La inteligencia artificial (IA) está en boca de todos. Desde asistentes virtuales hasta diagnósticos médicos, pasando por modelos generativos que crean imágenes, textos o música, la IA está transformando industrias enteras. Pero hay una parte de esta revolución que rara vez se menciona: la infraestructura física que la hace posible.
¿Qué hay detrás de un modelo de IA?
Entrenar un modelo de IA no es solo cuestión de software. Requiere enormes cantidades de datos, potencia de cómputo especializada y sistemas capaces de operar sin interrupciones. Esto implica una infraestructura robusta que pueda manejar cargas de trabajo intensivas, con demandas muy altas de energía, enfriamiento y conectividad.
¿Por qué los centros de datos tradicionales ya no son suficientes?
Muchas empresas intentan ejecutar sus proyectos de IA en centros de datos locales o heredados. Sin embargo, estos espacios no fueron diseñados para soportar el tipo de hardware que la IA moderna necesita: GPUs de alto rendimiento, redes de baja latencia y sistemas de enfriamiento avanzados.
Adaptar estas instalaciones implica:
- Construcciones o remodelaciones costosas.
- Contratación de personal técnico especializado.
- Adquisición de hardware que puede tardar meses en llegar.
- Monitoreo constante para evitar fallos críticos.
Todo esto puede retrasar la innovación y desviar recursos clave del desarrollo de modelos y aplicaciones de IA.
La alternativa: infraestructura especializada y flexible
Frente a estos retos, muchas organizaciones están optando por centros de datos de colocación o infraestructura compartida, donde pueden acceder a entornos optimizados para IA sin tener que construirlos desde cero. Estos espacios ofrecen:
- Potencia de cómputo escalable.
- Sistemas de enfriamiento de última generación, como enfriamiento por líquido.
- Conectividad directa a múltiples nubes y redes.
- Soporte técnico especializado y monitoreo 24/7.
Además, permiten integrar herramientas de observación que ofrecen visibilidad en tiempo real del rendimiento de los sistemas, lo que facilita la detección y resolución de problemas antes de que afecten la operación.
¿Y en Colombia? Según la Encuesta de Tendencias Tecnológicas Globales 2023 (GTTS 2023) de Equinix, más del 88 % de los líderes de TI en Colombia ya utilizan inteligencia artificial en áreas clave como comercio electrónico, operaciones de TI y ciberseguridad. En detalle, el 89 % emplea IA en operaciones de TI, el 87 % en ciberseguridad y el 88 % en e‑commerce. Sin embargo, un 40 % considera que su infraestructura aún no está completamente preparada para soportar el uso adecuado de esta tecnología, lo que evidencia un alto nivel de adopción, pero también desafíos técnicos que aún deben superarse.
¿Gestionar internamente o delegar?
Una decisión clave para las empresas es si deben mantener la gestión de su infraestructura de
IA internamente o delegarla a proveedores especializados. La primera opción ofrece control total, pero también implica una carga operativa significativa. La segunda permite enfocarse en lo estratégico: entrenar modelos, generar valor con los datos y acelerar la innovación.
El futuro de la IA también se construye desde el centro de datos
La conversación sobre IA no puede quedarse solo en los algoritmos. La infraestructura importa, y mucho. Sin una base sólida, escalable y eficiente, incluso los modelos más avanzados pueden quedarse en el papel.
En un mundo donde la IA será cada vez más parte del día a día, entender y planear la infraestructura que la soporta es tan importante como desarrollar los modelos que la impulsan.
