Enzo Fedrizzi, Gerente Regional de la Práctica de Transformación Digital de HPE; y Marcio Aguiar, Director de la división Enterprise de NVIDIA para Latinoamérica.

Casi todas las organizaciones chilenas tienen algún piloto de inteligencia artificial andando: un caso de IA generativa, un “Copilot” o un experimento aislado. Muy pocas, sin embargo, han escalado esas iniciativas a nivel organizacional. La complejidad arquitectónica, los costos impredecibles del consumo de tokens en nube pública, la dispersión del dato y la presión normativa creciente (con la Ley 21.719 de Protección de Datos Personales) mantienen a la IA empresarial en modo experimento.

“Hoy la IA ya no es un experimento; está madura y los modelos están ‘production-ready’. El desafío no está en la tecnología, sino en cómo se consume y cómo se escala”, afirma Enzo Fedrizzi, Gerente Regional de la Práctica de Transformación Digital de HPE. La diferencia es estructural: una aplicación de IA es monolítica, requiere que la GPU esté al lado del dato y se escala dentro de un mismo clúster, en oposición a la arquitectura hiperdistribuida de las aplicaciones web tradicionales.

Sobre esa premisa, HPE desarrolló junto a NVIDIA el portfolio “NVIDIA AI Computing by HPE”, cuya pieza central es Private Cloud AI: una AI Factory que integra infraestructura optimizada para GPU, un Data Fabric para integración de datos en tiempo real, NVIDIA AI Enterprise con más de 600 modelos pre-entrenados disponibles y una capa unificada de operación. “El valor de NVIDIA no lo entrega solo la GPU; lo entrega la combinación de hardware y software”, precisa.

Los números refuerzan el caso. Según datos compartidos por HPE, el costo por GPU/hora de Private Cloud AI es 50% menor que en nube pública en configuraciones livianas y llega a 76% de diferencia en stacks mayores como 16 GPU H100. Medido por tokens sobre un modelo Llama 3 8B (8 mil millones de parámetros), el ahorro alcanza el 57%. A eso se suma la previsibilidad: el on-premise garantiza costos conocidos y soberanía total del dato.

Por su parte, Marcio Aguiar, Director de la división Enterprise de NVIDIA para Latinoamérica, afirma que las empresas quieren "llevar la IA a producción con velocidad, escala y confianza".

"La alianza con HPE resuelve justo eso, pues entregamos fábricas de IA listas para funcionar. Para Chile y la región, esto significa que las empresas pueden adoptar infraestructura soberana, localizada y de clase mundial, sin tener que construirla desde cero. Eso acelera la adopción de IA en sectores estratégicos, cómo minería, retail, servicios financieros y salud, con la misma tecnología que ya está transformando a las mayores corporaciones del mundo".

Para el canal chileno, este escenario abre una oportunidad estratégica. Fedrizzi describe un modelo de tres capas: HPE aporta la plataforma; los Independent Software Vendors (ISV), la especialización vertical y el canal integra y despliega. “El ISV se concentra en su caso de uso; el canal lo integra. Esa especialización del ISV es la gran diferencia”, explica. HPE ya trabaja en la región con ISV como Delirium.AI (videoanalítica industrial), Global Catalog (gestión de contratos) y Neuratek (agentes para industria financiera), además de Deloitte y Accenture con sus modelos verticales Zora AI y AI Refinery.

Los casos con retorno medible existen: una manufacturera de envases de huevo redujo en más de 80% los errores de impresión con videoanalítica y alcanzó ROI en seis meses; una fintech pasó de 15 días a minutos, el onboarding de un nuevo cliente con agentes de IA. Al respecto, Aguiar sostiene que los ISVs son "absolutamente estratégicos" en la visión de NVIDIA.

"Nosotros ofrecemos el ecosistema tecnológico (es decir, cómputo acelerado, modelos abiertos, toolkits, blueprints,etc.), pero son ellos los que conocen a fondo cada industria, proceso y dolor del cliente final. Nuestra misión es darles las mejores herramientas posibles para que puedan construir soluciones de IA realmente transformadoras. Es una relación de colaboración profunda, y cada vez más decisiva para el éxito del mercado", agrega el ejecutivo de NVIDIA.

“Buscamos partners alineados en acelerar la adopción de IA con costos conocidos y soberanía de datos. Para el ISV, esta plataforma es un acelerador: no tienen que construir capas de infraestructura ni virtualización; pueden concentrarse en su caso de uso y llegar a más clientes con menor costo operacional”, concluye Fedrizzi.

Con un punto de entrada inferior a US$10.000 para un stack de dos GPU RTX Pro 6000 capaz de procesar más de 9 mil millones de tokens al mes, la AI Factory deja de ser un proyecto reservado al gran corporativo y se convierte en una conversación que el canal puede llevar también al segmento mediano.