La inteligencia artificial (IA) continúa expandiéndose en sectores empresariales con casos de uso que abarcan desde el análisis predictivo hasta la automatización operativa. Sin embargo, su implementación en arquitecturas multicloud presenta desafíos estructurales que van más allá del desarrollo de modelos. En un contexto en el que los datos se reparten entre múltiples plataformas —locales y en la nube—, resulta imprescindible contar con una infraestructura tecnológica adecuada.
La proyección para los próximos años apunta a una adopción creciente de la nube: según estimaciones del sector, en 2028 el 70% de las cargas de trabajo empresariales residirán en entornos cloud. Ante este escenario, organizaciones como Dell Technologies recomiendan definir una estrategia clara basada en cuatro pilares fundamentales que permitan integrar la IA en sistemas multicloud con eficacia.
Redes de alta velocidad y baja latencia: fundamento para la computación distribuida
El entrenamiento y ejecución de modelos de inteligencia artificial exige una gran capacidad de cómputo, especialmente en sectores como el financiero, donde los algoritmos operan en tiempo real para tareas como la detección de fraudes. En este contexto, disponer de hardware especializado, como GPUs o TPUs diseñadas para aprendizaje automático, resulta esencial.
No obstante, la capacidad de procesamiento debe estar acompañada por una infraestructura de red robusta. La implementación de redes de alta velocidad y baja latencia —en combinación con tecnologías como las redes definidas por software (SDN)— permite una transferencia de datos continua entre diferentes entornos cloud, lo que minimiza cuellos de botella y asegura un rendimiento uniforme de los sistemas de IA.
Gestión de datos: cohesionar el flujo entre múltiples nubes
El valor de los sistemas de IA se basa en la calidad y disponibilidad de los datos. Sin embargo, en entornos distribuidos, gestionar la información de forma coherente se convierte en una tarea compleja. La integración de datos procedentes de múltiples fuentes —desde sistemas heredados hasta flujos en tiempo real— requiere herramientas específicas para evitar la fragmentación y asegurar la actualidad de la información.
Además, el cumplimiento normativo en materia de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) o la California Consumer Privacy Act (CCPA), obliga a las empresas a establecer políticas sólidas de gobernanza. El uso de soluciones de integración y procesamiento en tiempo real facilita la unificación de datos y permite que los algoritmos operen sobre un conjunto fiable y legalmente compatible.
Almacenamiento escalable: optimización del ciclo de vida de los datos
La operación de modelos de IA implica la generación y uso de grandes volúmenes de datos, lo que requiere estrategias de almacenamiento diferenciadas por tipo de acceso y coste. Un modelo por niveles permite que los datos más utilizados se almacenen en unidades de alta velocidad, como discos de estado sólido, mientras que los archivos menos críticos se derivan a sistemas más económicos, como el almacenamiento por objetos.
Con la expansión de la multicloud, las empresas tienden a adoptar modelos de almacenamiento como servicio, que ofrecen flexibilidad para ajustar la capacidad de forma dinámica sin necesidad de grandes inversiones iniciales. La automatización en la gestión del ciclo de vida de los datos también desempeña un papel clave, facilitando el cumplimiento de normativas sobre conservación de información y mejorando la eficiencia operativa.
Eficiencia operativa y sostenibilidad: el reto energético de la IA
El crecimiento acelerado de la IA tiene implicaciones directas en el consumo energético. Según previsiones sectoriales, el uso de electricidad en centros de datos con cargas de IA crecerá un 44,7% anual, alcanzando los 146,2 teravatios-hora en 2027. Para contener el impacto económico y ambiental, es prioritario optimizar la infraestructura tecnológica desde el punto de vista energético.
Las organizaciones pueden aplicar medidas de eficiencia mediante hardware con menor consumo, sistemas de refrigeración sostenibles y herramientas de gestión energética que utilicen datos de telemetría en tiempo real. Estas soluciones no sólo permiten supervisar el uso de energía y la temperatura, sino también anticipar fallos en el hardware que podrían afectar a la operatividad de los sistemas.
Perspectiva para las empresas tecnológicas
Integrar inteligencia artificial en entornos multicloud no consiste únicamente en desplegar modelos de aprendizaje automático, sino en garantizar que la infraestructura soporte las exigencias de rendimiento, almacenamiento, integridad de datos y eficiencia energética. A medida que las organizaciones avanzan hacia arquitecturas híbridas más complejas, será necesario reforzar las capacidades técnicas y operativas en cada uno de estos pilares para asegurar que las inversiones en IA sean sostenibles y escalables a largo plazo.
