Haga avanzar su cloud híbrida con estos cuatro fundamentos

Una torre construida sobre una base sólida con suelos bien construidos será resistente durante años. Su entorno en la nube necesita las mismas capas cuidadosas, especialmente a medida que la IA se vuelve central para las operaciones empresariales.

Las organizaciones que una vez impusieron un protocolo basado en la nube han pasado a adoptar la nube cuando tiene más sentido para el negocio. Según el informe Top IT Insights 2025de Unisys, los recursos regulados y sensibles suelen ser los más adecuados para las instalaciones locales, y las aplicaciones escalables que consumen muchos datos se trasladan con frecuencia a la nube.

La nube híbrida le permite implementar el mejor entorno en función de las necesidades, los costes y la velocidad. Sin embargo, optimizar este entorno para prepararse para la IA va más allá de determinar qué va a dónde. Una integración exitosa de la nube híbrida requiere cuatro capas esenciales para construir una base sólida para la innovación.

#1: Una sólida capa de infraestructura para la escalabilidad

Su capa de infraestructura incluye recursos informáticos, de almacenamiento y de red necesarios para unas operaciones fluidas en la nube híbrida. La construcción de una infraestructura sólida permite un aprovisionamiento más sencillo, cargas de trabajo automatizadas e integración perfecta de datos para aplicaciones de IA. La computación abierta y flexible, la conexión en red y el almacenamiento agrupados en recursos compartidos serían esenciales para aprovisionar recursos de forma dinámica según sea necesario. Este enfoque aumenta la flexibilidad, reduce los costes y mejora la escalabilidad.

Sin tomar primero los pasos necesarios para garantizar una arquitectura flexible, las organizaciones pueden evitar la nube híbrida para las cargas de trabajo de IA porque es:

• Software no proporcionado o no habilitado: Se debe producir una elevación significativa del backend para soportarlos.
• Limitado en su vida útil: Sin una planificación adecuada, se agotará rápidamente la potencia informática al intentar escalar las cargas de trabajo de IA.

Asegurar una infraestructura adecuada aumenta la elasticidad, la agilidad y la disponibilidad. También es necesaria una infraestructura flexible y aprovisionada para recibir datos estructurados y no estructurados y admitir la integración de datos para aplicaciones de IA.

#2: Una capa de datos para la optimización de la IA

Los datos de calidad son como el oxígeno: esenciales para la supervivencia y el rendimiento. Sin un flujo continuo de datos escalables y de calidad, los modelos de IA no pueden funcionar de forma eficaz ni producir resultados fiables e información procesable. Para mantener este flujo, su capa de datos necesita las herramientas y soluciones adecuadas para el almacenamiento, la gestión, la gobernanza, la seguridad y el cifrado.

Para sacar el máximo partido a la IA, es necesario conectarla cuidadosamente con sus datos. Toda la automatización necesaria, además de la ingeniería, como las operaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño, se basa en una sólida relación entre los datos y la IA. Fomente esta conexión:

• Conocer las soluciones en la nube que combinan datos e IA
• Identificar los retos empresariales y los casos de uso de alto impacto en los que la IA podría beneficiar a su organización
• Alinear su estrategia de IA con sus datos, tecnología y estrategia empresarial

Establecer una estrategia de modernización de datos también puede proporcionarle la información crucial necesaria para utilizar la IA en su organización. Juntos, estos fundamentos permiten a la IA ingerir sus datos sin problemas.

#3: Una capa de gobernanza para el cumplimiento normativo

La capa de gobernanza de la arquitectura de la nube híbrida implica políticas, procesos y tecnologías que respaldan la gestión, el cumplimiento y la seguridad de su entorno. Almacenar sus datos correctamente en bases de datos específicas le permite gestionarlos adecuadamente.

La introducción de la IA requiere una gobernanza adicional. Esto significa integrar prácticas de IA responsables en su marco de cumplimiento existente para alinearlo con los requisitos gubernamentales que regulan cómo se le permite utilizar la IA y los datos que alimentan los modelos.

Al hacerlo, puede reducir la vulnerabilidad a las filtraciones de datos y el riesgo de que los ciberatacantes obtengan datos corporativos de propiedad o información confidencial de clientes y socios. Las prácticas de IA responsables también consolidan la confianza de sus clientes, socios y clientes potenciales al tranquilizarlos de su compromiso con la protección de sus datos.

#4: Una capa de modelo de aprendizaje automático para obtener información

La capa del modelo de aprendizaje automático proporciona inteligencia central para aplicaciones de IA en entornos de nube híbrida. Al perfeccionar modelos de aprendizaje de idiomas preformados para dominios específicos, puedes obtener resultados empresariales procesables.

Para obtener los mejores resultados, esta capa se basa en una formación y validación eficaces del modelo y en una supervisión continua del modelo. El beneficio de dedicar atención a esta capa puede ser significativo:

• Mejor asignación de recursos a medida que los modelos de aprendizaje automático analizan los patrones de uso y las demandas de recursos
• Escalado automatizado y dinámico, ya que los modelos predictivos pueden anticipar los cambios en la demanda de carga de trabajo y escalar los recursos en consecuencia
• Optimización del rendimiento de las cargas de trabajo de IA a medida que los modelos de aprendizaje automático identifican cuellos de botella e ineficiencias en su infraestructura
• Optimización de costes, ya que los algoritmos analizan los datos de costes y los patrones de uso y detectan oportunidades de ahorro de costes
• Seguridad y cumplimiento normativo reforzados a medida que los modelos detectan anomalías, identifican amenazas de seguridad y garantizan el cumplimiento normativo

Si la IA necesita integrarse a la perfección con su aplicación empresarial, considere una capa adicional de aplicaciones e integración. Puede crear esta capa con API y servicios de IA, chatbots, paneles de IA e integración de software empresarial.

Construye una base preparada para la IA

La IA amplifica lo que la nube híbrida puede hacer por su organización. Para hacerlo realidad, construya sus capas de infraestructura, datos, gobernanza y aprendizaje automático como parte de una base sólida. Para escuchar cómo otros gerentes y ejecutivos están trabajando con la IA, descargue nuestro informe y descubra cómo las soluciones de IA de Unisys pueden ayudarle a construir sus cimientos para que pueda optimizar su uso de la IA.