El camino hacia la IA en la nube: Gobernanza y cumplimiento

Los pilares de una buena gobernanza para una empresa que inicia su recorrido hacia la inteligencia artificial en la nube deben ir mucho más allá del cumplimiento básico de normativas. En este contexto, una gobernanza efectiva debe estar fundamentada en varios elementos clave.

En primer lugar, la soberanía digital es esencial. Las empresas deben poder elegir dónde se almacenan y procesan sus datos, garantizando el cumplimiento de las legislaciones locales y sectoriales. Esto no solo fortalece la privacidad y la protección de datos, sino que también refuerza la confianza de los usuarios y stakeholders. Vultr ofrece esta posibilidad, gracias a sus 32 centros de datos ubicados alrededor del mundo.

En segundo lugar, es fundamental operar en un ecosistema justo y competitivo, que fomente la diversidad de proveedores y evite la concentración de poder en unos pocos actores. Aquí es donde entra en juego la democratización del acceso a la inteligencia artificial: se trata de proponer un modelo en el que las empresas puedan acceder a capacidades avanzadas de IA sin depender exclusivamente de los hiperescaladores. Los proveedores independientes, como nosotros, permitimos a las organizaciones acceder a soluciones más ágiles, localizadas y adaptadas a sus necesidades reales, impulsando la innovación y reduciendo costes innecesarios.

Por último, creemos que la gobernanza debe estar orientada a facilitar la interoperabilidad y la escalabilidad, permitiendo a las empresas moverse entre entornos multinube o híbridos sin restricciones, adaptarse rápidamente a nuevas tecnologías y evitar la dependencia de un único proveedor. Además, poder evitar la dependencia del proveedor es un principio clave para nosotros, que se refleja no sólo en nuestra plataforma en la nube abierta y accesible, sino también a través de asociaciones estratégicas. Gracias a iniciativas como la Vultr Cloud Alliance y nuestra participación activa en la MACH Alliance, Vultr colabora con otros líderes del sector para promover la interoperabilidad y la innovación.

Problemas de adopción

Al adoptar soluciones de inteligencia artificial (IA) en la nube, muchas empresas enfrentan preocupaciones significativas relacionadas con el cumplimiento normativo, especialmente en lo que respecta al Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y otras regulaciones sectoriales específicas. Estas preocupaciones suelen centrarse en aspectos clave como la localización de los datos, la soberanía digital, la falta de transparencia en los procesos de tratamiento y la responsabilidad compartida entre la empresa y el proveedor de servicios en la nube.

Una de las principales dificultades que vemos radica en la incertidumbre sobre dónde se almacenan y procesan los datos. Muchos proveedores de nube, especialmente los hiperescaladores, operan con infraestructuras globales. Esta falta de control sobre la ubicación de los datos puede complicar el cumplimiento del RGPD, así como de leyes nacionales que exigen mantener la información dentro de determinadas jurisdicciones, como ocurre en sectores sujetos a estrictas normativas como el financiero o el sanitario.

Las consecuencias de no tomar las medidas adecuadas en términos de cumplimiento pueden ser graves. Las sanciones económicas previstas por el RGPD pueden alcanzar hasta 20 millones de euros o el 4% del volumen de negocio anual global de la empresa, según qué cifra resulte más elevada.

En segundo lugar, es esencial operar en un ecosistema justo y competitivo que fomente la diversidad de proveedores y evite la concentración de poder en unos pocos actores. Aquí es donde entra en juego la democratización del acceso a la inteligencia artificial: se trata de proponer un modelo en el que las empresas puedan acceder a capacidades de IA avanzadas sin depender exclusivamente de hiperescaladores. Los proveedores independientes, como Vultr, permiten a las organizaciones acceder a soluciones más ágiles, localizadas y adaptadas a sus necesidades reales, impulsando la innovación y reduciendo costes innecesarios.

Por último, creemos que la gestión debe orientarse a facilitar la interoperabilidad y la escalabilidad, permitiendo a las empresas moverse entre entornos multinubeo híbridos sin restricciones, adaptarse rápidamente a las nuevas tecnologías y evitar la dependencia de un único proveedor.

Superando riegos

Desde Vultr creemos que para superar las dificultades asociadas a la adopción de soluciones de inteligencia artificial en la nube y mitigar los riesgos vinculados al cumplimiento normativo y a la eficiencia operativa, las empresas deben adoptar una serie de medidas estratégicas clave.

En primer lugar, es fundamental optar por infraestructuras abiertas y componibles que permitan operar en entornos multinube e híbridos. Este tipo de arquitectura ofrece una mayor flexibilidad para adaptarse a distintas normativas, facilita la interoperabilidad entre sistemas y evita el riesgo de quedar bloqueado con un único proveedor. Además, fomenta la experimentación y mejora la eficiencia operativa al permitir combinar lo mejor de diferentes plataformas según las necesidades específicas del negocio.

