{"id":193834,"date":"2026-04-07T16:21:53","date_gmt":"2026-04-07T19:21:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=193834"},"modified":"2026-04-07T16:21:53","modified_gmt":"2026-04-07T19:21:53","slug":"ntt-data-apuesta-por-fabricas-de-ia-con-nvidia-para-llevar-la-inteligencia-artificial-empresarial-a-escala","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/inteligencia-artificial\/ntt-data-apuesta-por-fabricas-de-ia-con-nvidia-para-llevar-la-inteligencia-artificial-empresarial-a-escala\/","title":{"rendered":"NTT DATA apuesta por \u201cf\u00e1bricas de IA\u201d con NVIDIA para llevar la inteligencia artificial empresarial a escala"},"content":{"rendered":"

NTT DATA<\/strong> anunci\u00f3 el lanzamiento de sus nuevas \u201cf\u00e1bricas de IA empresarial\u201d<\/em> impulsadas por NVIDIA<\/strong>, una propuesta que busca resolver uno de los mayores retos actuales: generar retorno de inversi\u00f3n medible con inteligencia artificial desde etapas tempranas.<\/p>\n

De acuerdo con estimaciones de firmas como IDC y McKinsey,<\/strong> m\u00e1s del 70% de las empresas a nivel global ya experimentan con inteligencia artificial generativa, pero solo una fracci\u00f3n logra escalar estos proyectos a producci\u00f3n. En mercados como M\u00e9xico y Am\u00e9rica Latina, el desaf\u00edo es a\u00fan mayor debido a brechas en infraestructura, talento especializado y gobernanza de datos.<\/p>\n

La propuesta de NTT DATA se centra en convertir la adopci\u00f3n de IA en un proceso estructurado, repetible y escalable. Las llamadas f\u00e1bricas de IA empresarial integran datos, infraestructura, flujos de trabajo y gobernanza en un solo modelo operativo listo para producci\u00f3n.<\/p>\n

\u201cLas organizaciones l\u00edderes est\u00e1n redise\u00f1ando de extremo a extremo sus procesos clave con inteligencia artificial y necesitan socios de confianza que trabajen de forma coordinada para lograr resultados transformadores y medibles\u201d, a<\/em>firm\u00f3 Abhijit Dubey, CEO de NTT DATA, Inc.<\/strong><\/p>\n

Estas f\u00e1bricas funcionan como ecosistemas automatizados que permiten gestionar todo el ciclo de vida de la inteligencia artificial, desde el entrenamiento de modelos hasta su implementaci\u00f3n y monitoreo. La clave est\u00e1 en su integraci\u00f3n con la infraestructura de NVIDIA, que combina c\u00f3mputo acelerado por GPU con redes de alto rendimiento.<\/p>\n

De acuerdo con datos recientes de Gartner, uno de los principales cuellos de botella en la adopci\u00f3n de IA es la falta de plataformas unificadas que permitan escalar modelos sin comprometer seguridad o cumplimiento regulatorio. Ah\u00ed es donde NTT DATA busca posicionarse.<\/p>\n

\"Nvidia\"
La imposici\u00f3n de estas restricciones llev\u00f3 a Nvidia a anticipar p\u00e9rdidas significativas, estimadas en 5.500 millones de d\u00f3lares<\/figcaption><\/figure>\n

NVIDIA como motor: GPUs, microservicios y Agentic AI<\/span><\/h2>\n

Uno de los pilares de esta iniciativa es la integraci\u00f3n del software NVIDIA AI Enterprise, incluyendo herramientas como NeMo y los microservicios NIM. Estas tecnolog\u00edas permiten desarrollar y desplegar aplicaciones de inteligencia artificial de forma m\u00e1s r\u00e1pida, con menor latencia y listas para operar en distintos entornos, ya sea en la nube, centros de datos o edge.<\/p>\n

En palabras de Yutaka Sasaki, presidente y CEO de NTT DATA Group,<\/strong> \u201clas organizaciones de todo el mundo est\u00e1n pasando de adoptar modelos de forma aislada a construir plataformas y soluciones inteligentes de IA que combinan GenAI con agentes capaces de razonar, actuar y adaptarse dentro de los sistemas empresariales\u201d.<\/p>\n

