¿Cómo hacer que la IA funcione en un entorno multicloud? 4 claves imprescindibles

La Inteligencia Artificial promete cambiarlo todo. Pero entre la promesa y la realidad hay una distancia que muchas organizaciones aún no logran cruzar, especialmente cuando trabajan en entornos multicloud.

¿Por qué?

Porque implementar IA no es solo entrenar modelos o usar plataformas de moda. Es un proceso transversal que toca tecnología, datos, procesos, personas y decisiones. Y si no se alinea todo esto, la IA corre el riesgo de quedarse en experimentos interesantes… pero irrelevantes.

Y en entornos multicloud, donde todo está más distribuido, esa integración se vuelve aún más compleja (y más importante).

En este artículo os compartimos 4 claves para abordar este reto con los pies en la tierra y la vista en el impacto real.

Hoy, la mayoría de las organizaciones ya viven en un ecosistema multicloud. Usan varias nubes –públicas y privadas, de distintos proveedores– para ganar agilidad, reducir costes y evitar atarse a un único jugador.

Este enfoque tiene sentido: permite elegir “lo mejor de cada nube” según la necesidad. Pero esa libertad también tiene su precio. A mayor flexibilidad, mayor complejidad: los datos se dispersan, los entornos se multiplican y la coordinación se vuelve más delicada.

En ese contexto, introducir IA no es simplemente añadir una capa de inteligencia. Es encajar algo exigente –en datos, en recursos, en lógica operativa– dentro de un sistema ya de por sí fragmentado.

Y lo cierto es que vamos hacia más nube, no menos. Se estima que, en los próximos años, más del 70 % de las cargas de trabajo empresariales se ejecutarán en la nube. Pero no todas esas cargas son iguales, las de IA son especialmente exigentes.

Entonces la pregunta ya no es si vas a usar IA. La pregunta es: ¿Está tu organización preparada para ejecutarla en un entorno tan distribuido… y tan decisivo?

Los modelos de IA necesitan mover grandes cantidades de datos en poco tiempo, y muchas veces en tiempo real. Esto es especialmente importante si los datos y los sistemas están en diferentes nubes.

Por eso, es clave contar con una red rápida y estable, que garantice baja latencia (es decir, que no ralentice el traslado de la información). Si la red no responde, la IA no funciona como debería: se vuelve lenta, poco precisa o directamente se interrumpe.

Además, para que la IA trabaje con eficiencia, se necesita también hardware potente, como procesadores gráficos (GPUs), que permiten acelerar los cálculos.

La IA aprende de los datos. Y si esos datos están desordenados, mal integrados o repartidos en distintos lugares sin conexión clara entre sí, es muy difícil que los resultados sean buenos.

En entornos multicloud, los datos suelen estar dispersos: en distintas nubes, en servidores propios, en aplicaciones externas. Por eso, es fundamental contar con una estrategia que permita acceder a ellos de forma unificada, sin duplicaciones ni errores.

También es importante asegurarse de que los datos sean confiables, estén actualizados y cumplan con las normativas de privacidad (como el RGPD). De lo contrario, podemos tener problemas legales o tomar decisiones equivocadas.

Los proyectos de IA consumen muchos datos, y también generan una gran cantidad de nueva información. Esto significa que el almacenamiento puede crecer muy rápido... y con él, los costes.

La solución no es simplemente contratar más espacio, sino hacerlo de forma inteligente. Por ejemplo, no todos los datos necesitan estar siempre disponibles o en el lugar más caro. Algunos pueden estar guardados en capas más económicas, accesibles solo cuando haga falta.

La IA consume mucha energía. Si no se controla, puede generar facturas elevadas… y también un impacto ambiental considerable.

Por eso, además de buscar rendimiento, es importante que tu infraestructura tecnológica sea eficiente y sostenible. Esto incluye desde usar equipos que gasten menos energía, hasta programar los procesos de IA en momentos del día o zonas con menor carga energética.

Cada vez más organizaciones miden la huella ambiental de su tecnología, no solo por responsabilidad, sino porque también impacta en su reputación y en sus costes operativos.

Hablar de IA en entornos multicloud es hablar de algo más que rendimiento y eficiencia. Es preguntarse qué tipo de inteligencia queremos desplegar, con qué propósito y a qué coste.

No toda infraestructura preparada para IA necesariamente está alineada con los valores, la estrategia o incluso la cultura de una organización.

La tecnología puede estar lista, pero ¿lo está el negocio? ¿Y las personas que tomarán decisiones basadas en esos modelos?

Quizá el verdadero desafío sea no solo construir una base sólida, sino diseñarla con preguntas más amplias en mente: ¿Qué problemas estamos resolviendo con IA? ¿Qué decisiones estamos delegando? ¿Quiénes se benefician realmente?

La conversación sobre IA no termina cuando los sistemas están conectados, sino cuando logramos que esa inteligencia tenga sentido en el contexto de nuestras decisiones, nuestros equipos… y nuestro futuro.

Desde ANCO acompañamos a las organizaciones en este camino: diseñando infraestructuras modernas, flexibles y alineadas con sus verdaderas necesidades.

No creemos en soluciones genéricas, sino en arquitecturas que se adaptan al negocio.

Si estás explorando cómo integrar la IA en tu entorno multicloud de forma eficiente, escalable y con sentido, estamos listos para ayudarte a construir esa base tecnológica.

¡Hablemos y convirtamos tu tecnología en una ventaja real! 👋