- La infraestructura para IA combina aceleradores (GPU, TPU), almacenamiento rápido, redes de baja latencia y servicios cloud para entrenar y desplegar modelos.
- Las plataformas modernas y las soluciones “listas para IA” reducen la complejidad frente a la infraestructura tradicional, acercando la IA a más empresas.
- El crecimiento global de la infraestructura de IA impulsa nuevos Data Centers, especialmente en regiones emergentes, con foco en sostenibilidad y eficiencia.
- La calidad de datos, la seguridad, la gobernanza y el asesoramiento especializado son críticos para modernizar con éxito la infraestructura TI hacia la IA.
La infraestructura para inteligencia artificial se ha convertido en uno de los temas que más quebraderos de cabeza da a los equipos de TI: todo el mundo quiere IA generativa, modelos conversacionales y automatización, pero muy pocos tienen claro qué hace falta por debajo para que todo eso funcione de verdad, sin cuellos de botella ni sustos en la factura.
Hoy la IA ya no es ciencia ficción ni un juguete para gigantes tecnológicos: está en aplicaciones de soporte al cliente, recomendadores, análisis de datos, automatización de procesos y toma de decisiones. Justo por eso, la conversación ya no va solo de “tener IA”, sino de contar con la base adecuada de hardware, redes, datos, nube y operaciones para exprimirla al máximo sin hundir el presupuesto ni complicar en exceso la gestión.
Qué es realmente la infraestructura para inteligencia artificial
Cuando hablamos de infraestructura de inteligencia artificial nos referimos al conjunto de hardware, software, redes, datos y procesos que permiten entrenar, desplegar y operar modelos de IA y machine learning de forma fiable, escalable y segura; va mucho más allá de “tener unos cuantos servidores potentes”.
Una arquitectura moderna de IA combina GPU y otros aceleradores, almacenamiento de alto rendimiento, redes con muy baja latencia, servicios cloud o on-premises, marcos de ML (como TensorFlow o PyTorch) y herramientas de MLOps para que los modelos pasen del laboratorio a producción sin morir en el intento.
Además, la infraestructura debe ofrecer a desarrolladores, científicos de datos y analistas un acceso ágil a los datos, herramientas de preparación y limpieza, y mecanismos de gobernanza y seguridad, de forma que puedan experimentar, iterar y desplegar modelos con rapidez pero sin perder el control.
Otro aspecto clave es el enfoque: ya no se trata solo de entrenar grandes modelos, sino de habilitar flujos de trabajo end-to-end donde la IA se integra con aplicaciones de negocio, sistemas de atención al cliente, automatización de procesos o analítica avanzada, lo que exige una base técnica muy bien pensada.
Componentes de hardware: GPU, TPU y aceleradores para IA
Las cargas de trabajo de IA y ML son extremadamente intensivas en cálculo, por lo que la infraestructura suele apoyarse en aceleradores especializados capaces de procesar grandes volúmenes de operaciones en paralelo de forma mucho más eficiente que una CPU tradicional.
Las GPU (Unidades de Procesamiento Gráfico), fabricadas principalmente por compañías como Nvidia o Intel, se han convertido en el estándar de facto para entrenar y ejecutar modelos de deep learning, gracias a su capacidad para realizar millones de operaciones matriciales y vectoriales de forma simultánea.
Junto a las GPU han aparecido las TPU (Unidades de Procesamiento Tensorial), diseñadas específicamente para acelerar cálculos tensoriales en cargas de trabajo de IA; ofrecen un rendimiento muy alto con baja latencia y son especialmente adecuadas para entrenamiento y servicio de modelos a gran escala.
En el mercado actual también destacan otras arquitecturas de aceleración como las GPU de última generación y aceleradores de distintos fabricantes: NVIDIA GB200 NVL72, B200, H200, H100, A100, L40S o AMD MI300X, todos ellos orientados a ejecutar modelos muy grandes de IA generativa, IA conversacional y aprendizaje profundo con altos niveles de paralelismo y otras apuestas en chips de IA.
