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 México? Un panorama en desarrollo

Según los Censos Económicos 2024 del INEGI, solo el 0.5% de las más de 5.4 millones de unidades económicas en México reportaron el uso de sistemas de inteligencia artificial. Aunque la cifra es baja, representa una tendencia emergente con gran potencial de crecimiento, especialmente en sectores como comercio y servicios.

Las empresas grandes y medianas son las que más están adoptando IA, mientras que las microempresas enfrentan mayores barreras, como falta de recursos, infraestructura y personal capacitado. Para acelerar la adopción, se vuelve clave invertir en talento, fortalecer la infraestructura digital y desarrollar soluciones adaptadas a cada sector.

La más reciente Encuesta de Tendencias Tecnológicas Globales 2023 (GTTS 2023), señala que los líderes mexicanos de TI están usando o planean usar IA en las áreas de Operaciones de TI (95%), Ciberseguridad (92%), Investigación y Desarrollo (89%), Experiencia del Cliente (87%), Marketing (83%) y Comercio Electrónico (83%). Sin embargo, uno de cada cuatro de los expertos tecnológicos indica que tiene algunas dudas sobre cómo adaptarse al uso acelerado de la IA tanto en su infraestructura (24%) como en las habilidades de sus equipos de trabajo (23%).

¿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.

“La inteligencia artificial no solo requiere grandes modelos, sino una infraestructura capaz de sostenerlos. Preparar el entorno físico es tan estratégico como desarrollar el algoritmo. Sin una base sólida, la innovación simplemente no escala.”, afirmó, Amet Novillo, director general de Equinix México.