La IA se mueve rápido. Tu infraestructura necesita avanzar más rápido.

La IA está transformando todos los negocios. Y en cada conversación con clientes que tengo últimamente, el mensaje es el mismo: la competitividad ahora depende de lo rápido que puedas adoptarla. Los obstáculos a los que se enfrenten—en coste, soberanía, hardware y software—marcarán la diferencia entre ganar y perder.

El Índice Nutanix Enterprise Cloud 2026 (el "informe ECI") refleja este cambio y, sinceramente, las cifras son sorprendentes. El 85% de los líderes de TI afirma que la IA está acelerando la adopción de contenedores, aunque el 82% afirma que su infraestructura local no está completamente preparada para cargas de trabajo de IA.

Esa brecha entre aceleración y preparación es donde se decidirá la competitividad.

Esta es la nueva realidad: la IA no es solo otra carga de trabajo. Es una prueba de estrés para toda tu plataforma.

El hardware avanza más rápido de lo que la infraestructura tradicional puede absorber

Recuerdo cuando las decisiones de hardware eran compromisos a largo plazo. Estandarizaste en Intel o AMD. Elegiste una configuración de memoria. Compraste servidores de Dell o Lenovo y esperabas que los ejecutaran durante un ciclo de vida predecible.

La IA rompe ese patrón.

Nuevas GPUs, aceleradores, tecnologías de memoria y diseños de servidores están llegando más rápido de lo que la mayoría de las organizaciones pueden evaluarlos. 

Los datos de la ECI refuerzan esta urgencia. El 82% de los líderes de TI afirma que su infraestructura local no está completamente preparada para soportar cargas de trabajo de IA, cifra que aumenta aún más en sectores como la sanidad.

En casi todas las conversaciones que he tenido este año, los clientes me hacen las mismas preguntas:

• ¿Cómo adopto nuevo hardware sin reestructurar todo?
• ¿Cómo evito quedarme atado a un proveedor o configuración?
• ¿Cómo puedo asegurarme de que mi infraestructura no ralentice la innovación?

Mi respuesta siempre es la misma: necesitas una plataforma que pueda absorber cambios de hardware.  

Si eliges la base adecuada, puedes aprovechar las últimas capacidades sin necesidad de reestructurar tu entorno cada vez que el sector cambia. Esa flexibilidad se está volviendo esencial en la parte baja de la pila.

El software está evolucionando igual de rápido, especialmente los LLMs

El hardware no es lo único que acelera. El ecosistema de software en torno a la IA avanza aún más rápido.

Lo que veo en las empresas es que los LLMs que desplieguen hoy no serán los que dependan dentro de seis meses. Muchos de esos modelos se ejecutan en contenedores, aunque el resto del entorno sigue siendo basado en máquinas virtuales. Actualización de los frameworks. Las dependencias cambian. Los requisitos de la GPU cambian.

Esto crea un nuevo desafío operativo:

¿Cómo adoptáis nuevos softwares de IA sin crear fragmentación?

El informe de la ECI muestra por qué esto es importante. El 85% cree que la IA está acelerando la adopción de contenedores, y el 83% ya está desarrollando nuevas aplicaciones en contenedores. Esto se debe a que la adopción de contenedores ofrece a los equipos una forma de empaquetar las dependencias de software de rápido movimiento que requieren las cargas de trabajo de IA.

Si cada nuevo modelo requiere un equipo separado con habilidades distintas, acabas con un entorno que se vuelve más difícil de gestionar con el tiempo. A menudo describo esto como activar un "interruptor de IA". Una vez activado, ejecutas una clase diferente de cargas de trabajo — y tu plataforma o bien soporta esa transición o no.

Si no controlas tus datos, no controlas tu IA

Aunque puedas mantenerte al día con hardware y software, hay una tercera dimensión que se ha vuelto inevitable: la soberanía de los datos.

Los clientes quieren saber:

• Dónde residen sus datos
• Cómo está protegido
• Cómo se replica
• Cómo se rige entre jurisdicciones

Esto no es solo cumplir con el cumplimiento normativo. Se trata de confianza. Se trata de previsibilidad de costes. Y trata de evitar el auge de la IA Sombra—modelos entrenados con datos que nunca debían dejar un límite concreto.

El informe de la ECI es directo en este punto: "La mayoría de los ejecutivos de TI (87%) creen que el uso de herramientas y agentes de IA fuera de la supervisión oficial genera un riesgo empresarial."

Y la soberanía es ahora una prioridad máxima. El 80% de los líderes de TI afirman que la soberanía de los datos es un factor de alta prioridad o imprescindible en las decisiones de infraestructura.

