Claro se asocia con NVIDIA: Impulsando soluciones de inteligencia artificial en el mercado corporativo latinoamericano
La alianza estratégica entre Claro, una de las principales operadoras de telecomunicaciones en América Latina, y NVIDIA, líder mundial en computación de alto rendimiento y inteligencia artificial (IA), marca un hito significativo en la transformación digital del sector corporativo. Esta asociación busca integrar las capacidades avanzadas de procesamiento de NVIDIA en la infraestructura de Claro, permitiendo el desarrollo y despliegue de soluciones de IA generativa y servicios en la nube optimizados para empresas. En un contexto donde la adopción de IA se acelera en la región, esta iniciativa no solo fortalece la oferta de servicios de Claro, sino que también aborda desafíos técnicos clave como la escalabilidad, la eficiencia energética y la seguridad de datos en entornos corporativos.
Contexto técnico de la alianza
Claro, filial de América Móvil, opera en múltiples países de América Latina, incluyendo Brasil, México, Colombia y Argentina, donde gestiona redes de telecomunicaciones que soportan millones de conexiones móviles y fijas. La integración con NVIDIA implica el uso de hardware especializado, como las unidades de procesamiento gráfico (GPUs) de la serie A100 y H100, diseñadas para tareas de IA intensivas en cómputo. Estas GPUs aprovechan la arquitectura CUDA (Compute Unified Device Architecture) de NVIDIA, un framework paralelo que permite la aceleración de algoritmos de aprendizaje profundo mediante programación en lenguajes como C++ y Python.
Desde el punto de vista técnico, la asociación se centra en la preparación de una oferta de IA para el mercado corporativo, que incluye servicios de computación en la nube (cloud computing) y edge computing. El edge computing, en particular, es relevante para Claro, ya que permite procesar datos en el borde de la red, reduciendo la latencia en aplicaciones como el análisis en tiempo real para industrias manufactureras o financieras. NVIDIA proporciona herramientas como el NVIDIA AI Enterprise, un conjunto de software certificado que incluye bibliotecas optimizadas para modelos de IA generativa, como variantes de transformers basados en GPT o Llama, adaptados para entornos empresariales.
Los conceptos clave extraídos de esta alianza incluyen la interoperabilidad entre infraestructuras de telecomunicaciones y plataformas de IA. Por ejemplo, Claro podrá ofrecer servicios basados en contenedores Docker y orquestación con Kubernetes, potenciados por NVIDIA Triton Inference Server, que facilita el despliegue de modelos de machine learning (ML) en producción. Esto asegura una escalabilidad horizontal, donde los recursos computacionales se ajustan dinámicamente según la demanda, alineándose con estándares como el de la Cloud Native Computing Foundation (CNCF).
Tecnologías involucradas y su implementación
NVIDIA es reconocida por su ecosistema integral de tecnologías para IA, que abarca desde hardware hasta software de alto nivel. En esta asociación, se destaca el uso de la plataforma DGX de NVIDIA, sistemas preconfigurados con múltiples GPUs interconectadas mediante NVLink, que proporcionan un rendimiento de hasta 30 petaflops en tareas de entrenamiento de modelos de IA. Para Claro, esto significa la capacidad de ofrecer a sus clientes corporativos acceso a clústeres de computación de alto rendimiento (HPC) sin la necesidad de invertir en infraestructura propia.
En términos de IA generativa, la oferta se enfocará en aplicaciones como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para chatbots empresariales, generación de contenido automatizado y análisis predictivo. Técnicamente, estos servicios se basarán en frameworks como TensorFlow y PyTorch, optimizados para GPUs NVIDIA mediante cuDNN (CUDA Deep Neural Network library), que acelera operaciones como convoluciones y recurrencias en redes neuronales. La integración con la red de Claro permitirá un despliegue híbrido: datos sensibles procesados en edge nodes para cumplir con regulaciones como la Ley General de Protección de Datos Personales en Posesión de Sujetos Privados (LFPDPPP) en México o la Ley de Protección de Datos Personales (LGPD) en Brasil.
