En un contexto donde la inteligencia artificial se ha convertido en prioridad estratégica para hospitales, laboratorios y farmacéuticas, la conversación suele centrarse en modelos, algoritmos y plataformas generativas. Sin embargo, para Aarón Zoreda, Director IT & Enterprise Services Director de MacStore Empresarial, el verdadero punto crítico está en otro lugar: la infraestructura que soporta esos sistemas.
Con más de 28 años de experiencia en tecnología e innovación, Zoreda plantea una visión clara: en sectores sensibles como salud, la adopción de IA no puede depender exclusivamente de soluciones en la nube sin control directo sobre los datos.
MacStore Empresarial es el área especializada de MacStore enfocada en empresas, con un portafolio que integra hardware, software, servicios de TI, implementación, gestión, soporte y consultoría sobre el ecosistema Apple. Según explica Zoreda, el enfoque no es vender dispositivos, sino diseñar entornos completos de operación: desde la gestión mediante MDM, políticas de seguridad, control de licenciamiento, protección ante robo y consultoría para integración empresarial.
El experto tecnológico considera que si las organizaciones van a integrar inteligencia artificial en sus procesos, deben hacerlo sobre una base tecnológica segura, administrable y alineada con su modelo de negocio.
La conversación también aborda el debate entre infraestructura física y digital. Zoreda explica que la nube privada permite operar sin infraestructura propia visible, pero recuerda que, en sectores sensibles, el control directo sigue siendo estratégico. En entornos altamente regulados como salud, el equilibrio entre movilidad digital y control físico de datos puede ser la fórmula más sostenible.
Dos mundos de la inteligencia artificial
Zoreda distingue dos grandes escenarios: por un lado, la IA generativa pública, accesible vía plataformas web, cuyo procesamiento ocurre en grandes data centers externos. Por otro, los entornos privados donde la empresa administra su propia infraestructura y controla dónde vive y cómo se procesa la información.
En el sector salud, el segundo enfoque cobra especial relevancia. Como señala:
“La información de un paciente, de un medicamento, de un algo, tiene que estar perfectamente blindada, no hay forma de que haya un tercero que pueda acceder a ella”.
El desafío no es solo técnico, sino regulatorio y operativo. En industrias reguladas, incluso puede exigirse que la información permanezca en servidores localizados en el país.
La arquitectura como ventaja competitiva
Uno de los puntos centrales de la entrevista es la arquitectura de procesamiento. Zoreda explica que desde los chips Apple M1 en adelante, los equipos incorporan un coprocesador neurálgico diseñado para cargas de inteligencia artificial, lo que permite procesar modelos sin comprometer el rendimiento general. Esto habilita un enfoque que rompe con la idea de que la IA avanzada requiere inversiones multimillonarias en infraestructura masiva.
Cuando se le pregunta cuál es la base necesaria para que una empresa de salud adopte IA, la respuesta es concreta: un equipo robusto con procesador o coprocesador neurálgico. Desde el ecosistema Apple, Zoreda afirma que, literalmente, desde con una Mac Mini con un chip Pro, «puedes empezar a generar modelos muy básicos”.
El líder tecnológico añade un dato técnico relevante: «Puedes utilizar ya incluso modelos que tienen 7, 8 billones de parámetros de inteligencia”.
Esto significa que, para pruebas de concepto o proyectos iniciales, no es necesario desplegar data centers complejos. Una laptop profesional o un equipo compacto puede ser suficiente para comenzar.
Caso real: inversión de 50 000 dólares vs. 1.2 millones
Uno de los apartados más contundentes de la entrevista es el ejemplo de un cliente que optó por infraestructura propia: “Tenemos un caso específico de un cliente en el cual ellos tienen ahorita un enclosure con cuatro Apple Studio, muy robustas”, menconó Zoreda.
La inversión fue clara y cuantificada: Fueron 50 000 dólares lo que invirtieron en cuatro equipos. Con esa infraestructura, la organización puede procesar ya modelos de 600 billones de parámetros «con su propio modelo de aprendizaje”.
El contraste económico también es significativo: «La diferencia entre los 50 000 dólares y los 1.2 millones de dólares que invertir en otra plataforma”, lo que a su juicio comprueba que, para ciertos casos, la infraestructura propia puede ser financieramente más eficiente que alternativas externas de gran escala.
El riesgo de no controlar la infraestructura
El riesgo principal no es tecnológico, sino estratégico: exponer información sensible a modelos públicos sin plena trazabilidad. En salud, esto se vuelve crítico. Zoreda advierte sobre el uso indiscriminado de IA generativa para diagnósticos o recomendaciones médicas, subrayando que los modelos se basan en datos estadísticos y no en evaluación clínica directa.
Además, menciona que existen iniciativas para limitar respuestas médicas automatizadas debido a casos de automedicación basados en recomendaciones de sistemas de IA.
Este punto lleva a una reflexión central y cada vez más tomada en cuenta: la inteligencia artificial puede asistir procesos administrativos, automatización de citas y seguimiento, pero no sustituir la responsabilidad médica.
La IA en salud exige gobernanza antes que velocidad
A modo de resumen de lo expresado por Aarón Zoreda, Director IT & Enterprise Services Director de MacStore Empresarial, la adopción de inteligencia artificial en el sector salud no puede basarse únicamente en entusiasmo tecnológico. Infraestructura adecuada, calidad de datos, control sobre el procesamiento y gobernanza clara son los pilares que permitirán una implementación segura, responsable y sostenible.
Como plantea el enfoque de MacStore Empresarial, el algoritmo puede ser poderoso, pero sin una arquitectura sólida, el riesgo supera el beneficio.
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Sitio Web: https://empresarial.macstore.mx/