Este concepto, conocido como Agentic AI, representa la siguiente evoluci\u00f3n de la inteligencia artificial. A diferencia de los modelos tradicionales que solo generan contenido o predicciones, estos sistemas pueden tomar decisiones aut\u00f3nomas dentro de procesos empresariales, lo que abre nuevas oportunidades \u2014y tambi\u00e9n retos\u2014 en t\u00e9rminos de control, \u00e9tica y regulaci\u00f3n.<\/p>\n

Casos reales: salud y manufactura como punta de lanza<\/span><\/h2>\n

Asimismo, NTT DATA present\u00f3 casos concretos donde estas f\u00e1bricas de IA ya est\u00e1n generando impacto.<\/p>\n

En el sector salud, un hospital enfocado en investigaci\u00f3n oncol\u00f3gica est\u00e1 utilizando plataformas NVIDIA HGX para an\u00e1lisis radiol\u00f3gico avanzado y evaluaci\u00f3n r\u00e1pida de modelos. Esto permite acelerar diagn\u00f3sticos y apoyar la investigaci\u00f3n cl\u00ednica, un campo donde la velocidad y precisi\u00f3n pueden marcar la diferencia.<\/p>\n

En manufactura automotriz, un proveedor global logr\u00f3 reducir el tiempo de configuraci\u00f3n de producci\u00f3n de meses a d\u00edas gracias al uso de GPU as a Service. Este cambio no solo optimiza tiempos, sino que redefine la flexibilidad de las cadenas de producci\u00f3n en un entorno cada vez m\u00e1s demandante.<\/p>\n

Por otro lado, en manufactura tecnol\u00f3gica, una empresa estadounidense est\u00e1 simulando virtualmente l\u00edneas de producci\u00f3n de bater\u00edas mediante visualizaci\u00f3n 3D y modelado avanzado. Este tipo de gemelos digitales permite anticipar fallas, reducir riesgos y optimizar procesos antes de invertir en infraestructura f\u00edsica.<\/p>\n

De acuerdo con datos de la Asociaci\u00f3n Mexicana de la Industria de Tecnolog\u00edas de Informaci\u00f3n (AMITI), el mercado de TI en el pa\u00eds mantiene un crecimiento sostenido impulsado por la digitalizaci\u00f3n, aunque la adopci\u00f3n avanzada de IA sigue concentrada en grandes corporativos.<\/p>\n

Sectores como manufactura, salud y servicios financieros son los m\u00e1s avanzados en este camino, lo que coincide con los casos de uso que NTT DATA est\u00e1 impulsando a nivel global. Sin embargo, la falta de talento especializado y la necesidad de marcos regulatorios claros siguen siendo barreras.<\/p>\n

En este sentido, soluciones como las f\u00e1bricas de IA buscan reducir la complejidad t\u00e9cnica y operativa, facilitando que m\u00e1s empresas puedan adoptar estas tecnolog\u00edas sin tener que construir toda la infraestructura desde cero.<\/p>\n

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Los aficionados podr\u00e1n consultar horarios de partidos, accesos, compra de boletos y actividades desde su celular mediante plataformas como WhatsApp.<\/figcaption><\/figure>\n

Una alianza estrat\u00e9gica en un mercado en expansi\u00f3n<\/span><\/h2>\n

La colaboraci\u00f3n entre NTT DATA y NVIDIA no es nueva, pero se fortalece en un momento donde el mercado de inteligencia artificial est\u00e1 en plena expansi\u00f3n. Se espera que el gasto global en IA supere los 500 mil millones de d\u00f3lares en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, impulsado por la necesidad de automatizaci\u00f3n, eficiencia operativa y nuevas experiencias digitales.<\/p>\n

\u201cLas empresas buscan ahora plataformas robustas y escalables que les permitan llevar sus iniciativas de IA desde proyectos piloto hasta entornos de producci\u00f3n a gran escala\u201d<\/em>, se\u00f1al\u00f3 John Fanelli, vicepresidente de Enterprise Software en NVIDIA.<\/p>\n

NTT DATA, por su parte, destaca como el \u00fanico proveedor global de servicios de TI presente en m\u00faltiples niveles del ecosistema de NVIDIA, incluyendo Solution Provider, Cloud Partner y Global System Integrator. Esto le permite ofrecer una propuesta full-stack que va desde la consultor\u00eda hasta la operaci\u00f3n.<\/p>\n

Lee m\u00e1s:\u00a0<\/span><\/h3>\n