Dennis Céspedes
Chief Sales Officer North America,
Dennis Céspedes
Chief Sales Officer North America,
La inteligencia artificial está avanzando rápidamente dentro de las organizaciones. Cada vez más empresas exploran nuevos casos de uso, incorporan herramientas basadas en IA y desarrollan iniciativas para mejorar procesos, productos y servicios.
Sin embargo, avanzar de una iniciativa experimental hacia una solución implementada requiere capacidades especializadas. Las organizaciones necesitan profesionales capaces de trabajar con inteligencia artificial, datos, cloud, desarrollo de software, automatización y calidad, entre otras áreas.
Esta necesidad está generando una creciente escasez de talento en inteligencia artificial. La demanda de profesionales especializados aumenta mientras las empresas compiten por perfiles que combinan conocimientos técnicos con experiencia práctica en proyectos de IA.
La brecha de habilidades en IA puede convertirse en una limitante para las organizaciones que buscan acelerar sus iniciativas. Ante este escenario, las empresas están explorando diferentes modelos para acceder a capacidades especializadas y ampliar sus equipos tecnológicos según las necesidades de cada proyecto.
La creciente brecha de talento en inteligencia artificial
Punto Clave
La adopción de inteligencia artificial requiere mucho más que incorporar especialistas capaces de desarrollar modelos.
Los proyectos empresariales necesitan integrar diferentes disciplinas para llevar una solución desde la planificación hasta su implementación y operación.
Entre las capacidades más demandadas se encuentran la ingeniería de datos, machine learning, desarrollo de software, arquitectura cloud, automatización, seguridad y QA.
Esta combinación puede dificultar la construcción de equipos completos. Una organización puede contar con especialistas en IA y, al mismo tiempo, necesitar capacidades adicionales para integrar los modelos con sus aplicaciones, preparar los datos, desplegar soluciones y garantizar su funcionamiento.
La situación genera una brecha de talento tecnológico que puede afectar los tiempos de ejecución y limitar la capacidad de las empresas para escalar sus iniciativas.
Para diversas organizaciones, el desafío consiste en encontrar una combinación adecuada de talento y capacidades que permita avanzar sin detener los proyectos tecnológicos que ya están en marcha.
¿Por qué es difícil construir capacidades de IA internamente?
Construir un equipo especializado desde cero requiere tiempo y una inversión constante en contratación, formación y desarrollo profesional.
La dificultad aumenta cuando una iniciativa necesita diferentes perfiles de manera simultánea. Un proyecto puede requerir especialistas en inteligencia artificial, ingenieros de datos, desarrolladores, arquitectos cloud, profesionales de QA y expertos en seguridad.
A esto se suma la velocidad con la que evolucionan las tecnologías. Las organizaciones necesitan mantener actualizados sus conocimientos y herramientas para aprovechar nuevos modelos, plataformas y metodologías.
También existe una curva de aprendizaje relacionada con la adopción. Los equipos deben comprender cómo incorporar la IA dentro de sus procesos existentes, definir estándares y establecer mecanismos que permitan mantener la calidad de las soluciones.
Por estas razones, algunas empresas optan por complementar sus capacidades internas con talento tecnológico especializado, equipos multidisciplinarios o modelos de colaboración que les permitan incorporar conocimiento cuando lo necesitan.
Cómo pueden las empresas acceder a capacidades especializadas en IA
Las organizaciones pueden combinar diferentes modelos según sus necesidades, el nivel de madurez de sus equipos y las características de cada iniciativa.
Desarrollo de capacidades internas
La capacitación y el desarrollo de habilidades permiten fortalecer los equipos existentes y construir conocimiento dentro de la organización. Este proceso resulta especialmente útil cuando existe una estrategia de largo plazo para incorporar inteligencia artificial en diferentes áreas.
Staffing especializado
El staffing especializado permite incorporar profesionales con conocimientos específicos para reforzar equipos existentes. Puede ser una alternativa para proyectos que requieren experiencia técnica adicional durante determinadas etapas.
