Dr. Ryan Ries es un científico de datos con más de 15 años de experiencia liderando equipos en empresas tecnológicas de rápido crecimiento. Tras obtener su doctorado en Bioquímica Biofísica en UCLA y Caltech, ha desarrollado soluciones de datos para el Departamento de Defensa de EE. UU. y varias compañías Fortune 500.
Actualmente, como Chief AI & Data Scientist en Mission, ha formado un equipo sólido de ingenieros de datos, arquitectos y científicos de datos para afrontar retos complejos usando infraestructura AWS. Mission es socio Premier Tier de AWS y ofrece servicios en la nube, soluciones de IA innovadoras y software especializado para optimizar inversiones tecnológicas.
La evolución de la IA en la empresa
En los inicios, el desarrollo de IA estaba limitado por la capacidad de cómputo y la infraestructura. Muchas veces había que implementar modelos a mano a partir de artículos de investigación, lo que resultaba lento y engorroso. El advenimiento de Python y las librerías open-source aceleró la experimentación, pero el verdadero punto de inflexión llegó con los hyperscalers como AWS, que democratizaron el acceso a recursos escalables.
Estos avances han superado antiguos cuellos de botella de almacenamiento y computación que causaron los anteriores “inviernos de la IA”. Gracias a ello, vivimos hoy una auténtica renacer de la IA, donde es posible desplegar y escalar modelos avanzados para casos de uso empresariales reales.
Modelo de servicios cloud de Mission
Mission integra la seguridad desde el diseño: todos los ingenieros y científicos construyen sus soluciones pensando en la protección de datos en cada fase. Utilizando AWS Bedrock, los clientes mantienen información sensible, como datos personales, segura dentro del ecosistema de AWS. Esta estrategia garantiza que la seguridad sea un pilar, no una capa añadida al final.
La escalabilidad también es clave. Mission ha creado pipelines de MLOps para gestionar infraestructura de entrenamiento e inferencia. Aunque muchos asocian la IA generativa con sistemas masivos como ChatGPT, la mayoría de casos empresariales son internos y demandan un escalado más moderado. La capa API de Bedrock facilita ese rendimiento seguro y ajustable para cargas de trabajo del mundo real.
Nuevas tendencias: “Vibe Coding” y rol de oficiales de IA
El “vibe coding” se basa en usar modelos de lenguaje para generar código a partir de indicaciones naturales, acelerando prototipos y tareas repetitivas. Sin embargo, sin supervisión y buenas prácticas, el código resultante puede carecer de estructura, ser difícil de mantener o incluir vulnerabilidades.
En paralelo, vemos cómo los LLM actúan como desarrolladores junior mientras los humanos se convierten en arquitectos y revisores. Este enfoque colaborativo acelera la innovación, pero requiere guardarraíles para evitar deuda técnica y problemas de seguridad cuando se lleva a producción sin pruebas rigurosas.
Respecto al rol de AI Officer, Ries aconseja definir claramente su mandato y alinearlo con CTO y CDO. Si no se integra bien en el organigrama, el puesto corre el riesgo de quedarse en un nivel simbólico sin capacidad de impulsar cambios efectivos.
Recomendaciones para startups
Las startups a menudo no pueden atraer talento senior de IA y sufren para montar infraestructura y procesos sólidos. Asociarse con Mission permite avanzar más rápido, aportando experiencia en estrategia, MLOps y despliegue productivo de modelos.
Además, Ries insiste en la importancia del enfoque: «No basta con envolver ChatGPT en una interfaz básica. Hay que resolver problemas reales y ofrecer algo diferenciado». Con esta mentalidad, las nuevas empresas pueden construir productos escalables, seguros y listos para el mercado desde el día uno.
