El reto de la IA en América Latina: Por qué el 90% de los proyectos no superan la prueba de concepto

Hoy estamos en un momento de inflexión en la industria de tecnología. Más del 90% de los proyectos de inteligencia artificial no superan la prueba de concepto. El dato lo ha dado Dave Levy, vicepresidente del Sector Público Mundial, Salud y Ciencias de la Vida de Amazon Web Services (AWS), al referirse sobre cómo liderar hoy los negocios y el éxito a nivel global; por lo tanto, no se habla de un fracaso tecnológico sino de un problema de ejecución: las organizaciones subestiman lo que implica llevar la IA del laboratorio a la operación real.

“Operativamente, ejecutar a escala en toda la organización es probablemente más desafiante de lo que los clientes pensaban originalmente”, advirtió.

Levy lleva años en el centro de esa tensión. Desde su rol en AWS, supervisa la adopción de la nube en gobiernos, sistemas de salud y organismos científicos de todo el mundo. En esta conversación habló del proyecto Génesis, del salto de la IA generativa a la IA agéntica, de la expansión de AWS en México y América Latina y de por qué escuchar a los gobiernos es, en su visión, la clave para construir tecnología que dure.

El desafío de escalar la IA más allá del piloto

¿Construir con IA es más difícil de lo que parece?

— No diría que es más difícil. Diría que ejecutar operativamente a escala en toda la organización es probablemente más desafiante de lo que los clientes pensaban originalmente. Es bastante sencillo tomar algo de IA, chatbots y respuestas o incluso tener algo en tu escritorio que te dé una respuesta. Ese es un despliegue bastante simple. Pero si estás intentando repensar, por ejemplo, cómo vamos a hacer la inspección y la seguridad en un hospital, ese es un proyecto mucho más grande. Tienes muchos controles de seguridad, mucha documentación. Es un proyecto mucho más complejo de llevar a cabo.

¿Qué necesitan entonces las organizaciones para cruzar esa barrera?

— Los clientes están empezando a ver que la tecnología puede respaldarlos y generar retornos reales, pero tienen que ir a ejecutar estos proyectos con expertos a su lado. Tienen que reunir a todas las partes de su organización para sacar adelante estos proyectos antes de ver realmente los beneficios. Y creo que eso es lo que está pasando.

La estrategia de AWS para trabajar con gobiernos

¿Cuál es la estrategia de un VP AWS y qué aporta Dave Levy como profesional?

— Creo que estas cosas son lo mismo. Una de las cosas en las que estamos muy enfocados es en escuchar a los clientes. Algunas empresas están muy enfocadas en construir grandes productos, construyen un producto y dicen “este es” y eso les funciona muy bien. Otras empresas van a los gobiernos y a sus clientes y dicen “más o menos sabemos lo que funciona, déjennos decirles qué puede ser”. Nuestro enfoque siempre ha sido un poco diferente: “¿Qué es lo que están buscando lograr? Empecemos desde lo que están tratando de lograr y trabajemos hacia atrás desde ahí. Y luego vamos a construir con ustedes, o vamos a construir en su nombre”.

¿Puede dar un ejemplo concreto de ese enfoque?

— Amazon Bedrock es un buen ejemplo. Es nuestro servicio administrado para nuestros modelos de IA de frontera y otros modelos. Escuchamos de los clientes que querían usar los modelos de frontera de los que todos hablan, Anthropic, OpenAI. Querían esos modelos, pero también querían usar sus propios datos. Y también, querían obtener algunos datos de nuestra parte. Bedrock se desarrolló a partir de esa necesidad de los clientes de tener opciones.

¿Por qué es especialmente importante escuchar en el caso de los gobiernos?

— Los gobiernos son a la vez estables y cambian con el tiempo. Pueden ser estables durante mucho tiempo porque no quieren interrumpir los servicios a los ciudadanos, no quieren tener mucha disrupción. Pero también, cambian quién los dirige con bastante frecuencia. Por eso es realmente importante escuchar lo que quieren los clientes gubernamentales, porque estás diseñando algo para un tiempo muy largo.

El proyecto Génesis y los laboratorios nacionales del Departamento de Energía de EE.UU

¿Por qué la Misión Génesis surge desde el Departamento de Energía y no de otra agencia?

— El Departamento de Energía en Estados Unidos tiene la responsabilidad de los diecisiete laboratorios nacionales. Además del Departamento de Energía principal y de la Agencia Nacional de Seguridad Nuclear, el Departamento de Energía también es responsable de todos nuestros laboratorios de investigación. Cada uno está enfocado en diferentes tipos de investigación. Algunos en la fusión como la próxima gran fuente de energía. Otros en energía nuclear. He visitado algunos laboratorios enfocados en mejorar la tecnología de microondas que se usa para escanear el equipaje en los aeropuertos y muchos de estos operan de forma muy independiente. En algunos casos han montado su propia supercomputación, sus propios recursos, tienen sus propios investigadores y no están necesariamente conectados entre sí.

