Entendiendo el impacto de la inteligencia artificial en los centros de datos

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23/12/25

La influencia de las nuevas tecnologías en nuestra vida cotidiana es cada vez más evidente, a medida que continúan infiltrándose en todos los ámbitos de la sociedad. En esta era de avances, las infraestructuras digitales desempeñan un papel fundamental al servir como base para almacenar, procesar y compartir grandes volúmenes de información que alimentan aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial.

Por ello, comprender las consecuencias, como el impacto de la inteligencia artificial (IA) en los centros de datos, resulta esencial para que las organizaciones identifiquen las acciones necesarias de modernización que permitan a su TI sostener la innovación.

De hecho, a medida que la inteligencia artificial adquiere un papel determinante en la definición de las operaciones empresariales y en la relación con los clientes, la necesidad de contar con una infraestructura sólida de centro de datos, capaz de manejar cargas de trabajo cada vez mayores, nunca había sido tan urgente.

Sin embargo, mientras la incorporación de la IA en las operaciones diarias de las empresas amplifica la eficiencia, también genera nuevos desafíos y oportunidades en la gestión de recursos, con el objetivo de garantizar la seguridad y promover la sostenibilidad.

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El panorama actual de la inteligencia artificial

El uso de la inteligencia artificial (IA) ha crecido de manera acelerada, impactando todos los aspectos de la vida humana. Ya sean organismos gubernamentales, grandes corporaciones, pequeñas empresas o individuos, todos estamos fascinados por las posibilidades que la IA ofrece.

Al impulsar la innovación a nivel global, diversos sectores como salud, finanzas, comercio minorista y manufactura están aprovechando la IA para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y ofrecer servicios personalizados a los clientes.

En la práctica, este aumento en la adopción de la inteligencia artificial ha sido impulsado por los avances en los algoritmos de machine learning, la disponibilidad de grandes volúmenes de datos y el incremento del poder de cómputo necesario para ejecutar tareas complejas.

A su vez, a medida que la inteligencia artificial se vuelve más accesible y ampliamente utilizada, transforma la manera en que las organizaciones operan, modificando métodos y generando nuevas oportunidades de crecimiento y productividad.

Por otro lado, es esencial mantener la claridad de que el impacto de la inteligencia artificial en los centros de datos también evoluciona de forma proporcional y constante.

Perspectivas y desafíos

Un estudio de IBM, publicado en enero de 2024, reveló que alrededor del 42% de las organizaciones con más de 1.000 empleados ya utilizan activamente aplicaciones basadas en inteligencia artificial en sus operaciones. El informe también señala que los early adopters están, como era de esperarse, a la vanguardia: el 59% de las empresas que ya trabajan con IA planean acelerar y ampliar sus inversiones en esta tecnología.

La realidad es que los desafíos para la adopción masiva de la IA en las empresas siguen aumentando. Entre ellos se encuentran la contratación de profesionales con las competencias adecuadas, la complejidad en la gestión de datos y las preocupaciones éticas, que continúan frenando a los líderes empresariales en la incorporación de tecnologías de IA en sus operaciones.

Como ejemplo, KPMG identificó en una encuesta realizada en Estados Unidos que la mayoría de los ejecutivos (65% de los consultados) esperan que la inteligencia artificial generativa tenga un impacto significativo en los negocios durante los próximos tres a cinco años, aunque reconocen no estar preparados para una adopción inmediata.

Esto demuestra que, aunque la IA generativa ha ingresado rápidamente en el vocabulario de los líderes empresariales y de los consejos de administración gracias a su accesibilidad, las organizaciones enfrentan retos importantes para su implementación. Los entrevistados prevén dedicar los próximos seis a doce meses a mejorar su comprensión sobre el funcionamiento de la tecnología, evaluar sus capacidades internas e invertir en herramientas especializadas.

Como consecuencia, la rápida expansión de la inteligencia artificial en las organizaciones también ha impulsado un movimiento global hacia su regulación. En este contexto, Gartner estima que para 2026, el 50% de los gobiernos del mundo impondrá el uso responsable de la IA mediante normativas, políticas y requisitos de privacidad de datos.

La influencia de la inteligencia artificial en los centros de datos

No sorprende que el impacto de la inteligencia artificial en los centros de datos, al igual que el de otras tecnologías digitales, esté estrechamente relacionado con el aumento del volumen del tráfico de datos y, en consecuencia, con la capacidad computacional que requieren para su operación.

Con el avance de la IA, que ha pasado del ámbito conceptual a implementaciones prácticas que están transformando el panorama tecnológico, la tecnología atraviesa una etapa evolutiva sin precedentes, marcada por los progresos en machine learning, redes neuronales y algoritmos de deep learning.

Hoy en día, la inteligencia artificial actúa como un acelerador de productividad, brindando a los equipos la capacidad de analizar datos, automatizar tareas y tomar decisiones basadas en información precisa de manera instantánea.

De esta forma, a medida que las aplicaciones impulsadas por IA se vuelven más complejas y dependientes de los datos, al igual que las necesidades de almacenamiento de estos algoritmos avanzados, los centros de datos deben enfrentar una creciente demanda de capacidad computacional. Esto se debe a que desempeñan un papel central en el funcionamiento de las tecnologías digitales, permitiendo que las organizaciones aprovechen su potencial para innovar y obtener una ventaja competitiva.

Así, en la medida en que los ejecutivos y los responsables de TI en prácticamente todos los sectores empresariales y gubernamentales integren tecnologías de IA en sus operaciones, la demanda de centros de datos – y del poder de cómputo disponible en su infraestructura – seguirá aumentando y cobrará mayor urgencia.