Plataformas como OCI Supercluster permiten escalar estos recursos a niveles masivos, con clusters que pueden agrupar decenas de miles de GPU y superchips, dando soporte a entrenamientos extremadamente exigentes y a múltiples proyectos de IA en paralelo.
Stack tecnológica de IA: aplicaciones, modelos e infraestructura
La infraestructura de inteligencia artificial se suele visualizar como una stack tecnológica organizada en capas, donde cada nivel se apoya en el anterior para entregar valor de negocio de forma progresiva y estructurada.
En la parte superior se encuentra la capa de aplicaciones, formada por soluciones de IA que utilizan los modelos subyacentes para ofrecer funcionalidades concretas: asistentes virtuales, generadores de contenido, aplicaciones de analítica avanzada o herramientas internas orientadas al usuario final.
Debajo tenemos la capa de modelo, donde residen los diferentes tipos de IA que dan vida a esas aplicaciones. Aquí podemos hablar de modelos de inteligencia artificial general, sistemas más específicos orientados a tareas concretas y modelos hiperlocales muy afinados a un dominio o sector.
La llamada IA general intenta emular la capacidad humana de razonar y tomar decisiones en contextos variados, mientras que la IA específica se centra en usos bien delimitados (por ejemplo, generar textos publicitarios o letras de canciones), y la IA hiperlocal se entrena con datos muy especializados para lograr niveles muy altos de precisión en nichos concretos como la redacción científica o el diseño de interiores.
Finalmente, la capa de infraestructura agrupa todos los elementos de hardware y software necesarios para entrenar, desplegar y operar esos modelos: GPU, TPU, clusters de cómputo, servicios de cloud computing, plataformas de orquestación de contenedores, herramientas de optimización, pipelines de datos y sistemas de monitorización y MLOps.
De la infraestructura tradicional a las plataformas de IA listas para usar
Durante años, montar una infraestructura completa de IA implicaba un enorme proyecto de ingeniería: comprar racks de GPU, diseñar el almacenamiento, configurar la red, adaptar frameworks de código abierto y crear toda la capa de MLOps desde cero, con costes muy elevados y plazos de meses o incluso años.
Una parte de esta complejidad sigue existiendo en entornos a gran escala, pero cada vez es más habitual apoyarse en soluciones integradas “listas para IA” que reducen drásticamente el esfuerzo de diseño e implementación y permiten a las empresas centrarse en el valor de negocio.
Un ejemplo de este enfoque es AIRI, una infraestructura completamente desarrollada y preparada para IA fruto de la colaboración entre Pure Storage y Nvidia, que integra servidores Nvidia DGX A100 con matrices FlashBlade de almacenamiento flash de alto rendimiento.
Con este tipo de plataformas se obtiene una solución de IA escalable y de alto rendimiento que ofrece una única base integrada para todas las cargas de trabajo, escalabilidad horizontal masiva, RDMA para mover grandes volúmenes de datos a gran velocidad y una administración simplificada de la infraestructura.
Al apoyarse en este tipo de arquitecturas predefinidas, las organizaciones pueden hospedar algoritmos de aprendizaje automático y aplicaciones basadas en IA con menos fricción técnica, reduciendo el tiempo necesario para pasar de los experimentos en laboratorio a los entornos de producción.
Servicios cloud, frameworks y ecosistema open source
Otro gran pilar de la infraestructura de IA moderna es el ecosistema de servicios cloud y herramientas open source, que ha crecido enormemente gracias a la aportación de grandes proveedores y comunidades de desarrolladores.
Empresas tecnológicas con una larga trayectoria en IA han impulsado proyectos fundamentales como TensorFlow, JAX, PyTorch, TFX, MLIR, OpenXLA, Kubeflow o Kubernetes, además de apoyar iniciativas clave para la comunidad de ciencia de datos como Project Jupyter o diversas fundaciones de software libre.
