La gobernanza de datos, la modernización de centros de datos y redes, la seguridad, la nube híbrida y los servicios consultivos figuran entre las oportunidades que identificaron directivos de HP, Microsoft, Dell Technologies, IBM, Lenovo y HPE durante Comunidad CompuSoluciones.
La inteligencia artificial (IA) representa una oportunidad de negocio para los integradores de soluciones tecnológicas que puedan ir más allá de la venta de equipos y licencias, con servicios de consultoría, seguridad, gestión de datos y modernización de infraestructura alineados con objetivos concretos de sus clientes.
Durante un panel sobre cómo hacer negocio con IA, realizado en el encuentro Comunidad CompuSoluciones en la Ciudad de México, directivos de HP Inc., Microsoft, Dell Technologies, IBM, Lenovo y HPE coincidieron en que el valor comercial de esta tecnología depende de identificar necesidades empresariales, preparar los datos, proteger la información y desarrollar las capacidades para implementar soluciones que produzcan resultados medibles.
La conversación fue moderada por Jos Medina Mora, subdirector Internacional de CompuSoluciones. Los participantes también destacaron la necesidad de capacitarse en aspectos técnicos y comerciales, gobernar el uso de la IA y evaluar dónde conviene ejecutar cada carga de trabajo.
A partir de sus recomendaciones, estas son las siete oportunidades prioritarias para los integradores.
Tabla de Contenido
1. Vender consultoría para identificar casos de uso rentables
La primera oportunidad consiste en ayudar a las empresas a determinar qué problema necesitan resolver con inteligencia artificial, qué resultado esperan y qué solución puede responder a sus objetivos.
Adriana Flores, directora general de HP Inc. México, recomendó cambiar el enfoque de la conversación comercial: en lugar de comenzar por el dispositivo, el integrador debe identificar la necesidad del cliente.
“No tanto el ‘qué dispositivo necesitas’, no, qué le está doliendo, qué resultado quiere”, afirmó.
Este enfoque permite construir propuestas que vinculen tecnología con productividad, reducción de costos, atención al cliente u otros indicadores relevantes para cada organización, en lugar de limitarse a vender infraestructura o licencias.
Fabio Cavalcante Oliveira, vicepresidente y director general de Lenovo México, coincidió en que la diferencia estará en la capacidad de traducir las posibilidades de la IA en beneficios tangibles.
“Cada vez más la diferencia va a estar en poder entender las necesidades del cliente, crear soluciones que realmente solucionen los temas de nuestros clientes”, señaló.
Qué puede vender el integrador: diagnóstico de procesos, consultoría para identificar casos de uso, pruebas de concepto, diseño de soluciones y acompañamiento para medir resultados. El objetivo comercial es convertir una necesidad empresarial en un proyecto con alcance, presupuesto e indicadores definidos.
2. Proteger los datos y establecer su gobernanza
La seguridad y la administración de la información constituyen otra de las oportunidades centrales. Antes de desplegar modelos de inteligencia artificial, las empresas necesitan conocer sus datos, controlar quién accede a ellos y establecer reglas para su utilización.
Gastón Óliver, director para Latinoamérica en Cloud e IA en Microsoft, puso el énfasis en la información como punto de partida para los proyectos empresariales.
“Sin datos y sin seguridad no existe la inteligencia artificial”, sostuvo.
El directivo señaló que una de las principales oportunidades para el ecosistema tecnológico consiste en identificar y resolver prioridades del negocio mediante IA. Para ello, recomendó trabajar primero en la seguridad, las bases de datos y la unificación de la información disponible en las organizaciones.
Luis Felipe Guzmán, líder de Datos y Plataforma de IA en IBM de México, también identificó la gobernanza como una oportunidad para las empresas que ya incorporaron tecnologías de IA generativa.
En su planteamiento, gobernar estos entornos implica considerar la seguridad, el uso de tokens y la administración de distintas inteligencias artificiales, incluidos modelos abiertos y desarrollos propios.
