumo de HPE, para ofrecer estas capacidades como un servicio administrado. De esta manera, las empresas pueden utilizar recursos tecnológicos según sus necesidades sin desplegar desde cero toda la infraestructura necesaria para trabajar con inteligencia artificial.
El modelo busca combinar dos ventajas: la flexibilidad asociada a los servicios cloud y el mayor control sobre los datos que puede ofrecer una infraestructura privada.
Engineering System también se ocupa del despliegue, integración y operación local de la plataforma, permitiendo que determinados datos y cargas permanezcan dentro de Colombia.
Infraestructura privada y nube pública pueden convivir
La propuesta no implica abandonar la nube pública.
Actualmente, muchas empresas utilizan aplicaciones y servicios distribuidos entre diferentes proveedores cloud. Por eso, uno de los principales desafíos consiste en conectar esos entornos con la infraestructura donde residen los datos y se ejecutan determinados modelos de inteligencia artificial.
Para resolverlo, la plataforma utiliza Equinix Fabric, que permite conectar infraestructura privada con distintos entornos cloud mediante conexiones privadas.
Así, una organización puede mantener determinados datos o modelos dentro de Colombia y, al mismo tiempo, utilizar servicios o aplicaciones disponibles en nubes públicas.
El resultado es una arquitectura híbrida en la que cada carga puede ubicarse en el entorno más conveniente según criterios como rendimiento, regulación, costos, latencia o sensibilidad de la información.
El desafío de pasar del piloto de IA a producción
Uno de los mayores problemas actuales para las empresas es convertir una prueba de concepto en una solución de inteligencia artificial capaz de funcionar a escala.
Experimentar con un modelo y un volumen limitado de información puede ser relativamente sencillo. La situación cambia cuando esa misma aplicación debe atender una gran cantidad de consultas, conectarse con sistemas corporativos o procesar información crítica.
La infraestructura desplegada por Engineering System busca facilitar esa transición.
Los clientes pueden probar y validar proyectos antes de avanzar con implementaciones mayores, reduciendo el riesgo asociado a inversiones importantes en infraestructura.
Juan Martín Barrero, managing director de HPE Colombia, señaló en el caso publicado por Equinix que el objetivo es ayudar a las empresas a avanzar desde pruebas piloto hacia entornos productivos de forma segura y con mayor previsibilidad de costos.
La infraestructura ya alcanzó un 75% de utilización
Uno de los datos más relevantes del proyecto es su nivel de adopción.
De acuerdo con Engineering System, la infraestructura alcanzó un 75% de utilización entre clientes empresariales pocos meses después de su puesta en marcha.
Ese crecimiento llevó a la compañía a ampliar su presencia dentro del centro de datos de Equinix.
Engineering System pasó de utilizar espacio compartido a contar con un área dedicada, que incluye una jaula privada con capacidad para hasta ocho racks. El entorno también incorpora infraestructura eléctrica de alta densidad para soportar equipos de cómputo basados en GPU.
Este tipo de procesadores se volvió central para muchas cargas de inteligencia artificial, especialmente aquellas vinculadas con entrenamiento, ajuste y ejecución de modelos avanzados.
Qué proyectos de IA ya utilizan esta infraestructura
La plataforma ya soporta diferentes aplicaciones empresariales.
Entre los casos mencionados por Equinix aparecen asistentes de inteligencia artificial conectados con repositorios corporativos, sistemas para automatizar solicitudes ciudadanas y soluciones de procesamiento documental para organismos públicos.
También se desarrollan proyectos de analítica de video basada en inteligencia artificial y sistemas de monitoreo de calidad dentro de procesos industriales.
Jimmy Acosta, CTO de Engineering System, señaló que la compañía tiene decenas de iniciativas en desarrollo y espera continuar expandiendo estas capacidades hacia nuevos sectores.
Esto refleja un cambio en la adopción empresarial: la IA empieza a integrarse cada vez más con procesos, datos y sistemas internos de las organizaciones.
El costo de la IA también modifica las decisiones
La soberanía de los datos no es el único factor que impulsa este tipo de infraestructura.
También crece la preocupación por el costo de ejecutar cargas intensivas de inteligencia artificial exclusivamente en la nube pública.
El uso continuo de GPU, almacenamiento y transferencia de datos puede dificultar la previsión de costos a medida que un proyecto crece.
Engineering System plantea su modelo privado bajo consumo como una alternativa para ofrecer mayor visibilidad financiera. Las empresas pueden estimar mejor cuánto costará su infraestructura y evaluar con más claridad el retorno de inversión de cada iniciativa.
La infraestructura vuelve al centro de la estrategia tecnológica
La expansión de la inteligencia artificial está obligando a muchas organizaciones a revisar nuevamente sus decisiones de infraestructura.
Durante los últimos años, gran parte de la transformación digital estuvo marcada por la migración hacia la nube. Sin embargo, la IA agrega nuevas variables relacionadas con procesamiento, soberanía, costos, latencia y acceso a grandes volúmenes de datos.
El caso de Engineering System muestra cómo empiezan a surgir modelos híbridos que combinan infraestructura privada, servicios cloud y conectividad especializada.
El 75% de utilización alcanzado en pocos meses también indica que la demanda ya no se limita a pruebas experimentales.
Para las empresas colombianas, la próxima etapa de adopción de inteligencia artificial podría definirse no solo por qué modelos utilizan, sino también por dónde procesan sus datos y qué infraestructura eligen para llevarlos a producción.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es la IA soberana? La IA soberana busca que los datos, modelos y procesos de inteligencia artificial permanezcan bajo control local, respetando requisitos de privacidad, regulación y gobierno de la información.
- ¿Qué empresas participan en este proyecto de IA en Colombia? La infraestructura fue desarrollada por Engineering System junto con Hewlett Packard Enterprise (HPE) y Equinix, combinando cómputo, servicios administrados e interconexión.
- ¿Qué ventajas ofrece esta infraestructura privada de IA? Permite mantener datos en Colombia, conectarse con servicios cloud, mejorar la previsibilidad de costos y escalar proyectos de inteligencia artificial con mayor control.