Los servicios de infraestructura de IA en la nube se integran de forma nativa con los frameworks más populares (TensorFlow, PyTorch, MXNet, entre otros), lo que permite a los equipos seguir utilizando sus herramientas preferidas sin quedar atados a un único tipo de hardware o a una plataforma cerrada.
Este enfoque evita el temido “lock-in” tecnológico: la empresa puede elegir la combinación más adecuada de aceleradores, almacenamiento, red y servicios gestionados, manteniendo flexibilidad para evolucionar la arquitectura según cambian las necesidades y los modelos.
Al mismo tiempo, la nube facilita el acceso bajo demanda a recursos de computación masivos, algo imprescindible para proyectos de IA generativa y grandes modelos de lenguaje que requieren un número enorme de GPUs para entrenar y servir modelos en producción.
Visión de negocio: infraestructura de IA para soporte al cliente
Si bajamos la conversación al terreno práctico del día a día, muchos equipos de soporte viven la infraestructura de IA como algo lejano, caro y excesivamente técnico, cuando en realidad, para la mayoría de casos, lo que más pesa es la parte de software, datos y flujos de trabajo.
En un entorno de atención al cliente, la “infraestructura” pasa tanto por los servidores y modelos como por las fuentes de conocimiento (documentación, tickets históricos, wikis internas), las herramientas de helpdesk y chat, y los paneles de control que permiten ver qué hace la IA, probar cambios y mejorar su rendimiento.
Históricamente, la alternativa pasaba por construir una pila de IA tradicional con GPU propias, almacenamiento dedicado, pipelines de datos complejos, orquestación con Kubernetes y una gruesa capa de MLOps, algo asumible solo para compañías con equipos de ingeniería avanzados.
Sin embargo, han surgido plataformas de IA accesibles y listas para usar que abstraen toda esa complejidad y permiten a líderes de soporte o administradores poner en marcha agentes de IA conectados a Zendesk, Freshdesk, Confluence, Google Docs y decenas de aplicaciones más en cuestión de minutos.
Estas soluciones suelen incluir editores visuales sin código para definir el comportamiento de la IA, su tono, las automatizaciones sobre tickets y las acciones que puede ejecutar (por ejemplo, consultar pedidos en un ecommerce o crear incidencias en herramientas de desarrollo), todo gestionado desde una interfaz sencilla.
Infraestructura de IA tradicional vs plataformas modernas
Para entender el cambio de paradigma conviene comparar la infraestructura clásica con el enfoque basado en plataformas modernas que ya traen gran parte del trabajo hecho y se apoyan en integraciones preconstruidas.
En un escenario tradicional, el tiempo de despliegue de una plataforma de IA puede extenderse de meses a años, requiriendo equipos de científicos de datos, ingenieros de ML, especialistas DevOps y expertos en redes y almacenamiento, con costes iniciales muy elevados.
Las plataformas actuales orientadas a negocio permiten que equipos no técnicos, como responsables de soporte o administradores de sistemas, activen un agente de IA en cuestión de minutos, conectando las herramientas que ya usan y sin necesidad de escribir código.
Mientras que la infraestructura antigua exige construir pipelines de datos personalizados y mantener una compleja arquitectura de contenedores y servicios, las soluciones modernas se apoyan en integraciones de un clic y editores de prompts para adaptar el comportamiento del modelo sin redeploys ni desarrollos específicos.
Esta transición reduce drásticamente la barrera de entrada a la IA para empresas medianas y pequeñas, que ya no necesitan montar un centro de datos propio para beneficiarse de la automatización y del soporte inteligente basado en modelos avanzados.
Crecimiento global de la infraestructura para IA y papel de América del Sur
A escala global, la infraestructura orientada a IA se ha convertido en uno de los motores principales de la economía digital. Las cifras de consultoras especializadas apuntan a un crecimiento muy acelerado durante los próximos años.
