La introducción de la inteligencia artificial (IA) en los centros de datos está transformando profundamente la infraestructura tecnológica. Este avance, que requiere una capacidad de procesamiento notablemente superior a la de las aplicaciones tradicionales, está estimulando innovaciones en el diseño y la gestión de los data centers para lograr una infraestructura más sostenible, potente y eficiente.
La IA, con su intensiva demanda de cálculo, ha propiciado la integración de GPUs (unidades de procesamiento gráfico), TPUs (unidades de procesamiento tensorial) y otras arquitecturas especializadas en los centros de datos. Elementos como la virtualización y los contenedores permiten una escalabilidad óptima para aplicaciones de IA, adaptándose a las crecientes necesidades de procesamiento y almacenamiento. Sin embargo, el alcance de la IA no se limita solo a esto, también está incentivando el uso del edge computing. La computación en el borde de la red permite el procesamiento de datos cerca del lugar donde se generan, desafiando las estructuras tradicionales.
La infraestructura de TI enfrenta un cuestionamiento: ¿está realmente preparada para la IA? La IA ha dejado de ser meramente experimental y está cada vez más presente en aplicaciones que pasan a producción, incluyendo desde herramientas de atención al cliente hasta sistemas de monitorización de salud. Los centros de datos convencionales no están construidos para soportar las altas densidades de carga que demanda la IA. Con consumos por rack que antes oscilaban entre 2 y 5 kW, la IA incrementa estas cifras hasta 30 o 40 kW. Este aumento requiere revisiones significativas en las infraestructuras y en los sistemas de refrigeración. En eventos especializados, corporaciones como ING, Sanitas y Nationale Nederlanden han discutido la implementación de refrigeración híbrida, combinando aire y agua, como solución a las intensivas cargas de la IA. Según Manuel Pérez-Tabernero de Schneider Electric, «con la IA y las nuevas cargas de trabajo, las tecnologías de refrigeración por aire ya no son suficientes».
El debate sobre la idoneidad de la nube versus las instalaciones on-premise se intensifica a medida que se adopta la IA. Aunque la nube ofrece rendimiento y escalabilidad para servicios de IA, las preocupaciones sobre los costos futuros y la dependencia a largo plazo impulsan a algunas empresas a considerar la repatriación de activos críticos. La nube es vista como la opción más segura para aplicaciones de IA complejas, pero la migración involucra un proceso organizativo transformador.
La ciberseguridad y la latencia se destacan como retos esenciales en la implementación de la IA en centros de datos. La protección contra ataques y la seguridad de los servicios son áreas prioritarias, que requieren soluciones avanzadas de seguridad. En contextos donde la velocidad es indispensable, la latencia se convierte en un factor crucial para la experiencia del usuario. La latencia promueve el edge computing, permitiendo que los datos se procesen cerca de donde se generan, reduciendo tiempos de respuesta en aplicaciones críticas, especialmente en servicios que requieren reacciones inmediatas como la atención al cliente.
La sostenibilidad emerge como un desafío crítico vinculado a la IA. Aunque esta tecnología consume más energía, también ofrece herramientas para optimizar la eficiencia y sostenibilidad de los centros de datos. España, con su capacidad para generar energía renovable, podría posicionarse como un líder en la construcción de centros de datos sostenibles, aprovechando su excedente de producción eléctrica. No obstante, el país debe mejorar su infraestructura de electrificación para avanzar hacia un consumo más eficiente y sostenible.
La inteligencia artificial representa tanto un reto como una oportunidad para la infraestructura de TI. La necesidad de arquitecturas que soporten las demandas de carga y sostenibilidad obliga a reimaginar el diseño de los centros de datos, adoptando soluciones de refrigeración híbridas, migrando a modelos de nube híbrida y edge computing, y elevando los estándares de seguridad y sostenibilidad. En este marco, España podría tener un papel protagónico en el desarrollo de infraestructuras sostenibles para la IA, utilizando su capacidad de generación renovable para liderar hacia una tecnología que, a pesar de sus exigencias, tiene el potencial de mejorar la eficiencia global de los sistemas de datos.
