El modelo MaaS busca reducir una de las principales barreras para que las compañías incorporen inteligencia artificial en sus operaciones: el alto costo de infraestructura, procesamiento y talento técnico especializado.
La inteligencia artificial ya no es una discusión futurista para las empresas. Está entrando en áreas comerciales, financieras, logísticas, jurídicas, industriales y de servicio al cliente. Sin embargo, para buena parte del sector empresarial colombiano, especialmente para compañías medianas y organizaciones en proceso de transformación digital, el desafío no está en entender su potencial, sino en saber cómo adoptarla sin convertirla en una inversión costosa, compleja y difícil de escalar.
Ese es el punto que empieza a mover el mercado tecnológico: la IA está dejando de depender exclusivamente de grandes inversiones en infraestructura propia para avanzar hacia modelos de consumo más flexibles. Bajo esa lógica, Huawei Cloud lanzó en América Latina una plataforma de Modelo como Servicio, conocida como MaaS, que permite a las empresas acceder a modelos avanzados de inteligencia artificial mediante interfaces de programación y esquemas de pago por uso.
La propuesta apunta a resolver una tensión creciente en las compañías. Por un lado, los equipos directivos saben que la IA puede mejorar productividad, automatizar procesos, analizar grandes volúmenes de datos y elevar la calidad del servicio. Por otro, muchas organizaciones no cuentan con servidores especializados, equipos internos de ciencia de datos, capacidad de procesamiento o presupuestos suficientes para desplegar soluciones avanzadas desde cero.
En ese escenario, el modelo como servicio puede convertirse en una puerta de entrada más realista para la adopción empresarial de IA.
De comprar infraestructura a consumir capacidad
Tradicionalmente, incorporar inteligencia artificial avanzada implicaba una combinación de inversiones difíciles: infraestructura de cómputo, almacenamiento, talento técnico, integración de modelos, mantenimiento, entrenamiento, seguridad y actualización permanente. En la práctica, ese camino solo era viable para grandes corporaciones o compañías con equipos tecnológicos robustos.
MaaS cambia esa lógica. En lugar de adquirir y operar infraestructura compleja, las empresas pueden consumir modelos de IA bajo demanda, conectarlos a sus sistemas mediante API y pagar según el uso, normalmente medido por tokens o unidades de procesamiento. Esto permite que la inversión pase de un modelo intensivo en capital a uno más cercano al gasto operativo.
Para empresarios y gerentes financieros, la diferencia no es menor. Adoptar IA bajo demanda puede reducir la presión sobre el presupuesto inicial, facilitar pilotos controlados, medir retornos por caso de uso y escalar solo aquello que demuestre valor para el negocio.
De acuerdo con Huawei Cloud, el uso de infraestructura dinámica y la optimización regional de recursos computacionales podrían disminuir la inversión en procesamiento entre un 50% y un 80%. La plataforma aprovecha capacidad disponible fuera de las horas pico en otras zonas geográficas, lo que permite mejorar la eficiencia del consumo.
“MaaS está diseñado para hacer que la inteligencia artificial avanzada sea más accesible para las empresas”, explicó Mark Chen, CEO de Huawei Cloud América Latina, al señalar que el servicio busca resolver necesidades tangibles de negocio sin exigir infraestructura propia compleja.
IA para problemas concretos, no para discursos tecnológicos
Uno de los riesgos actuales en la adopción de inteligencia artificial es convertirla en una moda corporativa. Muchas compañías hablan de IA, pero no siempre identifican procesos específicos donde pueda generar eficiencia, ahorro, velocidad o mejor toma de decisiones.
El valor de un modelo como servicio está precisamente en aterrizar la conversación. La tecnología puede aplicarse a automatización de procesos, análisis de datos comerciales, procesamiento de documentos, atención al cliente, clasificación de información, generación de reportes, soporte a ventas, gestión de inventarios o asistencia a desarrolladores.
En sectores como manufactura, servicios financieros y comercio minorista, estos casos de uso pueden tener impacto directo en costos y productividad. Una empresa industrial puede usar IA para analizar datos operativos y anticipar fallas. Una compañía financiera puede mejorar la lectura de documentos, solicitudes o patrones de comportamiento. Un retailer puede automatizar respuestas, segmentar clientes o detectar oportunidades comerciales a partir de datos transaccionales.
La clave está en no empezar por la herramienta, sino por el problema. ¿Dónde se está perdiendo tiempo? ¿Qué proceso depende demasiado de tareas manuales? ¿Qué información no se está usando para tomar decisiones? ¿Qué interacción con el cliente puede mejorar en velocidad o personalización? Esas preguntas son más importantes que elegir el modelo de IA de moda.
Flexibilidad frente a un mercado que cambia rápido
Otra ventaja del esquema MaaS es que reduce la dependencia de un único modelo o proveedor de algoritmos. En una industria donde aparecen nuevas capacidades con alta velocidad, las empresas necesitan flexibilidad para probar, comparar y ajustar modelos según sus necesidades.
La plataforma de Huawei Cloud integra herramientas avanzadas como DeepSeek y GLM, con actualizaciones disponibles el mismo día de su lanzamiento. Esto apunta a una necesidad crítica para las organizaciones: no quedarse atrapadas en soluciones rígidas cuando el mercado de IA evoluciona casi semanalmente.
Para un equipo de tecnología, esa flexibilidad puede ser decisiva. No todos los modelos sirven para lo mismo. Algunos funcionan mejor en generación de texto, otros en programación, análisis, clasificación, razonamiento, atención al cliente o procesamiento de documentos. La capacidad de elegir el modelo adecuado para cada tarea puede mejorar resultados y controlar costos.
En términos empresariales, esto significa que la IA empieza a parecerse más a una arquitectura de servicios que a un proyecto cerrado. Las compañías pueden construir soluciones por capas, integrar capacidades según demanda y ajustar sus herramientas conforme cambian sus necesidades.
Menos barreras, pero no menos responsabilidad
Que la IA sea más accesible no significa que su adopción sea automática ni libre de riesgos. Las empresas deben considerar aspectos de seguridad, privacidad, gobierno de datos, cumplimiento normativo, trazabilidad, calidad de la información y supervisión humana.
El modelo como servicio puede simplificar la infraestructura, pero no reemplaza la estrategia. Una compañía que adopta IA sin reglas claras puede enfrentar problemas de confidencialidad, respuestas imprecisas, dependencia excesiva de automatizaciones o uso inadecuado de información sensible.
Por eso, la adopción empresarial debe avanzar con criterios de gobierno. Definir qué datos se pueden usar, quién autoriza los casos de uso, cómo se validan los resultados, qué procesos requieren intervención humana y qué áreas son responsables del control será tan importante como la tecnología contratada.
Para las juntas directivas y los comités ejecutivos, la discusión debe ir más allá de la innovación. La pregunta correcta no es únicamente cuánto cuesta implementar IA, sino bajo qué condiciones puede generar valor sin aumentar riesgos operativos, legales o reputacionales.
Una oportunidad para empresas medianas
El mayor impacto de estos modelos podría estar en las compañías que hasta ahora veían la IA como una tecnología lejana. Las grandes empresas tienen más recursos para contratar talento, desarrollar soluciones internas y experimentar. Las pequeñas y medianas, en cambio, suelen enfrentar mayores barreras de capital, conocimiento técnico e integración.
Si los modelos como servicio reducen costos de entrada y simplifican la conexión con sistemas existentes, la IA puede dejar de ser una herramienta exclusiva de grandes jugadores. Esto abre oportunidades para empresas medianas que necesitan mejorar productividad, competir con actores más grandes o acelerar procesos de digitalización.
Sin embargo, el reto seguirá siendo cultural y estratégico. La tecnología puede estar disponible, pero su impacto dependerá de la capacidad de la organización para rediseñar procesos, capacitar equipos, medir resultados y tomar decisiones basadas en datos.
La IA como infraestructura de competitividad
La llegada de plataformas MaaS al mercado latinoamericano refleja un cambio más amplio: la inteligencia artificial empieza a convertirse en infraestructura empresarial. Así como la nube permitió a las compañías acceder a almacenamiento y capacidad tecnológica sin construir centros de datos propios, los modelos como servicio buscan hacer algo similar con la IA avanzada.
Para Colombia, esta tendencia llega en un momento en el que la transformación digital ya no es opcional. La productividad empresarial, la eficiencia operativa, la experiencia del cliente y la capacidad de competir en mercados internacionales dependerán cada vez más de cómo las organizaciones usen datos, automatización e inteligencia artificial.
La oportunidad está en adoptar la IA con pragmatismo. No como un proyecto de moda, sino como una herramienta para resolver problemas concretos de negocio. No como un gasto tecnológico aislado, sino como una inversión medible en eficiencia, velocidad y capacidad de decisión.
“Al eliminar la necesidad de grandes inversiones iniciales y simplificar la integración a través de API, las empresas pueden acelerar la adopción de IA mientras mantienen la eficiencia de costos y el control operativo”, señaló Chen.
El mensaje para los empresarios es claro: la inteligencia artificial ya no exige empezar por grandes infraestructuras. Pero sí exige claridad estratégica. Las compañías que logren identificar casos de uso reales, gobernar bien sus datos y adoptar modelos flexibles estarán mejor preparadas para convertir la IA en una ventaja competitiva y no solo en una promesa tecnológica.
