Durante los últimos dos años, la conversación sobre IA (Inteligencia Artificial) se ha centrado en modelos más potentes, automatización de procesos, asistentes inteligentes y analítica avanzada. Sin embargo, a medida que las organizaciones pasan de los proyectos piloto a implementaciones reales, una nueva realidad comienza a imponerse: el éxito de la IA ya no depende únicamente del software o del talento, sino de la infraestructura que la sostiene.

El Reporte de Streaming de Datos 2026 de Confluent, elaborado con 4,625 líderes de Tecnología a nivel mundial, revela que el 72% de las organizaciones considera que la falta de una infraestructura de datos en tiempo real es el principal obstáculo para escalar la IA. En otras palabras, el problema ya no está en la disponibilidad de herramientas, sino en la capacidad de la infraestructura tecnológica para soportarlas de forma segura, continua y eficiente.

La pregunta ya no es si tu empresa implementará IA. La verdadera pregunta es: ¿tu infraestructura está preparada para soportarla?

La adopción de IA continúa acelerándose. Según la Encuesta 2026 sobre Riesgo e IA de Gallagher, el 63% de las empresas ya ha implementado soluciones de IA en alguna parte de su operación, frente al 45% registrado el año anterior.

Sin embargo, el mismo estudio identifica una realidad que muchas organizaciones comienzan a experimentar: escalar la IA es mucho más complejo que implementarla por primera vez. Los desafíos relacionados con la infraestructura y la integración tecnológica siguen apareciendo entre las principales barreras para ampliar estas iniciativas.

Esta conclusión también es respaldada por una investigación desarrollada por la Universidad de Drexel en conjunto con Precisely, donde el 54% de los líderes de datos y analítica señala que la infraestructura tecnológica representa el principal desafío para adoptar IA de forma efectiva, incluso por encima de factores como el presupuesto o el apoyo ejecutivo.

El mensaje es consistente entre diferentes estudios: las empresas ya quieren aprovechar la IA, pero muchas aún no cuentan con la base tecnológica necesaria para hacerlo de forma sostenible.

Durante años, los sistemas heredados fueron vistos principalmente como un problema de mantenimiento o de productividad. Hoy representan algo mucho más importante: un riesgo para la continuidad del negocio.

Un análisis de Deloitte, citado por Devox Software, indica que cerca del 60% de los líderes de IA considera que la integración con sistemas legados es la principal barrera para adoptar soluciones de IA avanzada.

La razón es sencilla. La IA depende de datos consistentes, disponibles e integrados. Cuando la información permanece distribuida entre plataformas antiguas, aplicaciones aisladas y bases de datos incompatibles, la calidad de los resultados disminuye y aumenta la complejidad operativa.

El problema también tiene un impacto económico. Un estudio de Cloudhouse, realizado con líderes de TI del sector público del Reino Unido, encontró que cerca del 45% de las organizaciones está destinando recursos originalmente previstos para innovación al mantenimiento de infraestructura obsoleta. Esto retrasa la modernización tecnológica, incrementa los tiempos de inactividad y aumenta la exposición frente a riesgos de ciberseguridad.

En el sector industrial la situación es similar. Según Gartner (2026), el 54% de los responsables de infraestructura y operaciones identifica la deuda técnica acumulada como el principal desafío para incorporar nuevas capacidades digitales. Muchos sistemas críticos simplemente no fueron diseñados para generar la calidad y velocidad de datos que la IA necesita para producir resultados confiables.

En este escenario, modernizar la infraestructura deja de ser una decisión exclusivamente tecnológica y pasa a convertirse en una decisión estratégica para garantizar la continuidad operativa.

Cuando se habla de IA es común pensar únicamente en algoritmos y plataformas de software. Sin embargo, la infraestructura física continúa siendo un componente crítico.

El Reporte de Infraestructura de IA 2026 de Flexential, basado en más de 350 líderes de TI, evidencia que las limitaciones en capacidad de cómputo, consumo energético, almacenamiento y conectividad ya están condicionando el crecimiento de proyectos de IA en múltiples organizaciones.

A esto se suma un nuevo tipo de riesgo: la dependencia excesiva de una sola arquitectura o proveedor.

