Vultr presenta tendencias AI

Vultr presenta tendencias AI. Vultr, empresa de infraestructura en la nube privada, anunció que la adopción de IA ya es una práctica generalizada entre los ingenieros de plataformas: el 75% de los equipos ya alojan o planean alojar cargas de trabajo de IA, y el 89% utiliza IA a diario para tareas como la generación de código y documentación.

Sin embargo, advierte sobre una “meseta en la implementación de IA”, donde el impulso inicial supera el valor empresarial real obtenido.

Según una encuesta, los ingenieros de plataformas se están convirtiendo en habilitadores centrales de la IA, aunque las brechas de colaboración e infraestructura amenazan con limitar el impacto empresarial a gran escala

Si bien la adopción es fuerte, la encuesta también revela brechas que limitan el impacto a escala empresarial. Para analizarlas más a fondo, Vultr patrocinó una encuesta complementaria dirigida a más de 120 profesionales que actualmente construyen sistemas nativos de IA. Los hallazgos destacan tanto el progreso alcanzado como los desafíos que deben resolverse para lograr el éxito.

Principales hallazgos:

• Propiedad de la IA fragmentada: Casi el 40% de las organizaciones asignan las responsabilidades de plataformas de IA a los equipos de ingeniería de plataformas, mientras que un 25% reporta propiedad compartida entre varios grupos, y un 13% indica que no existe una asignación clara.
• Orquestación desigual de cargas de trabajo: Más del 40% utilizan Kubernetes con extensiones para GPUs y cargas de trabajo de IA, mientras que el 35% no orquesta cargas de IA de ninguna forma, lo que evidencia una importante brecha de madurez en la infraestructura.
• Integración en expansión, pero con rezago en los pipelines: Más de la mitad (58%) ya integran IA en aplicaciones cloud-native, pero el 41% no ha adaptado sus pipelines de CI/CD o DevSecOps para IA. Entre quienes sí lo han hecho, el 28% amplía los pipelines para manejo de modelos y el 24% añade pasos de servicio de inferencia.
• Híbrido y on-premises siguen siendo relevantes: Aunque la integración en la nube domina, el 16% de las organizaciones opta por un enfoque híbrido y un 9% continúa ejecutando cargas de GPU en instalaciones propias, reflejando la demanda de opciones de implementación flexibles.
• Estandarización urgente: Más del 50% de los encuestados considera que las plantillas y blueprints de infraestructura de IA son críticas o muy importantes para garantizar una adopción segura y escalable.
• Persisten brechas de colaboración: Casi un tercio (31%) reporta solo una colaboración limitada con los equipos de ciencia de datos, y un 16% indica que no existe ninguna, lo que resalta barreras culturales y operativas en curso.

“No habíamos visto tasas de adopción como estas para una nueva tecnología desde los años 90; es realmente increíble. Pero la realidad es que la mayoría de los usos de IA en las empresas hoy siguen siendo más experimentales que estratégicos”, comentó Luca Galante, colaborador principal de la comunidad de Platform Engineering. “Los ingenieros de plataformas están liderando el camino, pero convertir ese impulso en impacto medible requerirá cimientos más sólidos.”

“Esta encuesta refleja lo que vemos a diario: los ingenieros de plataformas se están convirtiendo rápidamente en la pieza clave de la adopción empresarial de IA”, dijo Kevin Cochrane, CMO de Vultr. “Pero el impulso por sí solo no basta. Los equipos necesitan caminos claros e infraestructura AI-first que hagan que las cargas de trabajo sean seguras, repetibles y escalables. Eso es precisamente lo que ofrece Vultr, brindando a los equipos de plataformas la base para superar la experimentación y lograr un impacto real a escala global.”

A medida que los ingenieros de plataformas asumen el rol de habilitadores de IA en toda la empresa, Vultr proporciona la infraestructura AI-first que lo hace posible. Con instancias listas para GPU que se implementan en minutos, orquestación global integrada y arquitecturas componibles diseñadas para MLOps avanzados, Vultr permite a los equipos de plataformas superar la “meseta de implementación de IA” y avanzar hacia el valor empresarial a gran escala.