Otra capa técnica clave es la gestión de datos. Claro utilizará NVIDIA RAPIDS, una suite de bibliotecas aceleradas por GPU para el análisis de big data, compatible con Apache Spark y Pandas. Esto permite procesar volúmenes masivos de datos corporativos, como logs de transacciones o sensores IoT, con velocidades hasta 100 veces superiores a las de CPU tradicionales. La implicación operativa es una reducción en los tiempos de entrenamiento de modelos, de días a horas, lo que es crucial para sectores como el retail, donde la personalización en tiempo real impulsa la competitividad.
- Hardware principal: GPUs Hopper (H100) con tensor cores de cuarta generación, soportando FP8 para precisión mixta en inferencia de IA.
- Software de soporte: NVIDIA Omniverse para simulaciones colaborativas en IA, útil en industrias como la automotriz para diseño asistido por IA.
- Estándares de integración: Cumplimiento con ISO/IEC 42001 para sistemas de gestión de IA, asegurando auditorías y trazabilidad.
La preparación de la oferta también involucra optimizaciones de red. Claro, con su experiencia en 5G, integrará NVIDIA Aerial para el procesamiento de señales en la nube, permitiendo aplicaciones de IA en redes móviles, como optimización de tráfico o detección de anomalías en tiempo real. Esto se alinea con el estándar 3GPP Release 17, que define arquitecturas para IA en redes 5G.
Implicaciones operativas en el mercado corporativo
Para las empresas latinoamericanas, esta alianza representa una oportunidad para democratizar el acceso a IA avanzada. Operativamente, Claro actuará como proveedor de servicios gestionados (MSP), ofreciendo paquetes que incluyen migración de workloads a la nube NVIDIA, con SLAs (Service Level Agreements) que garantizan disponibilidad del 99.99%. Los riesgos operativos incluyen la dependencia de proveedores externos, mitigada mediante estrategias de multi-cloud, pero los beneficios superan: costos reducidos en un 40-60% comparados con on-premise, según benchmarks de NVIDIA.
En el ámbito de la ciberseguridad, la integración plantea desafíos y soluciones. Las soluciones de IA de NVIDIA incorporan NVIDIA Morpheus, un framework de ciberseguridad basado en IA para detección de amenazas en tiempo real, utilizando modelos de aprendizaje no supervisado para identificar patrones anómalos en flujos de datos. Claro, que ya implementa protocolos como TLS 1.3 y zero-trust architecture, extenderá estas prácticas a sus servicios de IA, cumpliendo con estándares como NIST SP 800-53 para controles de seguridad en sistemas de IA.
Las implicaciones regulatorias son notables en América Latina. En Brasil, la ANPD (Autoridad Nacional de Protección de Datos) exige evaluaciones de impacto en privacidad (DPIA) para sistemas de IA; Claro y NVIDIA pueden abordar esto mediante herramientas como NVIDIA NeMo Guardrails, que incorpora salvaguardas éticas en modelos generativos para prevenir sesgos o fugas de datos. En México, la alineación con la INAI (Instituto Nacional de Transparencia) facilitará la adopción en sectores regulados como banca y salud.
Desde una perspectiva de riesgos, la concentración de poder computacional en pocas manos podría generar vulnerabilidades, como ataques de envenenamiento de datos en modelos de IA. Sin embargo, mejores prácticas como el uso de federated learning, soportado por NVIDIA FLARE (Federated Learning Application Runtime Environment), permiten entrenar modelos distribuidos sin compartir datos crudos, preservando la soberanía de datos corporativos.
Beneficios y desafíos técnicos detallados
Los beneficios técnicos son multifacéticos. En primer lugar, la eficiencia energética: las GPUs NVIDIA con arquitectura Ampere o Hopper consumen hasta un 50% menos energía que generaciones previas para el mismo rendimiento, alineándose con metas de sostenibilidad en telecomunicaciones. Para Claro, esto reduce el footprint de carbono en sus data centers, que ya utilizan energías renovables en un 30% de sus operaciones en la región.