Lo digo a menudo porque es verdad:

Si no controlas tus datos, no controlas tu IA.

Las arquitecturas de nube soberana distribuida están surgiendo como el camino a seguir. Permiten a las organizaciones mantener los datos localmente, hacer cumplir políticas y mantener la coherencia entre los entornos. Pero solo funcionan si la plataforma subyacente se comporta igual en todas partes.

Sin esa coherencia, la soberanía es simplemente inalcanzable.

La IA en la sombra es un síntoma de infraestructuras que no pueden seguir el ritmo

Uno de los hallazgos más llamativos del informe de la ECI es lo extendida que se ha vuelto la IA en la sombra. El 79% de los líderes de TI se encuentran con aplicaciones de IA implementadas por empleados en funciones no relacionadas con TI.

Esto no ocurre porque la gente sea imprudente, ni mucho menos. Sucede porque el negocio quiere IA más rápido de lo que TI puede entregarla de forma segura.

Los compartimentos polares lo empeoraron. "El 82% cree que los compartimentos entre las unidades de negocio y TI dificultan la ejecución efectiva de iniciativas tecnológicas", según el informe de ECI.

Cuando las diferentes partes de una empresa no están alineadas, la adopción de la IA empresarial se fragmenta y el riesgo aumenta.

Una plataforma coherente y unificada reduce ese riesgo. Ofrece a los equipos una forma autorizada y gobernada de innovar sin tener que evitar el sistema informático.

El coste oculto: tiempo perdido en mantenimiento

Hay otro factor que no recibe suficiente atención. Históricamente, según mi propia estimación, las empresas dedicaban entre el 60 y el 80% de su tiempo al mantenimiento, incluyendo parcheos, actualizaciones y resolución de problemas. Ese tiempo no es para crear nuevas aplicaciones o desplegar nuevas capacidades de IA.

La IA aumenta el coste de ese tiempo perdido.

Cada hora dedicada al mantenimiento de infraestructuras heredadas es una hora que no se dedica:

• Entrenamiento de un modelo
• Despliegue de un nuevo servicio
• Integración de nuevo hardware
• Actualización al último LLM
• Mejora de la gobernanza de datos

La IA recompensa la velocidad. El mantenimiento lo ralentiza.

Las organizaciones que cambian su tiempo del mantenimiento a la innovación se moverán más rápido. Los que no lo hagan se quedarán atrás.

Dónde nos deja esto

Desde mi punto de vista, se reduce a esto: la IA avanza demasiado rápido para una infraestructura estática. Demasiado rápido para equipos aislados. Demasiado rápido para arquitecturas que no estaban diseñadas para cambios constantes.

Tu capacidad para competir dependerá de la rapidez con la que puedas:

• Adoptar nuevo hardware
• Integrar nuevos LLMs
• Mantener la soberanía
• Prevenir la IA de sombras
• Ejecuta todo en una plataforma consistente y repetible

Las empresas que construyan para la adaptabilidad liderarán. Los que no lo hagan pasarán la próxima década intentando ponerse al día.

Lee el Nutanix Enterprise Cloud Index 2026 para saber más sobre el futuro de la IA, los contenedores y la soberanía en la TI empresarial.

Antecedentes y objetivos de la investigación

La encuesta Nutanix fue realizada por Wakefield Research entre 1.600 ejecutivos de TI e ingeniería, con una antigüedad mínima de directivo, en empresas con un mínimo de 500 empleados en los siguientes mercados: Australia, Brasil, Francia, Alemania, India, Italia, Japón, México, Países Bajos, Reino de Arabia Saudí, Singapur, España, Reino Unido y Estados Unidos, con una sobremuestra de 100 trabajadores federales estadounidenses, entre el 13 y el 23 de noviembre de 2025, mediante una invitación por correo electrónico y una encuesta en línea.

Los resultados de cualquier muestra están sujetos a variaciones muestrales. La magnitud de la variación es medible y se ve afectada por el número de entrevistas y el nivel de los porcentajes que expresan los resultados. En las entrevistas globales realizadas en este estudio en particular, las probabilidades son de 95 de cada 100 de que el resultado de una encuesta no varía, más o menos, en más de 2,38 puntos porcentuales; para Estados Unidos 4,9 y para todos los países restantes 9,8, a partir del resultado que se obtendría si se hubieran realizado entrevistas con todas las personas del universo representadas por la muestra.

¹ Una encuesta realizada por Wakefield Research para Nutanix a 1.600 ejecutivos de nube, TI e ingeniería que evalúa dónde están ejecutando sus aplicaciones, cómo cambian sus prioridades de infraestructura y qué presiones impulsan sus decisiones.

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