Equipos multidisciplinarios
Algunas iniciativas requieren varias capacidades trabajando de forma coordinada. Los AI Teams, Data Teams, Cloud Teams y QA Teams permiten reunir diferentes perfiles alrededor de un proyecto y facilitar la ejecución de iniciativas que necesitan conocimientos complementarios.
Modelos nearshore
Los equipos nearshore permiten acceder a talento tecnológico especializado en diferentes mercados de la región. Este modelo puede facilitar la incorporación de capacidades adicionales y ampliar la disponibilidad de perfiles técnicos sin necesidad de construir toda la capacidad internamente.
Consultoría técnica y servicios gestionados
Las organizaciones también pueden recurrir a consultoría especializada para definir arquitecturas, metodologías y estándares, mientras que los servicios gestionados permiten mantener determinadas capacidades durante la operación y evolución de las soluciones.
La elección del modelo dependerá de las necesidades de cada organización, el alcance del proyecto y las capacidades que ya existen internamente.
Cómo construir capacidades tecnológicas para escalar iniciativas de IA
Visión Multidisciplinaria
La adopción de IA requiere coordinación entre diferentes disciplinas.
Una iniciativa puede comenzar con un caso de uso específico, pero su evolución hacia producción requiere datos confiables, infraestructura, integración con sistemas existentes, desarrollo, pruebas, seguridad y monitoreo.
Por esta razón, las organizaciones deben evaluar las capacidades necesarias para cada etapa del proyecto y determinar cuáles pueden desarrollarse internamente y cuáles conviene incorporar mediante equipos especializados.
Un modelo flexible permite ampliar las capacidades cuando aumenta la demanda y adaptarlas conforme evolucionan las necesidades del negocio.
Esta aproximación también facilita la continuidad tecnológica. Los equipos pueden documentar conocimiento, establecer estándares y desarrollar prácticas que puedan reutilizarse en nuevos proyectos.
El objetivo consiste en construir una capacidad tecnológica que pueda evolucionar junto con las iniciativas de inteligencia artificial de la organización.
AI Capacities as a Service dentro de AI Centric
La creciente demanda de profesionales especializados está llevando a las organizaciones a explorar modelos más flexibles para incorporar capacidades tecnológicas.
Dentro de AI Centric, la estrategia de inteligencia artificial de Novacomp, AI Capacities as a Service permite acceder a capacidades especializadas en inteligencia artificial, datos, cloud, automatización, QA y desarrollo mediante modelos adaptados a las necesidades de cada organización.
Este enfoque contempla AI Teams, Data Teams, Cloud Teams y QA Teams, junto con staffing especializado, consultoría técnica, modelos nearshore y servicios gestionados.
La combinación de estas capacidades permite complementar los equipos existentes, incorporar conocimiento especializado y ampliar la capacidad de ejecución según las necesidades de cada iniciativa.
Para organizaciones que buscan acelerar proyectos de inteligencia artificial, contar con acceso flexible a capacidades especializadas puede reducir las limitaciones asociadas a la disponibilidad de talento y facilitar la evolución de sus iniciativas tecnológicas.
Conclusión
La escasez de talento en inteligencia artificial representa un desafío para las organizaciones que buscan avanzar con rapidez en sus iniciativas de IA. La demanda de perfiles especializados continúa creciendo y muchos proyectos requieren capacidades que abarcan diferentes disciplinas tecnológicas.
Ante este escenario, las empresas pueden combinar desarrollo interno, capacitación, staffing especializado, equipos multidisciplinarios y modelos nearshore para ampliar sus capacidades según las necesidades de cada proyecto.
En Novacomp, AI Capacities as a Service forma parte de AI Centric y permite a las organizaciones acceder a talento y capacidades especializadas en IA, datos, cloud, automatización, QA y desarrollo mediante modelos flexibles y escalables.
La capacidad para incorporar estas competencias de manera oportuna será un factor importante para convertir las iniciativas de inteligencia artificial en soluciones que puedan evolucionar junto con el negocio.
