La IA ya no espera a tu infraestructura
Google Cloud acaba de publicar un nuevo informe, elaborado junto a GBK Collective a partir de las respuestas de 1.402 responsables de tecnología de 12 países, y la conclusión es contundente: un 83% de las organizaciones reconoce que su infraestructura actual no está lista para sostener la IA agéntica en producción real.
¿La razón? Los agentes de IA ya no se limitan a responder preguntas: investigan, deciden y ejecutan tareas de forma autónoma, encadenando cientos de acciones en segundos. Y eso exige una infraestructura muy distinta a la que la mayoría de empresas tiene hoy.
Estas son las cuatro claves del estudio, con lo que están haciendo los líderes del sector y lo que propone Google Cloud en cada caso:
1. Un nuevo estándar de infraestructura
Un agente necesita memoria persistente y acceso continuo a varias fuentes de datos a la vez. De hecho, la inferencia ya supone el 47% del gasto en IA, por delante del entrenamiento de modelos.
Los líderes migran a plataformas cloud que integran almacenamiento, cómputo y herramientas de IA en un solo lugar. Sabre, por ejemplo, dejó 19 centros de datos propios por la nube y hoy ahorra 150 millones de dólares al año con más de 70 soluciones de IA en producción.
Google Cloud propone una infraestructura «todo en uno» que combina hardware, herramientas de desarrollo y modelos avanzados, para no perder tiempo conectando sistemas a mano.
2. Sin gobernanza no hay control ni seguridad
Más autonomía significa más acceso a sistemas y datos, y por tanto más riesgo. Cuatro de cada cinco líderes señalan la seguridad y la gobernanza como el mayor freno para escalar la IA.
Por ello, la mayoría considera un requisito crítico centralizar el control en una única plataforma en lugar de herramientas dispersas. Dun & Bradstreet, por ejemplo, usa herramientas de seguridad centralizadas para detectar amenazas sin frenar a sus equipos.
Secure AI Framework plantea un enfoque distinto, construir la seguridad dentro del propio agente desde el primer día, no como un parche posterior. A esto se suman Model Armor y Security Command Center, dos herramientas que trabajan juntas para que cualquier amenaza relacionada con IA se detecte y gestione desde un mismo panel, sin depender de sistemas sueltos.
3. La nube híbrida y multicloud es ahora el estándar
Ni todo en la nube ni todo en local: el entrenamiento de modelos necesita la potencia del cloud, pero muchas tareas en tiempo real no pueden permitirse el viaje de ida y vuelta hasta un centro de datos remoto.
Por eso la adopción híbrida ha subido del 41% al 52% en solo un año. Recursion, por ejemplo, combina su propio superordenador con la nube de Google y así reduce sus costes a la mitad.
A esto se suma otro factor cada vez más decisivo: la soberanía digital. Las organizaciones ya priorizan infraestructuras que mantengan sus datos bajo las leyes de su propio país.
Google Cloud responde a esta doble necesidad con Google Distributed Cloud y Cross-Cloud Network, que permiten operar sin perder el control centralizado sin importar dónde estén los datos.
4. La eficiencia energética es ya una condición para operar
El 91% de los líderes ya tiene en cuenta el consumo energético al elegir su hardware, presionados tanto por la disponibilidad limitada de energía como por normativas cada vez más estrictas.
Ante esto, muchas organizaciones optan por combinar distintos tipos de hardware según la tarea que deban resolver. AXIA Energia, la mayor eléctrica de Brasil, es un buen ejemplo: gracias a modelos climáticos en la nube, anticipa tormentas con hasta 10 días de antelación y evita así cortes de suministro para 60 millones de personas.
Google Cloud aborda este reto con AI Hypercomputer, una infraestructura diseñada para maximizar el rendimiento que se obtiene por cada unidad de energía consumida.
En la era de la IA agéntica ya no gana quien entrena el modelo más grande, sino quien construye el sistema más resiliente, seguro y bien integrado. Por eso las organizaciones planean invertir con fuerza en infraestructura este año.
Porque los agentes no funcionan como una aplicación tradicional: necesitan memoria persistente y acceso continuo a varios sistemas a la vez. Muchas infraestructuras actuales están pensadas para respuestas puntuales, no para esta actividad constante y encadenada.
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Preguntas frecuentes
¿Por qué mi infraestructura actual, que funciona bien hoy, podría no ser suficiente para la IA agéntica?
Porque los agentes no funcionan como una aplicación tradicional: necesitan memoria persistente y acceso continuo a varios sistemas a la vez. Muchas infraestructuras actuales están pensadas para respuestas puntuales, no para esta actividad constante y encadenada.
¿Es necesario elegir entre nube pública, nube privada o local?
No, y de hecho la tendencia mayoritaria va justo en la dirección contraria: combinar varios entornos según la tarea. La nube pública aporta potencia para entrenar modelos, y lo local o el «edge» aporta la velocidad que necesitan las tareas en tiempo real.
¿La seguridad frena la velocidad de adopción de la IA?
Según el estudio, es justo al contrario: las organizaciones con una gobernanza sólida avanzan más rápido y con más confianza. Sin un marco de seguridad claro desde el principio, escalar la IA se vuelve más lento, más costoso y más arriesgado.
