Hitachi Vantara potencia el almacenamiento híbrido en Azure
La era de la inteligencia artificial ha transformado la soberanía digital de un debate geográfico a un desafío de autonomía estratégica.
El tradicional debate sobre la soberanía digital solía limitarse a una pregunta geográfica elemental: ¿en qué servidor físico están almacenados los datos? Sin embargo, la llegada de la IA generativa ha dinamitado este enfoque. Hoy, la soberanía digital ya no es un asunto meramente espacial; es un concepto dinámico y “elástico” que redefine la capacidad de una empresa o país para mantener el control sobre sus datos, su infraestructura, sus decisiones de TI y el conocimiento acumulado sobre ellas.
Para los directores de tecnología (CIO) en América Latina, este cambio de paradigma representa un desafío operativo crucial. En un entorno donde la IA no solo procesa información, sino que sugiere y toma decisiones sobre ella, conservar el control es vital para sostener la autonomía del negocio.
Sobre este y otros desafíos para la soberanía digital conversamos con Viviana González, DSE Manager for Data para Latam de Microsoft, en nuestro último Panel de Expertos de The Standard CIO, Soberanía Digital e IA: ¿Quién Controla los Datos, la Nube y la Inteligencia Artificial?, que puedes disfrutar ya en nuestro canal de Youtube.
El mito del código abierto y la soberanía de conocimiento
Una tendencia común entre las organizaciones latinoamericanas que buscan salvaguardar sus datos es refugiarse en software libre o implementaciones 100% on-premises, asumiendo que instalar modelos locales garantiza de manera automática la soberanía total. No obstante, este enfoque es incompleto y conlleva un costo oculto significativo: la pérdida de escalabilidad y la dependencia de la soberanía de conocimiento.
Para Viviana González, la soberanía digital corporativa es un concepto elástico en el que siempre se debe evaluar qué se está dispuesto a ceder. Mantener toda la infraestructura in-house otorga control físico, pero debilita la capacidad de administración, la elasticidad, la redundancia y, sobre todo, la retención del talento especializado que diseñó el modelo. “Si los profesionales clave que poseen el conocimiento técnico abandonan la empresa, la soberanía se desvanece de inmediato. Por el contrario, operar en una nube pública bajo un modelo empresarial garantiza contractualmente que los datos siguen perteneciendo por completo a la organización cliente, permitiendo usufructuar la escalabilidad de un tercero sin sacrificar la propiedad de la información”.
El ecualizador estratégico: Híbrido, multicloud y nube soberana
Para gestionar esta elasticidad, González enfoca que la estrategia de datos debe estructurarse sobre un modelo de nube híbrida y multicloud, evitando depender de un único punto de fallo o de una sola jurisdicción regulatoria.
“La arquitectura híbrida permite un balance pragmático: mantener la información sensible o crítica bajo infraestructura propia y local, mientras se aprovecha la escala de la nube pública para el resto de las cargas de trabajo. Paralelamente, una estrategia multicloud —usar más de un proveedor de nube— reduce sensiblemente el riesgo de dependencia exclusiva (vendor lock-in), aumenta la resiliencia operativa, otorga poder de negociación frente a proveedores de infraestructura y garantiza la continuidad operativa”.
Por su parte, el concepto de “nube soberana” debe distinguirse claramente de la soberanía de datos común. Esta nube responde a exigencias regulatorias específicas —especialmente gubernamentales o de sectores altamente regulados—, aplicando controles estrictos de residencia y jurisdicción sobre la data.
El modelo “Frontier” y los pilares de la adopción segura
La adopción de la IA no puede ser un acto impulsivo de innovación sin brújula. La transición hacia una empresa Frontier —aquella que utiliza la IA para automatizar procesos y lograr más resultados— requiere basarse en un marco de cuatro pilares:
- Enriquecer la experiencia del empleado como habilitador de productividad.
- Reinventar la interacción con el cliente para generar canales efectivos.
- Reconfigurar procesos internos para que la IA apoye de manera directa la operación.
- Doblar la curva de innovación interna dentro de la organización.
Para aterrizar este framework de forma segura sin comprometer la soberanía digital, Viviana González describe seis principios prácticos.
- Primero, la adopción debe nacer de un caso de negocio claro; la tecnología es un medio, no un fin.
- Segundo, no se deben descuidar los datos; intentar aplicar IA sobre datos desordenados o sin gobierno está destinado al fracaso (“si entra basura, sale basura”).
- Tercero, la seguridad y la gobernanza deben integrarse desde el diseño inicial, no al final.
- Cuarto, no se debe olvidar a las personas: sin capacitación, la mejor tecnología queda subutilizada.
- Quinto, se debe prever el costo y la escalabilidad real; un piloto exitoso no garantiza el funcionamiento a gran escala.
- Sexto, se debe mantener supervisión humana en decisiones críticas; delegar sin control anula el sentido de la soberanía.
Educación activa contra la amenaza del “Shadow AI”
El uso informal de herramientas de IA —conocido como Shadow AI— es una realidad ineludible en el ecosistema corporativo latinoamericano. Los colaboradores buscan optimizar su productividad diaria utilizando herramientas públicas gratuitas, lo que a menudo implica la fuga inconsciente de datos críticos hacia repositorios externos sin control empresarial.
Frente a esto, la solución no radica en la prohibición, sino en la educación corporativa activa. Las organizaciones deben capacitar a sus equipos en tres ejes: cómo usar las herramientas para generar valor, qué datos están autorizados a compartir y cómo administrar críticamente la información entregada por la IA.
Para contener este riesgo, la estrategia consiste en integrar capacidades de IA directamente en las herramientas de ofimática empresarial ya existentes (copilotos), ofreciendo un entorno controlado que opera bajo los estándares de cumplimiento y propiedad de datos de la organización, evitando el uso de plataformas abiertas de consumo masivo.
El estado del arte en América Latina
El panorama latinoamericano de madurez de datos es heterogéneo. El sector financiero lidera la carrera, habiendo desarrollado los primeros pilotos exitosos sobre infraestructuras robustas en la nube. La mayoría de las empresas de la región se encuentra en una fase crucial: la estructuración y organización de sus fuentes de datos. Se ha generalizado la comprensión de que para extraer valor de la IA, primero es necesario limpiar la casa y ordenar los cimientos de la información. Con datos estructurados y una fuerte inversión en la capacitación del personal, América Latina está construyendo la pista de aterrizaje idónea para la próxima ola de proyectos de innovación tecnológica segura y soberana.