Según estimaciones recientes, el mercado mundial de infraestructura de IA ya mueve decenas de miles de millones de dólares al año, con tasas de crecimiento que superan ampliamente el 30% interanual y previsiones de superar la barrera de los 100.000 millones a medio plazo.
Buena parte de esta evolución está impulsada por el desarrollo de servidores con aceleradores integrados, que representan ya más de la mitad de las inversiones en servidores para IA, y por la fuerte apuesta por entornos en la nube, que concentran alrededor de dos tercios del gasto.
Estados Unidos continúa liderando el mercado, acaparando casi la mitad de la inversión, pero otras regiones como Asia-Pacífico muestran las tasas de crecimiento compuesto más altas, situándose alrededor del 20% anual.
En América del Sur, y en particular Brasil, se está consolidando un polo estratégico de data centers y hubs de IA, con previsiones de concentrar cerca del 75% de las inversiones regionales en centros de datos en los próximos años y un crecimiento notable tanto en capacidad instalada como en consumo energético asociado.
Cómo la IA está transformando los Data Centers
La irrupción de la IA generativa y del machine learning a gran escala está forzando una reconfiguración profunda de los Data Centers, que han pasado de ser simples almacenes de servidores a infraestructuras de misión crítica con arquitecturas mucho más sofisticadas.
Para atender las necesidades de entrenamiento y despliegue de modelos complejos, se están construyendo grandes clusters de cómputo con miles de GPU y aceleradores, capaces de ofrecer un nivel de rendimiento impensable hace pocos años, pero que también exigen un diseño muy cuidadoso de red, energía y refrigeración.
Al mismo tiempo, empieza a ganar relevancia el uso de modelos de IA más pequeños, específicos y eficientes, que permiten reducir la huella de hardware sin renunciar a un buen rendimiento, especialmente en escenarios donde no es necesario un modelo gigantesco.
Las arquitecturas de clusters distribuidos contribuyen a lograr un equilibrio entre escalabilidad y eficiencia, repartiendo las cargas de entrenamiento e inferencia de forma inteligente y adaptando los recursos al tipo de modelo y al caso de uso.
En paralelo, la modernización de los Data Centers implica revisar la estrategia de almacenamiento, la topología de red, los sistemas de alimentación y los mecanismos de resiliencia, ya que cualquier caída o cuello de botella en uno de esos puntos puede tumbar o degradar significativamente los servicios basados en IA.
Sostenibilidad y eficiencia energética en la infraestructura para IA
El crecimiento de la IA trae consigo un reto ineludible: el consumo energético y el impacto ambiental de los Data Centers que sostienen estos modelos, especialmente los de mayor tamaño, que pueden multiplicar por diez el gasto energético de sistemas tradicionales.
Para hacer frente a este desafío, muchas organizaciones están situando sus infraestructuras en zonas con climas más fríos y buena disponibilidad de energías renovables, lo que ayuda tanto a reducir costes operativos como a cumplir objetivos de sostenibilidad, como muestran las nuevas inversiones e infraestructuras.
Se están extendiendo soluciones de refrigeración más eficientes, como tecnologías avanzadas de enfriamiento por líquido o sistemas de diseño específico (como ciertas arquitecturas de enfriamiento tipo Delta³), que maximizan la disipación térmica y reducen el derroche de energía.
También se exploran alternativas como el uso de energía nuclear de nueva generación para Data Centers o el despliegue de baterías de larga duración para estabilizar el suministro, reducir la dependencia de redes saturadas y mejorar la resiliencia ante cortes.
En este contexto, ganar competitividad pasa por alinear las inversiones en infraestructura de IA con estrategias de eficiencia energética, gobierno corporativo y responsabilidad ambiental, ya que los reguladores y los clientes exigen cada vez más transparencia y compromiso en este ámbito.
Recursos TI críticos: almacenamiento, redes, procesamiento y datos
Cuando una empresa decide modernizar su entorno para aprovechar la IA, uno de los primeros pasos es auditar la infraestructura TI existente y detectar qué recursos necesitan una actualización prioritaria para soportar las nuevas cargas de trabajo.
