La inteligencia artificial dejará de ser un componente añadido para convertirse en el principio estructural de las infraestructuras tecnológicas. Así lo anticipa Hewlett Packard Enterprise (HPE) en sus predicciones para 2026, donde describe un escenario en el que redes y centros de datos operarán como sistemas vivos, capaces de aprender, anticiparse y optimizarse de forma autónoma.
Según el análisis compartido por HPE, los centros de datos evolucionarán hacia arquitecturas nativas de IA, en las que cada función operativa —desde la ubicación de cargas de trabajo hasta la gestión energética— estará gobernada por algoritmos. Esta transformación no se limita al núcleo de la infraestructura. También alcanza al edge, que pasará a adoptar configuraciones propias de los grandes campus hyperscale, con conectividad Ethernet de 400G y 800G, aceleradores de inferencia y operaciones autónomas.
En palabras de Praveen Jain, vicepresidente sénior de Centros de Datos en HPE Networking, «la IA pasará a estar integrada en cada decisión operativa, desde el rendimiento hasta la energía». La declaración no es menor si se considera que, hasta ahora, buena parte de la inteligencia artificial aplicada en infraestructuras funcionaba como una capa de análisis o recomendación, no como un motor de ejecución directa.
El cambio de paradigma también afecta al diseño. En lugar de partir de la computación, los centros de datos de 2026 se concebirán desde la red. Esta inversión de prioridades responde al crecimiento exponencial de los modelos de IA, que ya manejan billones de parámetros y requieren tejidos de red —los llamados AI fabrics— capaces de sostener flujos de datos masivos en tiempo real. HPE prevé que Ethernet se consolide como la tecnología de interconexión dominante, desplazando soluciones propietarias por su capacidad de adaptación, apertura y rendimiento.
En paralelo, la red dejará de comportarse como un canal pasivo. Los switches incorporarán telemetría basada en IA, lo que permitirá gestionar micro-ráfagas, congestiones y consumo energético sin intervención humana. La promesa del networking basado en intención —una idea que lleva años circulando en el sector— empieza a materializarse cuando los tejidos de red aprenden, predicen y se autocorrigen en tiempo real.
La seguridad también se reconfigura. En lugar de añadirse como una capa externa, se integrará en cada elemento de la infraestructura. Paquetes, puertos y procesos incorporarán niveles de confianza validados por motores de IA distribuidos. Este enfoque, que incluye microsegmentación continua, cifrado del tráfico este-oeste e identidades ancladas en hardware, convierte el modelo Zero Trust en una condición de diseño, no en una política añadida.
En el ámbito de las redes empresariales, la evolución será igualmente profunda. AIOps —la automatización de operaciones mediante inteligencia artificial— dejará de ser una opción para convertirse en un requisito técnico. Las redes inalámbricas, por ejemplo, dependerán de modelos de aprendizaje continuo para anticipar congestiones, reorganizar el uso del espectro y optimizar el comportamiento radioeléctrico. Esto desplaza el foco desde parámetros tradicionales como SSID o selección de bandas hacia una gestión unificada de la experiencia.
Sujai Hajela, vicepresidente ejecutivo de Campus y Sucursales en HPE, apunta que «la experiencia del usuario será gestionada por la red como un todo, no por tecnologías aisladas». La afirmación refleja una tendencia que ya empieza a observarse en entornos corporativos complejos: la necesidad de una capa de inteligencia transversal que orqueste rendimiento, seguridad y disponibilidad sin depender de silos tecnológicos.
La madurez de la IA agentiva —aquella que actúa de forma autónoma en función de objetivos definidos— permitirá que las LAN no solo se autorreparen, sino que anticipen impactos antes de que el usuario los perciba. Agentes integrados en switches y puntos de acceso validarán fallos, interpretarán patrones de comportamiento y ejecutarán acciones correctivas, incluyendo la sustitución de hardware sin intervención humana. No se trata solo de eficiencia, sino de resiliencia operativa.
Este enfoque acelera la convergencia full-stack. En 2026, las organizaciones tenderán a abandonar decisiones fragmentadas en favor de un marco operativo único que abarque red cableada, inalámbrica, WAN y, progresivamente, computación y almacenamiento. La orquestación desde la nube y la automatización nativa de IA impulsarán la demanda de una única fuente de verdad y una única capa de inteligencia que gestione el ciclo de vida completo de la infraestructura.
El impacto no será solo técnico. También transformará los perfiles profesionales. Los ingenieros de redes dejarán de centrarse en tareas operativas para asumir funciones estratégicas. Copilotos conversacionales y asistentes agentivos asumirán el primer nivel de soporte, resolviendo incidencias, gestionando políticas y ejecutando automatizaciones. La capacidad de colaborar con la IA, definir intenciones y validar decisiones se convertirá en una competencia crítica.
Aunque muchas de estas predicciones se articulan desde una visión de producto, el trasfondo apunta a una reorganización más amplia. La infraestructura deja de ser un conjunto de componentes interconectados para convertirse en un sistema coherente, gobernado por inteligencia artificial y entregado desde la nube. La elección de proveedores, según HPE, dependerá de su capacidad para hacer que todo el stack funcione como una experiencia continua.
No está claro aún cómo responderán los marcos regulatorios, ni si las organizaciones están preparadas para delegar decisiones críticas a sistemas autónomos. Pero el desplazamiento ya está en marcha. En 2026, lo que hoy se considera automatización avanzada podría convertirse en el mínimo operativo.