Una segunda acción clave es apostar por proveedores de nube independientes, como los servicios que prestamos desde Vultr, donde combinamos una capacidad de computación avanzada con un enfoque más ágil, local y accesible. Estas alternativas están demostrando ser particularmente útiles para startups, pymes y equipos de ciencia de datos que necesitan entrenar modelos de IA con altos requerimientos computacionales sin incurrir en los costes y complejidades de los hiperescaladores tradicionales. Este modelo contribuye directamente a la democratización de la IA, al poner al alcance de más organizaciones los recursos necesarios para innovar y competir en igualdad de condiciones. Al ofrecer mayor control sobre la infraestructura, los proveedores independientes permiten a las empresas cumplir más fácilmente con las normativas locales de protección de datos y mantener una mayor soberanía tecnológica. Además, las empresas pueden ahorrar hasta un 90% de sus gastos en la nube al optar por proveedores independientes como nosotros, en lugar de hiperescaladores.

Asimismo, trabajar en el edge —es decir, realizar despliegues geográficamente cercanos al usuario final— permite reducir significativamente las latencias, mejorar el rendimiento de las aplicaciones y optimizar la experiencia del cliente. Este enfoque es especialmente valioso en sectores donde la velocidad de respuesta es crítica y, además, ayuda a reducir la dependencia de centros de datos lejanos que pueden generar incertidumbre regulatoria.

Por último, las empresas deben actualizar su estrategia de infraestructura tecnológica para prepararse ante los desafíos específicos de la inteligencia artificial generativa y la Agentic AI. A diferencia de los modelos de IA tradicionales, la GenAI y los modelos de Agentic AI requieren recursos mucho más intensivos en términos de procesamiento, almacenamiento y escalabilidad. Por lo tanto, es esencial contar con una infraestructura que no solo soporte estas exigencias técnicas, sino que también esté alineada con los marcos regulatorios y de seguridad actuales.

En conjunto, estas acciones permiten a las empresas no solo mitigar los riesgos asociados a la adopción de IA en la nube, sino también construir una base sólida para innovar de forma segura, escalable y sostenible en el tiempo.

Modelos auditables

Para garantizar que los modelos de inteligencia artificial sean auditables, justos y comprensibles, es clave democratizar el acceso a la infraestructura básica. Involucrar a una mayor diversidad de actores —como startups, desarrolladores independientes y organizaciones de distintos sectores— fomenta la creación de sistemas más equitativos y una mayor diversidad de ideas, lo que conduce a mejores y más constantes innovaciones. En este sentido, las nubes independientes ofrecen una ventaja significativa, ya que brindan mayor control sobre el entrenamiento y despliegue de los modelos, facilitando su trazabilidad y auditoría.

Además, la adopción de estándares abiertos y el desarrollo descentralizado mediante entornos edge y estrategias multinube son esenciales para lograr transparencia, interoperabilidad y cumplimiento regulatorio. Estas prácticas no solo promueven la confianza entre todas las partes interesadas, sino que también permiten adaptarse a distintos contextos geográficos y normativos, haciendo posible una inteligencia artificial más inclusiva y responsable.

Potencial de mejoras

La adopción de la inteligencia artificial en la nube, cuando va acompañada de una buena gestión, tiene un enorme potencial para reducir los costes operativos y generar una ventaja competitiva sostenible. En Vultr, observamos que las organizaciones que aplican principios sólidos de gobernanza —como la trazabilidad, la gestión de riesgos, el control de calidad y el cumplimiento normativo— no sólo minimizan errores que pueden resultar caros o ineficientes, sino que además aceleran la adopción segura y escalable de la IA.

Una gobernanza eficaz permite automatizar procesos clave con mayor confianza, evitar las repeticiones de trabajo derivadas de modelos opacos o mal entrenados, y optimizar el uso de los recursos informáticos en entornos en la nube, lo que se traduce directamente en ahorros operativos. Asimismo, disponer de modelos auditables y explicables reduce los riesgos legales y reputacionales, lo que también implica ahorros indirectos pero significativos.

En cuanto a la ventaja competitiva, la gobernanza permite a las empresas innovar con mayor rapidez y seguridad, logrando una mejor capacidad de respuesta ante el mercado, decisiones más fundamentadas y productos mejor adaptados a las necesidades reales de los clientes. Desde Vultr y su infraestructura en la nube, facilitamos este enfoque proporcionando entornos flexibles, seguros y escalables de forma eficiente, ayudando a las organizaciones a convertir la gobernanza no en una carga, sino en un catalizador para un crecimiento inteligente.

(datacenterdynamics.com)

Les estaremos informando con mucho más detalle, en el marco del informe especial: “Arquitecturas de IA, Machine Learning, Deep Learning, Gemelos digitales y Soluciones de valor de Cloud Computing con innovadores modelos de negocio, soluciones de IOT, IOTI, soluciones de Automatización. Ciberseguridad, Infraestructura de conectividad: redes LAN, Wifi. Buenas prácticas corporativas.», que estamos preparando para nuestra edición 215 y publicaremos en el mes de junio.

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