Cómo la IA redefine la inversión en tecnología empresarial

La inteligencia artificial (IA) avanza con rapidez en el entorno empresarial y se perfila como uno de los principales motores de transformación económica hacia 2026. Su adopción ya no se limita a áreas tecnológicas, sino que impacta procesos en recursos humanos, logística, ciberseguridad, investigación y desarrollo, marketing y gestión legal, entre otros. Sin embargo, una implementación efectiva dependerá, en gran medida, de la solidez de la infraestructura tecnológica que la respalde.

Una encuesta de International Data Corporation (IDC) revela que más de un tercio de los líderes tecnológicos considera que la inteligencia artificial generativa (GenAI) ya está alterando sus modelos de negocio, mientras que el 88 % espera que tenga un impacto al menos moderado antes de que finalice 2025. Este escenario coloca a los directores de tecnología (CIO) en un rol estratégico, no solo como responsables de sistemas, sino como actores clave en la definición de hojas de ruta, modelos de gobernanza y esquemas de inversión alineados con los objetivos empresariales.

La adopción de IA, sin embargo, plantea una pregunta central para las organizaciones: ¿cuándo y cómo iniciar este proceso? No se trata de incorporar esta tecnología por tendencia, sino de identificar áreas donde genere impactos medibles, como la optimización de rutas logísticas, el fortalecimiento de la ciberseguridad o el aumento de la eficiencia comercial.

Uno de los principales desafíos para avanzar en la adopción de IA es la preparación de la infraestructura de tecnología de la información (TI) de misión crítica. Sin una base adecuada, las implementaciones pueden generar cuellos de botella, saturar cargas de trabajo y elevar los costos operativos.

En este contexto, las empresas enfrentan dos caminos principales: modernizar centros de datos existentes o desarrollar nuevas instalaciones diseñadas específicamente para las exigencias energéticas y térmicas de la IA. La modernización implica adaptar infraestructuras heredadas mediante plataformas aceleradas por GPU, aplicaciones optimizadas y sistemas avanzados de energía y refrigeración. En contraste, los nuevos desarrollos permiten partir de diseños preparados para cargas de trabajo de alta densidad, con mayor eficiencia y escalabilidad a largo plazo.

“Independientemente del camino que se elija, la clave es alinear la infraestructura de TI con las demandas de rendimiento de la IA, evitando inversiones desperdiciadas y cuellos de botella”, afirmó Alex Sasaki, vicepresidente de Ventas de Vertiv Latinoamérica.

El auge de la GenAI ha incrementado de forma significativa la densidad de los entornos de cómputo. Las cargas de trabajo dependen cada vez más de GPUs y CPUs de alto rendimiento, lo que eleva el consumo energético y exige nuevas capacidades en los centros de datos.

Según explicó, Guilherme Fuhrken, gerente regional de Ventas de Nvidia Latam, aunque las plataformas aceleradas por GPU reducen el número de servidores físicos necesarios, las aplicaciones de IA demandan mucha más potencia de cómputo que las tradicionales. Esto obliga a los centros de datos a adaptarse para soportar densidades energéticas considerablemente mayores.

Otros estudios del sector indican que la transición de sistemas basados solo en CPU hacia plataformas aceleradas por GPU puede generar ahorros energéticos relevantes a escala global. No obstante, esa eficiencia convive con un reto creciente: las proyecciones apuntan a que la densidad energética por instalación podría alcanzar niveles de hasta un megavatio hacia el final de la década.

Para Sasaki, este escenario exige “importantes mejoras en la entrega de energía, los sistemas de refrigeración y el diseño de instalaciones, de modo que las cargas intensivas de IA puedan operar con seguridad, alto rendimiento y disponibilidad”.