¿Cuál es entonces el objetivo concreto de Génesis?

— La misión de Génesis está diseñada, en nuestra visión, para traer tecnología a escala, la mejor tecnología de la mayor cantidad de socios posible y brindar a todos los laboratorios acceso a herramientas de IA realmente buenas, computación de alto rendimiento realmente buena, lo mejor que la industria tiene, para que estos laboratorios puedan acelerar esa investigación y esos descubrimientos.

¿Qué impacto puede tener en la industria manufacturera, particularmente en América del Norte?

— Si hay un avance en ciencia de materiales en uno de estos laboratorios puede terminar mejorando los procesos de manufactura o creando nuevos. La ciencia de materiales es una ciencia muy difícil. Muchos de los avances que ha habido en nuestra historia han ocurrido casi por accidente, porque estás probando diferentes cosas para ver si los compuestos funcionan y es un proceso que consume mucho tiempo.

En esta nueva era de IA agéntica, la ciencia de materiales es un área donde puedes experimentar con agentes, probar y ver si los materiales van a ser aplicables al caso de uso que tienes. Hay todas estas áreas que creo que van a ser beneficiosas para la manufactura, no solo en América del Norte sino globalmente.

De la IA generativa a la IA agéntica

¿En qué campo se ve el impacto más claro de la IA agéntica hoy?

— Hay áreas en dimensiones realmente importantes como la ciberseguridad, donde los agentes van a ser increíblemente valiosos para nosotros porque van a poder encontrar vulnerabilidades en las redes con bastante rapidez. Hacia 2018, el tiempo desde que se conocía una vulnerabilidad hasta que se cerraba la brecha era muy largo. Podía llevar un año, porque había que salir a parchear todos esos sistemas. En el mundo agéntico, ese tiempo se está acortando. Los agentes ahora pueden salir a buscar esas vulnerabilidades o incluso sugerir una vulnerabilidad que todavía no ha ocurrido, para que puedas cerrarla antes de que suceda.

¿Hay otros campos donde la IA agéntica pueda marcar una diferencia similar?

— Puede pensar sobre datos de cáncer y empezar a razonar sobre qué soluciones podría haber para ciertas combinaciones de proteínas y para terapias farmacológicas. Las posibilidades son realmente grandes.

AWS en América Latina y México

América Latina no tiene la misma infraestructura ni conectividad que Estados Unidos o Europa. ¿Qué está haciendo AWS para los gobiernos y empresas de la región?

— Lanzamos nuestras regiones en México recientemente. La diferencia con otras partes del mundo puede ser el tamaño de esa infraestructura y cuánta capacidad hay. Generalmente, construimos para permitir más capacidad en el futuro y lanzamos un conjunto de servicios que consideramos comunes a todos los clientes. El plan será que, a medida que México empiece a adoptar, tanto clientes del sector público como comerciales y comiencen a consumir esos servicios, continuaremos invirtiendo y haciendo crecer esa región.

¿A qué tipo de clientes apunta AWS en México?

— Clientes del sector público y comerciales. Bancos, instituciones gubernamentales, empresas. Todos.

¿Qué debería hacer América Latina para atraer más inversión en IA y servicios en la nube?

— Hay grandes oportunidades, particularmente en América Latina, porque hay una comunidad de startups realmente robusta. Hay un elemento fuerte de pequeñas y medianas empresas y también una banca sólida en general. Creo que esos clientes demostrando que están aprovechando y usando la IA para sus operaciones o para construir es una buena señal para que América Latina atraiga más inversión.

El boom de centros de datos que estamos viviendo ahora es una inversión muy intensiva en capital, a diferencia de una inversión de riesgo. Se necesita mucho capital para construir centros de datos. No alcanza con una sola empresa, se necesitan muchas. Y lo que he visto desde este lado es que hay un enorme interés en América Latina de ese tipo de empresas porque creen que estructuralmente las condiciones son sólidas.

¿Y las zonas locales, como la que existe en Perú? ¿Son una solución viable para países sin región propia?

— Las zonas locales son una solución fantástica. Construir una región completa en cualquier área es una empresa muy costosa y lleva mucho tiempo. Puede tomar varios años tener una región construida, en funcionamiento y operativa. Las zonas locales pueden ponerse en marcha mucho más rápido. Y además le dan a los clientes la oportunidad de empezar a trabajar con la nube en su área local. Les dan una medida de acceso que de otro modo no tendrían.