NetApp IT está desbloqueando el poder del análisis de IA

En NetApp, no solo hablamos de IA, sino que la exploramos, probamos y aplicamos activamente para resolver problemas empresariales reales. A medida que aumenta el revuelo en torno a la IA generativa, estamos adoptando un enfoque más centrado, identificando casos de uso de gran impacto e impulsando resultados significativos en todo nuestro ecosistema de datos. Así es como NetApp IT aborda el análisis de IA y lo que hemos aprendido.

Uno de nuestros primeros retos fue permitir interacciones basadas en chat con documentos en NetAIChat, nuestra herramienta interna de IA generativa. Los usuarios podían subir archivos—Word, PowerPoint, Excel—y hacer preguntas sobre ellos. Esto funcionaba bien para la mayoría de los formatos, pero Excel planteaba un problema único: los modelos de IA generativa tienen problemas con los números. 

En lugar de rendirnos, dimos un giro. Sustituimos la interpretación del lenguaje natural por una nueva capacidad—Text-to-SQL. Cuando un usuario carga datos estructurados, el sistema traduce su pregunta en consultas SQL. ¿El resultado? Análisis precisos y procesables a partir de hojas de cálculo y archivos estructurados que antes los grandes modelos lingüísticos (LLMs) no entendían. 

Nuestro siguiente paso fue obtener información de nuestro almacén de datos empresariales, alojado en Snowflake. En lugar de depender de analistas humanos para generar informes, estamos creando un sistema en el que la IA determina los datos necesarios para responder a una pregunta y genera respuestas al instante. Por ejemplo, una solicitud como “Muéstrame las reservas en Alemania para Product X durante el último trimestre” ya no requeriría un ticket ni tiempo de espera; podría gestionarse en segundos. 

  El objetivo no es solo la velocidad, es la escala. Queremos liberar a nuestros analistas para que se enfoquen en el trabajo estratégico, no en la creación manual de informes.

Aunque los informes históricos son valiosos, cada vez hay más demanda de información en tiempo real procedente de sistemas transaccionales como ventas y cadena de suministro. Actualmente estamos explorando cómo integrar la IA con esos sistemas sin comprometer la seguridad ni los controles de acceso. 

  La seguridad es una preocupación fundamental. No solo estamos viendo a qué datos se puede acceder; nos aseguramos de que solo las personas adecuadas puedan acceder a ellos. La IA generativa debe respetar los permisos de datos igual que cualquier otro sistema empresarial. Eso significa que no hay atajos impulsados por la IA alrededor de la información sensible. 

NetApp también invierte en aprendizaje automático tradicional para casos de uso como planificación de capacidad y detección de ransomware. Aquí, los datos históricos se usan para entrenar modelos que pronostican el comportamiento futuro, como identificar señales de alerta temprana de ransomware basadas en actividad anómala del sistema. 

  Estos modelos requieren conocimientos especializados y una supervisión cuidadosa, pero complementan nuestros esfuerzos de IA generativa. Juntos, nos ayudan a responder “¿qué ha pasado?” y “¿qué es probable que pase después?”

También hemos creado un Comité de Gobernanza de la IA para asegurarnos de que usamos estas tecnologías de forma responsable. Este comité creció orgánicamente y ahora trabaja con la dirección ejecutiva para dar prioridad a los casos de uso que ofrecen un valor empresarial tangible, no solo experimentos científicos. 

  Uno de los mayores retos a los que nos hemos enfrentado es gestionar las expectativas. Los ejecutivos a menudo quieren respuestas impulsadas por IA con el mismo nivel de precisión que los informes generados por humanos. Pero la IA generativa no está diseñada para una precisión del 100%. Es mejor para obtener ideas ad hoc, hacer lluvias de ideas y apoyar la toma de decisiones, no para informes financieros. 

A medida que seguimos desarrollando herramientas de IA, estamos perfeccionando formas de mejorar la confianza en las respuestas generadas por la IA, mientras comunicamos sus limitaciones.

Creo que la IA llegará a ser tan omnipresente como internet, pero llevará tiempo. Actualmente, NetApp va por delante de la curva, pero el campo está evolucionando rápidamente. En FY26, nuestra prioridad es centrarnos aún más en los casos de uso probados, operativizarlos a gran escala y asegurarnos de invertir en lo que aporta más valor.  
  
Nuestro CEO recalcó recientemente en una comunicación a toda la empresa que “la IA no es solo una tendencia. Es una palanca estratégica para impulsar la eficiencia.” En NetApp IT, estamos convirtiendo esa visión en realidad. 

Para más información, por favor visita NetApp AI data management for AI applications.