En segundo lugar, la escalabilidad para workloads corporativos. Consideremos un caso técnico: una empresa de manufactura implementando IA para mantenimiento predictivo. Usando NVIDIA TAO Toolkit, Claro puede personalizar modelos preentrenados en datasets como ImageNet o COCO, adaptándolos a datos locales sin requerir expertise en data science. El proceso involucra transfer learning, donde pesos de capas iniciales se congelan, y solo las superiores se ajustan, reduciendo el cómputo necesario en un 80%.
Los desafíos incluyen la latencia en redes distribuidas. En América Latina, con variabilidad en la conectividad, Claro mitigará esto mediante NVIDIA BlueField DPUs (Data Processing Units), que offloadan tareas de red y seguridad de las CPUs, liberando recursos para IA. Estas DPUs soportan SmartNICs con aceleración de encriptación IPsec y DPI (Deep Packet Inspection), esenciales para entornos corporativos seguros.
| Aspecto Técnico | Beneficio | Desafío | Mitigación |
|---|---|---|---|
| Procesamiento de IA | Velocidad hasta 10x mayor con GPUs | Alto consumo inicial de datos | Compresión con NVIDIA TensorRT |
| Seguridad de Datos | Detección en tiempo real con Morpheus | Riesgo de sesgos en modelos | Auditorías con fairness toolkits |
| Escalabilidad en Nube | Autoescalado con Kubernetes | Costos variables | Optimización con spot instances |
| Integración 5G | Edge AI para baja latencia | Fragmentación de espectro | Estándares 3GPP compliance |
Adicionalmente, la alianza fomenta la innovación en blockchain e IA, aunque no sea el foco principal. NVIDIA’s cuQuantum library podría integrarse para simulaciones cuánticas seguras en transacciones blockchain, beneficiando a fintechs en la región que buscan híbridos IA-blockchain para verificación de contratos inteligentes.
Análisis de impacto en el ecosistema de IA latinoamericano
En América Latina, donde la penetración de IA corporativa es del 25% según informes de IDC, esta asociación posiciona a Claro como un jugador clave. Técnicamente, acelera la adopción de sovereign AI, donde modelos se entrenan con datos locales para evitar sesgos culturales. Por ejemplo, en español latinoamericano, Claro podría fine-tunear modelos como BLOOM o Mistral con datasets regionales, usando NVIDIA Nemotron para generación de texto multilingüe.
El impacto en ciberseguridad es profundo. Con el auge de amenazas como ransomware, las soluciones de IA de NVIDIA permiten threat hunting proactivo mediante graph neural networks (GNNs) en NVIDIA cuGraph. Claro integrará esto en su SOC (Security Operations Center), procesando terabytes de logs diarios para correlacionar eventos con precisión del 95%.
Regulatoriamente, alinea con iniciativas como la Estrategia Digital de la Unión Europea para IA confiable, adaptable a marcos locales. Beneficios incluyen mayor resiliencia: en escenarios de desastres, edge AI asegura continuidad operativa, como en redes 5G para respuesta de emergencias.
Desafíos persisten en talento humano. La brecha de skills en IA en la región requiere programas de capacitación; NVIDIA’s DLI (Deep Learning Institute) podría extenderse vía Claro, ofreciendo certificaciones en CUDA y TensorRT para profesionales locales.
Perspectivas futuras y mejores prácticas
Mirando hacia el futuro, esta alianza podría evolucionar hacia 6G e IA cuántica, con NVIDIA liderando en quantum computing vía cuQuantum. Para Claro, implica upgrades en data centers con liquid cooling para GPUs de próxima generación, manteniendo eficiencia térmica bajo 300W por chip.
Mejores prácticas incluyen adopción de MLOps (Machine Learning Operations) con herramientas como NVIDIA Run:ai para orquestación de recursos, asegurando reproducibilidad en pipelines de IA. En ciberseguridad, implementar DevSecOps con escaneos automáticos de vulnerabilidades en contenedores IA.
En resumen, la asociación entre Claro y NVIDIA no solo prepara una oferta robusta de IA para el mercado corporativo, sino que establece un paradigma técnico para la innovación sostenible en América Latina, equilibrando avances en rendimiento con imperativos de seguridad y regulación.
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