Qué puede vender el integrador: evaluación de la calidad y disponibilidad de los datos, integración de fuentes de información, controles de acceso, políticas de uso de IA, protección de información sensible y servicios de gobierno de datos. Estos proyectos también pueden servir como punto de partida para nuevas implementaciones.
3. Modernizar centros de datos para cargas de IA
La expansión de la inteligencia artificial exige revisar si la infraestructura existente puede soportar las nuevas cargas de trabajo, tanto por capacidad como por desempeño, seguridad y costos.
Marcos Ibáñez, director regional de Ventas en Dell Technologies, ubicó entre las primeras oportunidades la gobernanza de datos y la modernización de los centros de datos, con alternativas que incluyen infraestructura local y nube híbrida.
Gustavo Gómez, director general de HPE México, planteó que la modernización debe considerar desde su diseño las necesidades de las aplicaciones de inteligencia artificial.
“No modernizar la infraestructura solamente de manera genérica, sino teniendo en mente ya que las cargas que vienen están muy ligadas a los temas de inteligencia artificial”, recomendó.
Para el directivo, el reto no consiste únicamente en renovar equipos, sino en preparar los centros de datos para las exigencias de las nuevas aplicaciones y determinar qué infraestructura requiere cada cliente.
Qué puede vender el integrador: evaluación de infraestructura, actualización de servidores y almacenamiento, consolidación de entornos, proyectos de nube privada e híbrida, integración de plataformas y servicios de implementación y soporte. La propuesta debe partir de las cargas previstas, los requisitos de desempeño y el presupuesto disponible.
4. Actualizar redes para soportar las nuevas cargas de trabajo
La modernización de redes se perfila como una oportunidad vinculada directamente con los proyectos de infraestructura para IA. Una red que no responde a las exigencias de capacidad, latencia, disponibilidad o administración puede limitar el desempeño de las aplicaciones.
Gustavo Gómez, de HPE México, advirtió que las redes instaladas hace cinco u ocho años podrían no estar preparadas para las cargas actuales de inteligencia artificial.
“Las redes de hace 8 años, de hace 5 años, no están listas para las cargas de inteligencia artificial”, afirmó.
El directivo recomendó modernizar las redes y avanzar hacia esquemas que puedan gestionarse mediante IA, además de integrar soluciones de nube privada e híbrida.
Ibáñez, de Dell Technologies, también relacionó la modernización de centros de datos con la necesidad de actualizar la red, lo que permite al integrador plantear proyectos conjuntos en lugar de vender componentes aislados.
Qué puede vender el integrador: auditorías de red, actualización de switches y conectividad, segmentación, optimización de tráfico, herramientas de monitoreo, automatización y gestión de redes asistida por IA. La oportunidad está en integrar estos servicios con los proyectos de renovación del centro de datos.
5. Diseñar arquitecturas híbridas y optimizar costos de IA
No todas las aplicaciones necesitan ejecutarse en la nube pública. La latencia, la seguridad, el costo de procesamiento y los requerimientos operativos pueden hacer más conveniente distribuir las cargas entre la nube, los centros de datos privados y los dispositivos.
Adriana Flores, de HP Inc. México, señaló que la consultoría sobre dónde ejecutar cada carga de trabajo puede convertirse en una fuente de ingresos para el canal.
“Qué conviene llevarte a la nube, qué conviene llevarte a un data center privado, qué conviene llevarte al dispositivo”, planteó como parte de las decisiones que los integradores pueden ayudar a resolver.
La ejecutiva añadió que la latencia también influye en esa elección y que existe una oportunidad para generar ingresos a lo largo de las distintas etapas de adopción de la inteligencia artificial.
Por su parte, Marcos Ibáñez, de Dell Technologies, mencionó la tokenización y el costo de los tokens en la nube como aspectos que comienzan a adquirir importancia para los clientes más avanzados.
Estas variables abren espacio para asesorar a las empresas en la selección de infraestructura y en la optimización de sus gastos de operación.