El almacenamiento es uno de los elementos clave: debe ser robusto ante crecimientos constantes de datos, ofrecer una latencia baja (altos valores IOPS) y contar con capacidades avanzadas para gestionar big data y mover información rápidamente hacia los sistemas de cómputo que la necesitan.
En escenarios donde se requieren decisiones en tiempo real o inferencias muy rápidas, los sistemas de almacenamiento flash suelen ser la opción preferente, mientras que otros casos de uso más analíticos o diferidos pueden aprovechar almacenamiento en la nube o soluciones híbridas.
Finalmente, la computación basada solo en CPU se queda corta para muchos casos avanzados, por lo que es habitual recurrir a servidores acelerados con GPU y otros coprocesadores diseñados en colaboración con fabricantes de hardware y proveedores de soluciones TI para optimizar rendimiento y consumo.
Limpieza de datos, seguridad y gobernanza
Por muy potente que sea la infraestructura, si los datos no tienen calidad, la IA no aportará resultados fiables. De ahí que sea imprescindible preparar, limpiar y gobernar los datos antes de lanzarse a proyectos ambiciosos de machine learning o IA generativa.
Este proceso incluye eliminar duplicidades, corregir incoherencias, gestionar desactualizaciones y establecer reglas claras de calidad, algo que se automatiza cada vez más con herramientas específicas basadas en reglas y algoritmos de detección de anomalías.
En el extremo final de cualquier proyecto de IA debe situarse la entrega segura y controlada de los datos, garantizando que la información solo está disponible para quienes deben acceder a ella y siempre de forma cifrada y protegida.
Las soluciones de gestión de identidades y accesos (IAM), junto con herramientas de cifrado de datos en tránsito y en reposo, son esenciales para cumplir requisitos regulatorios, evitar fugas y mantener la confianza de clientes y socios.
Además, la gobernanza de datos debe cubrir aspectos como el linaje, la trazabilidad de cambios, la clasificación de la información y la compatibilidad con políticas de privacidad, algo cada vez más relevante en proyectos de IA generativa que manejan grandes volúmenes de información sensible o propietaria.
Estrategia, asesoramiento y pasos para modernizar la infraestructura de IA
Actualizar la infraestructura TI para IA no es solo una cuestión técnica: implica tomar decisiones estratégicas sobre inversión, riesgos, sostenibilidad y prioridades de negocio, por lo que muchas organizaciones optan por apoyarse en socios especializados.
Los servicios de asesoría en infraestructura de IA generativa ayudan a definir qué combinación de red, hardware, software, almacenamiento y conectividad tiene más sentido para cada caso, equilibrando reusabilidad, seguridad y rentabilidad.
Estos socios suelen colaborar con el cliente para diseñar arquitecturas escalables que puedan adaptarse tanto a las aplicaciones actuales de IA como a las que surjan en los próximos años, en un contexto tecnológico y empresarial en continua evolución.
La experiencia en gestión y gobierno del dato es otro punto clave: un buen acompañamiento no se limita a montar servidores o elegir GPU, sino que incluye definir políticas de calidad, integridad y accesibilidad de la información, así como los mecanismos para mantenerlas en el tiempo.
Para muchas empresas, trabajar con especialistas en modernización TI supone la diferencia entre un proyecto de IA que se queda atascado en pruebas de concepto eternas y una implantación real que empieza a generar beneficios visibles en plazos asumibles.
Todo este panorama muestra que la infraestructura para inteligencia artificial se ha convertido en la pieza central de la transformación digital: desde los grandes Data Centers llenos de aceleradores hasta las plataformas SaaS que conectan fuentes de conocimiento y herramientas de soporte, el reto está en combinar potencia de cómputo, eficiencia energética, buena arquitectura de datos y seguridad con una experiencia de gestión sencilla que permita a las empresas experimentar, escalar y liderar la innovación sin necesidad de construir un centro de datos desde cero.
