En su constante búsqueda de ventajas competitivas y diferenciación, las empresas están inmersas en la recopilación y análisis de grandes cantidades de datos de diversas fuentes. La evolución de tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y la analítica ha permitido que las empresas comiencen a aprovechar estos datos para generar nuevas oportunidades de negocio.
Sin embargo, para obtener los mejores resultados, se requiere una infraestructura capaz de procesar y analizarlos eficientemente, sin importar dónde se almacenen o cuándo se necesiten. Según un informe del Boston Consulting Group, se prevé que el 30% de las empresas impulsadas por datos aumentarán sus ingresos en más del 10% para finales de 2024, en comparación con solo el 13% que aún no utiliza correctamente estos recursos.
Los modelos cederán paso a los datos en el despliegue de la IA
En el último año, las organizaciones han centrado sus esfuerzos en aprovechar las oportunidades de la IA generativa, que se ha vuelto omnipresente con aplicaciones variadas. Los avances en grandes modelos de lenguaje (LLM) y en IA multimodal han abierto nuevas posibilidades para procesar texto e imágenes, responder comandos y gestionar interacciones en Atención al Cliente, crear avatares y generar código, entre otras aplicaciones.
A medida que las organizaciones buscan automatizar operaciones de negocio con IA, surge la necesidad de modelos más flexibles, ya que los actuales están limitados por sus parámetros preestablecidos. Por ello, se observará una priorización en la creación de pipelines de datos para entrenar aplicaciones de IA, permitiéndoles aprender de la información más reciente y actualizarse en consecuencia.
Acabando con los silos de datos
Las organizaciones van a eliminar los silos entre diferentes tipos de datos, con un enfoque de almacenamiento de datos unificado, que combina todos los tipos de datos de una empresa, tanto de entornos locales como en la nube. A medida que las empresas utilizan la analítica en sus procesos, descubren que sus arquitecturas de almacenamiento de datos existentes cuentan con flujos separados para cada tipo de datos, como datos de clientes, productos, proveedores y empleados.
Pueden sentirse limitados por las plataformas de analítica, los modelos informáticos y los sistemas de almacenamiento de datos desactualizados que no les brindan suficiente flexibilidad para adaptarse a sus necesidades. Como resultado, cada vez más organizaciones reconsiderarán sus arquitecturas de datos para consolidar flujos de datos y tratarlos como una única fuente.
Una infraestructura de TI que funciona
Las organizaciones modificarán su percepción de la nube como la solución universal para todos sus desafíos de infraestructura tecnológica. Se prevé que muchas empresas enfrentarán plazos y presupuestos más extensos en sus migraciones a la nube, lo que las llevará a explorar alternativas como arquitecturas híbridas y multinube para optimizar sus operaciones de TI.
De acuerdo con el Informe de Complejidad de Datos 2023 de NetApp, aproximadamente tres de cada cuatro directivos de tecnología a nivel mundial que migran a la nube aún mantienen una parte significativa de sus cargas de trabajo on-premises, con porcentajes que oscilan entre el 30% y el 80%. Para la mayoría de las empresas, gestionar la infraestructura de TI seguirá siendo un desafío, marcado por las presiones de costos y el crecimiento de la demanda de innovación.
A medida que las organizaciones comiencen a utilizar la IA para automatizar sus operaciones de negocio, muchas empezarán a necesitar modelos de IA más flexible
Las empresas cambiarán su enfoque, adoptando una infraestructura de datos inteligente que combine el almacenamiento de datos unificado con capacidades integradas de gestión para lograr seguridad y observabilidad en una única plataforma. A medida que las empresas adopten esta infraestructura de datos inteligente, obtendrán una mayor agilidad para adaptarse rápidamente a las dinámicas condiciones del mercado.
Asumir que los datos ya han sido hackeados
En vista de las persistentes amenazas de ciberseguridad provenientes de diversos actores maliciosos, que van desde colaboradores internos hasta bandas de ciberdelincuentes y estados nación, las organizaciones se enfrentan al desafío de replantear la manera en que se recuperan de los ciberataques. Evitar que los actores malintencionados accedan, roben o manipulen entornos de TI y activos críticos, como datos de clientes y propiedad intelectual, se ha vuelto crucial.
Se proyecta que para 2031 se producirá un ataque de ransomware cada 2 segundos, con un coste anual estimado de 265 mil millones de dólares para las víctimas. En respuesta a esta creciente amenaza, el 87% de los ejecutivos de nivel C y directivos consideran la protección contra ransomware como una prioridad alta o máxima en sus organizaciones, según el Informe de Complejidad de Datos 2023 de NetApp.
Más que el robo de datos en sí, la mayor amenaza para un negocio después de un ciberataque reside en el tiempo y los recursos invertidos en reparar sistemas y restablecer datos para reanudar las operaciones normales. Para resguardar sus activos más críticos y garantizar la continuidad del negocio, se anticipa un aumento en la inversión en ciberseguridad para asegurar los sistemas de TI y reducir la interrupción del negocio ante un ciberataque. En este contexto, los sistemas que incorporen capacidades como copias de seguridad de datos inmutables jugarán un papel crucial en mitigar la interrupción mientras se investiga la amenaza.