Qué puede vender el integrador: evaluación de cargas de trabajo, diseño de arquitecturas híbridas, migración de aplicaciones, optimización del gasto en nube, procesamiento local y estrategias para controlar el consumo de recursos de IA. El valor está en justificar técnicamente dónde ejecutar cada carga y cuánto cuesta mantenerla.
6. Implementar soluciones de IA agéntica y gobernar su operación
Las empresas que ya experimentaron con IA generativa pueden avanzar hacia sistemas agénticos, capaces de ejecutar secuencias de tareas y colaborar en procesos de negocio bajo determinados objetivos y controles.
Luis Felipe Guzmán, de IBM de México, consideró que llevar estas soluciones a los clientes es una oportunidad para el ecosistema tecnológico.
“Es una tecnología que está cambiando la forma en la que colaboramos”, afirmó al referirse a la IA agéntica.
El directivo recomendó, además, que los integradores utilicen estas herramientas en su propia operación y en los productos y servicios que ofrecen a sus clientes.
La adopción, sin embargo, requiere establecer mecanismos de supervisión, seguridad y control del consumo de modelos. La gobernanza debe contemplar qué sistemas se utilizan, qué información pueden procesar y qué límites se establecen para sus acciones.
Qué puede vender el integrador: desarrollo e integración de agentes de IA, automatización de flujos de trabajo, conexión con sistemas empresariales, pruebas controladas, supervisión y políticas de uso. La oferta puede incluir capacitación y acompañamiento para evaluar resultados antes de ampliar el despliegue.
7. Convertir la especialización y los servicios en ingresos recurrentes
La última oportunidad atraviesa las seis anteriores: desarrollar capacidades para vender, implementar y mantener soluciones de inteligencia artificial mediante servicios de mayor valor agregado.
Gastón Óliver, de Microsoft, sostuvo que el negocio no se limita a colocar tecnología, sino a lograr que el cliente la utilice de manera efectiva.
“Definitivamente el dinero está en los servicios”, afirmó.
El directivo explicó que los resellers necesitan preparación, conocimientos y habilidades para desarrollar una preventa consultiva y asegurar que el cliente aproveche la IA de acuerdo con sus necesidades.
Fabio Cavalcante Oliveira, de Lenovo México, reforzó la importancia de combinar capacitación técnica y comercial para comprender los requerimientos de las empresas y construir soluciones pertinentes.
La preparación también implica que el propio integrador incorpore la IA en sus procesos internos, como recomendó Guzmán, de IBM. La experiencia adquirida puede ayudarle a evaluar herramientas, reconocer limitaciones y diseñar mejores propuestas para sus clientes.
Qué puede vender el integrador: consultoría especializada, implementación, capacitación, soporte, administración de plataformas, optimización de costos, supervisión de agentes y servicios de seguridad y gobernanza. Cuando el alcance lo permita, estas actividades pueden contratarse mediante esquemas de atención continua, con niveles de servicio y entregables definidos.
La oportunidad está en resolver problemas, no en vender IA por sí sola
Las recomendaciones de los directivos de HP, Microsoft, Dell Technologies, IBM, Lenovo y HPE apuntan a un cambio en el modelo comercial del canal: el integrador necesita combinar infraestructura, datos, seguridad, consultoría y servicios para acompañar a sus clientes en la adopción de inteligencia artificial.
La prioridad es identificar un problema de negocio y establecer cómo se medirá el resultado. A partir de ahí, el canal puede definir la arquitectura, preparar la información, proteger los sistemas, modernizar la infraestructura y determinar qué herramientas necesita el cliente.
La capacitación técnica y comercial será determinante para traducir esos requerimientos en propuestas viables. Como resumió Gastón Óliver, no se trata de vender IA por venderla, sino de asegurar que el cliente la utilice como la necesita.
Para los integradores, las siete oportunidades representan distintas puertas de entrada al negocio. La más adecuada dependerá de su especialización, las capacidades de su equipo y las necesidades de sus clientes, pero todas comparten un principio: el valor comercial de la inteligencia artificial se encuentra en su aplicación efectiva y en los servicios que permiten sostenerla.
