La adopción de inteligencia artificial (IA) por parte de las empresas está superando la fase experimental para centrarse en la gobernanza, la preparación para producción y la obtención de resultados de negocio tangibles. Según un estudio reciente de Deloitte, aunque el 54% de las organizaciones planean llevar al menos el 40% de sus iniciativas de IA a producción en los próximos seis meses, actualmente solo el 25% ha logrado hacerlo.
En este contexto, IBM está fortaleciendo su estrategia para acelerar la implementación de modelos operativos de IA empresarial, apoyándose en la nube híbrida y en un marco robusto de gobernanza. La compañía argumenta que el éxito en la integración de la IA en la operativa corporativa depende de gestionar tanto la infraestructura tecnológica como los aspectos regulatorios y éticos que conlleva esta tecnología.
El enfoque híbrido de IBM combina la flexibilidad y escalabilidad de la nube pública con la seguridad y control de la infraestructura privada, permitiendo que las empresas desplieguen soluciones de IA de manera más ágil y segura. Esta estructura favorece la integración de datos y aplicaciones, a la vez que facilita el cumplimiento de normativas y la supervisión adecuada de los modelos de IA. 
Además, IBM promueve la gobernanza como un pilar central para la operacionalización de la IA. Esto implica establecer políticas claras sobre el uso responsable de los datos y algoritmos, así como asegurar la transparencia, la explicación y la equidad en los resultados que generan los sistemas inteligentes. La empresa destaca que la gobernanza efectiva contribuye a generar confianza entre los usuarios y a mitigar riesgos reputacionales y legales.
Ian Smith, vicepresidente senior de Intelligent Applications en IBM, comenta que el desafío para las organizaciones no reside solo en implementar tecnologías, sino en orquestar una transformación profunda que alinee la IA con objetivos de negocio, promoviendo la colaboración entre equipos de datos, TI y áreas funcionales.
IBM también está desarrollando herramientas y soluciones específicas para facilitar la monitorización continua y la automatización de la gestión de modelos de IA, contribuyendo a una rápida adaptación en entornos cambiantes y manteniendo el rendimiento y la integridad de las aplicaciones desplegadas.
Con estas iniciativas, IBM aspira a ayudar a las empresas a cerrar la brecha existente entre la intención estratégica de utilizar la IA y su ejecución operativa exitosa, potenciando así su capacidad de innovación y competitividad en un mercado cada vez más digitalizado.