En marzo de 2026, el Foro Económico Mundial documentó ataques con drones contra instalaciones de Amazon Web Services en Emiratos Árabes Unidos y Baréin, provocando interrupciones regionales de servicios en la nube. Más allá del evento puntual, el incidente dejó una lección importante para cualquier organización: incluso las infraestructuras de hiperescala pueden verse afectadas por eventos físicos inesperados.

Por esa razón, especialistas en gestión de riesgos como Aon recomiendan incorporar explícitamente los proveedores de nube e IA dentro de los planes de continuidad del negocio, identificando dependencias críticas y diseñando estrategias de resiliencia que reduzcan el impacto ante interrupciones operativas.

La continuidad ya no depende únicamente de tener respaldos. También depende de conocer dónde se ejecutan los modelos de IA, qué infraestructura los soporta y cómo responder si alguno de esos componentes deja de estar disponible.

La región ha demostrado una rápida adopción de IA. Diversos estudios indican que el 47% de las empresas latinoamericanas ya utiliza esta tecnología, superando incluso el promedio mundial.

Sin embargo, existe una diferencia importante entre adoptar IA y obtener resultados sostenibles.

El Foro Económico Mundial, junto con McKinsey, estima que la IA podría generar entre 1.1 y 1.7 billones de dólares en valor económico para América Latina cada año. Aun así, solo una parte reducida de las organizaciones reporta beneficios significativos derivados de sus iniciativas.

¿Por qué sucede esto?

Porque la capacidad para aprovechar la IA depende, en gran medida, del nivel de madurez tecnológica alcanzado antes de iniciar ese camino.

Un estudio de la CEPAL concluye que factores como la digitalización previa, el uso de servicios en la nube y la incorporación de tecnologías complementarias son determinantes para que las empresas puedan adoptar IA de forma efectiva.

En otras palabras, la infraestructura existente condiciona el alcance de cualquier estrategia de Inteligencia Artificial.

Los análisis recientes de IBM muestran un patrón común entre las organizaciones que obtienen mejores resultados.

No necesariamente cuentan con modelos más avanzados.

Lo que hacen diferente es fortalecer primero los fundamentos tecnológicos sobre los que construirán sus iniciativas de IA.

Entre las prácticas más frecuentes se encuentran:

• Modernizar la infraestructura de forma progresiva, evitando reemplazos masivos que incrementen el riesgo.
• Mejorar continuamente la calidad, disponibilidad y gobierno de los datos.
• Diseñar arquitecturas tecnológicas preparadas para crecer conforme evolucionen las necesidades del negocio.
• Integrar desde el inicio a los equipos de Tecnología y negocio para priorizar proyectos con impacto medible.
• Incorporar la IA dentro de la estrategia de continuidad y resiliencia empresarial, en lugar de tratarla como un proyecto aislado.

Como resume uno de los ejecutivos de Google citado por IBM:

«La IA es, ante todo, un desafío de liderazgo, no solo de tecnología.»

La frase refleja una realidad que cada vez más organizaciones están comprendiendo: la IA no genera ventajas competitivas por sí sola. Son la estrategia, la infraestructura y la capacidad de ejecución las que convierten esa tecnología en resultados reales.

Antes de evaluar un nuevo modelo, una nueva plataforma o una nueva herramienta de IA, vale la pena responder una pregunta más importante:

¿Nuestra infraestructura puede soportar esta tecnología de forma segura, escalable y con la continuidad que exige el negocio?

Si la respuesta es incierta, probablemente el siguiente paso no sea adquirir más soluciones de IA, sino fortalecer la base tecnológica que permitirá obtener el máximo valor de ellas.

Porque la IA ya dejó de ser un proyecto de innovación. Hoy forma parte de la infraestructura crítica que sostiene la operación de muchas organizaciones.

La modernización de la infraestructura no consiste únicamente en renovar servidores, redes o centros de datos. Se trata de preparar a la organización para operar con mayor disponibilidad, resiliencia y capacidad de crecimiento en un entorno donde la IA será cada vez más protagonista.

En SIT Group ayudamos a las empresas a evaluar la madurez de su infraestructura tecnológica, identificar riesgos, fortalecer su estrategia de continuidad y diseñar arquitecturas preparadas para soportar iniciativas de IA de forma segura, escalable y alineada con los objetivos del negocio.

Si tu organización está dando los próximos pasos hacia la Inteligencia Artificial, este es el momento de asegurarte de que la infraestructura que la soportará esté preparada para el desafío.

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