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Centros de datos tradicionales: desafíos para ofrecer soporte a las cargas de trabajo de IA

La incorporación de tecnologías digitales en las operaciones empresariales presenta una serie de retos para la infraestructura de TI. A medida que las organizaciones dependen cada vez más de este tipo de aplicaciones para impulsar la innovación y mantenerse competitivas, el impacto de la inteligencia artificial en los centros de datos surge de obstáculos importantes, especialmente relacionados con los siguientes aspectos:

Limitaciones de escalabilidad
Los centros de datos tradicionales suelen enfrentar dificultades para expandirse y atender las crecientes demandas derivadas de las cargas de trabajo digitales. Las operaciones de IA requieren recursos computacionales y capacidades de almacenamiento mucho más robustas. Con el aumento de los volúmenes de datos y los algoritmos complejos de inteligencia artificial, las estructuras convencionales luchan por escalar, lo que limita su capacidad de adaptación frente al rápido avance tecnológico.

Gestión de procesos de enfriamiento y consumo energético
La exigente naturaleza computacional de las operaciones digitales impone desafíos en términos de refrigeración y consumo de energía dentro de la configuración de los centros de datos. Las cargas de trabajo generan grandes cantidades de calor, lo que exige sistemas de enfriamiento más eficientes e inteligentes para mantener temperaturas operativas óptimas. Por ello, los centros de datos tradicionales, diseñados originalmente para funciones de cómputo cotidianas, pueden no contar con la infraestructura adecuada para una disipación térmica eficaz. Descuidar estos factores puede provocar ineficiencias, mayores costos operativos y un aumento en el riesgo de fallos de hardware, además de posibles sanciones por impactos ambientales.

Espacio limitado
Las configuraciones de hardware necesarias para ejecutar tareas de IA suelen requerir amplios espacios, con servidores de alta potencia, sistemas de almacenamiento y aceleradores de hardware especializados. Esto puede representar un desafío para que los centros de datos satisfagan dichas exigencias, dificultando los esfuerzos por mejorar el rendimiento y la escalabilidad de la operación. Superar las limitaciones de espacio requiere soluciones de diseño y distribución, como la incorporación de estructuras optimizadas y la implementación de estrategias para maximizar la eficiencia del área disponible.

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Estrategias de modernización para centros de datos: atendiendo las demandas de las cargas de trabajo de IA

A medida que las infraestructuras digitales evolucionan para adaptarse a las nuevas tecnologías, la actualización se vuelve esencial para garantizar un desempeño, una eficiencia y una escalabilidad de alto nivel. Este proceso es, sin duda, el más adecuado para mitigar el impacto de la inteligencia artificial en los centros de datos. Para lograrlo, resulta fundamental invertir en enfoques específicos capaces de respaldar esta transformación. Entre ellos, destacan los siguientes:

Adopción de hardware especializado en IA

La integración de equipos como unidades de procesamiento gráfico (GPU), unidades de procesamiento tensorial (TPU) y matrices de puertas programables en campo (FPGA) optimizadas para tareas de inteligencia artificial es esencial. Estos aceleradores de hardware proporcionan un mayor rendimiento y eficiencia en el procesamiento de algoritmos de IA, permitiendo que los centros de datos gestionen cálculos de manera más ágil, además de acelerar el entrenamiento de modelos y las actividades de inferencia.

Implementación de soluciones avanzadas de refrigeración

Los sistemas de enfriamiento eficientes son vitales para controlar el aumento de calor generado por el hardware dedicado a la inteligencia artificial. Los mecanismos de refrigeración líquida y los métodos avanzados de control del flujo de aire desempeñan un papel clave en el mantenimiento de las temperaturas operativas dentro de los entornos de los centros de datos. Al disipar el calor de forma eficaz, estas soluciones mejoran la eficiencia energética, reducen los costos operativos y disminuyen el riesgo de sobrecalentamiento o fallos estructurales.

Mejora de la eficiencia energética

Los centros de datos pueden volverse más eficientes desde el punto de vista energético al adoptar fuentes propias de generación, preferiblemente mediante el uso de energía limpia, junto con sistemas de gestión del consumo y tecnologías diseñadas para aprovechar el calor residual.

La autoproducción de energía y la transición hacia fuentes renovables contribuyen a reducir la dependencia de combustibles fósiles, mientras que los sistemas inteligentes de gestión del consumo ajustan el uso de energía según las necesidades de cada carga de trabajo. Por su parte, los sistemas de recuperación de calor residual reutilizan la energía térmica generada por las operaciones del centro de datos, incrementando la eficiencia y promoviendo la sostenibilidad.

En este contexto, los analistas de Gartner advierten que la IA y la IA generativa (GenAI) están impulsando un rápido aumento en el consumo eléctrico, con previsiones de crecimiento de hasta un 160% en los centros de datos durante los próximos dos años. Como consecuencia, se estima que el 40% de las infraestructuras de IA existentes se verán limitadas operativamente por la disponibilidad de energía hacia 2027, lo que refuerza la necesidad de invertir en autoproducción de energía renovable.

Escalabilidad y adaptabilidad

El uso de centros de datos modernos es fundamental para soportar las cargas de trabajo de inteligencia artificial. Esto se debe a que estas estructuras permiten ampliar los centros de datos según las necesidades del proyecto, reduciendo gradualmente los costes y satisfaciendo las necesidades en constante evolución a lo largo del tiempo.

Asimismo, las soluciones en la nube ofrecen recursos bajo demanda, lo que permite que los centros de datos se ajusten a diferentes cargas de trabajo de manera oportuna y optimicen el uso de insumos. Priorizar la escalabilidad y la adaptabilidad garantiza que las organizaciones puedan mantenerse al ritmo de las crecientes exigencias de las aplicaciones de IA, preparando su infraestructura para el crecimiento futuro.

¿Necesita optimizar su centro de datos para aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial?