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Por  Jillian Viner / 13 May 2026 / Temas: Artificial Intelligence (AI) , Generative AI , Cybersecurity , Operational efficiency
El despliegue de fábricas de IA empresariales presenta un patrón de fracaso ampliamente documentado: las organizaciones adquieren la infraestructura, omiten la preparación y gobernanza de los datos, abordan demasiados casos de uso a la vez y acaban generando malos resultados a partir de datos de entrada deficientes. GTT, el tercer operador de internet de nivel 1 (tier-one) más grande del mundo, rompió deliberadamente con ese patrón. Tras adquirir la infraestructura para su fábrica de IA —un stack de GPUs de NVIDIA y Dell desplegado en Praga, Eslovenia y Nueva York—, GTT realizó una pausa de seis meses antes de instalar el equipamiento. Esa pausa, centrada íntegramente en la gobernanza de datos y la priorización de casos de uso, constituye la base de todos los resultados que la compañía ha cosechado desde entonces.
James Karimi compagina las funciones de CIO y CISO en GTT, una decisión organizativa tomada de forma estratégica para eliminar cualquier conflicto de prioridades entre TI y seguridad. En esta conversación, Karimi detalla todo el recorrido del proyecto de fábrica de IA de GTT: el modelo de gobernanza que diseñaron antes de la implementación, cómo mapearon cada fuente de datos por método de acceso y calidad, y el proceso de admisión que limita los proyectos activos de IA a un máximo de diez simultáneos, requiriendo la revisión del departamento financiero (FP&A) y la aprobación de la alta dirección antes de que cualquier caso de uso se ponga en marcha.
Los resultados son concretos y medibles. Un proceso de cierre financiero que antes requería el trabajo de entre 12 y 15 personas durante dos semanas, ahora se completa en solo una hora gracias a un operador de IA. Los responsables de selección que antes dedicaban el 60 % de su tiempo a cribar currículums ahora emplean ese tiempo en realizar entrevistas directas, y las nuevas incorporaciones de ventas completan su onboarding de 8 a 12 semanas antes, acelerando la generación de ingresos mensuales recurrentes (MRR). En el área de operaciones de red, GTT está en vías de reducir los SLAs de respuesta ante incidentes de un rango de entre cuatro y seis horas a tan solo seis minutos mediante automatización con IA en tiempo real.
El gran acierto de GTT que la mayoría de las organizaciones pasan por alto fue la disciplina de detenerse antes de empezar a construir. Karimi se muestra categórico sobre la tasa de fracaso que observó en otras empresas del sector y en sus conversaciones con NVIDIA y Dell: las organizaciones que omiten la gobernanza de datos y abordan demasiados casos de uso de forma simultánea son las que fracasan. Las 44 adquisiciones completadas por GTT a lo largo de ocho años brindaron a su equipo directivo un aprendizaje de valor incalculable sobre lo que sucede cuando se pierde la disciplina organizativa; una experiencia que aplicaron directamente a su estrategia de despliegue de fábricas de IA.
Los CIOs, CISOs y responsables de TI que se encuentren evaluando infraestructuras para fábricas de IA encontrarán en esta conversación marcos de trabajo específicos y replicables: cómo estructurar una matriz de datos, cómo gestionar un modelo de gobernanza de casos de uso, cómo liderar la gestión del cambio organizativo ante el temor de los empleados a ser reemplazados y cómo desarrollar un equipo interno de ingeniería de IA en lugar de recurrir a la contratación externa. El enfoque de GTT no es teórico: ya está plenamente operativo en tres centros y generando resultados tangibles.

James Karimi
CIO y CISO, GTT
Audio transcript:
A full transcript of this conversation will be available shortly.
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