Vertiv ha anunciado en Madrid el lanzamiento de Vertiv Next Predict, un servicio de mantenimiento predictivo que busca reducir incidencias antes de que se produzcan mediante el análisis continuo del comportamiento de los equipos. El enfoque se aleja de los planes basados en calendarios fijos y se apoya en modelos de aprendizaje automático que evalúan el estado real de la infraestructura.
La propuesta responde a un cambio estructural en los centros de datos. Las cargas de trabajo de inteligencia artificial elevan el consumo energético y la densidad térmica, lo que incrementa el riesgo de fallos si no existe una supervisión constante de los activos críticos. En este escenario, el mantenimiento tradicional resulta insuficiente para anticipar degradaciones que no siguen patrones previsibles.
El servicio analiza datos de funcionamiento para detectar anomalías tempranas, compara ese comportamiento con modelos esperados y estima el impacto operativo potencial. Con esa información, el sistema prioriza alertas y define acciones prescriptivas orientadas a evitar interrupciones. Las intervenciones se ejecutan con apoyo de técnicos especializados, integrando análisis y operación en un mismo flujo de trabajo.
Cómo funciona la detección de riesgos
El núcleo de Vertiv Next Predict es la detección de anomalías mediante IA aplicada a variables eléctricas, térmicas y de rendimiento. Cuando se identifica una desviación, los algoritmos evalúan si esa variación puede derivar en un fallo con impacto en la disponibilidad. A partir de ahí, se activa un proceso de análisis de causa raíz para aislar los factores que están contribuyendo al riesgo.
Este enfoque permite pasar de la simple monitorización a una gestión activa del riesgo, donde cada alerta tiene una probabilidad y una prioridad. El objetivo es optimizar la respuesta, concentrando recursos donde existe mayor probabilidad de afectación al servicio.
Según la información facilitada por la compañía, el sistema no se limita a emitir avisos. Incluye la definición de medidas correctivas concretas, adaptadas al contexto operativo de cada instalación. Estas acciones se validan con datos históricos y se ejecutan con soporte de la organización de servicios de Vertiv, lo que busca reducir el tiempo entre la detección y la corrección.
Escalabilidad para infraestructuras de alta densidad
El servicio es compatible, en esta fase, con una gama amplia de sistemas de alimentación y refrigeración del fabricante, incluidas soluciones de almacenamiento de energía en baterías (BESS) y componentes de refrigeración líquida, tecnologías cada vez más presentes en entornos de alta densidad.
Uno de los ejes del lanzamiento es la escalabilidad. Vertiv plantea el servicio como parte de una arquitectura de servicios que puede integrarse con futuras tecnologías, desde la red hasta el chip. La idea es que las organizaciones adopten el sistema ahora y puedan ampliar su alcance conforme evolucionen sus plataformas de TI y sus requisitos energéticos.
Este planteamiento resulta relevante para operadores que están migrando hacia modelos distribuidos, con múltiples ubicaciones y menor margen para la intervención manual. En estos entornos, la visibilidad centralizada y la capacidad de actuar de forma remota se convierten en elementos clave para sostener la continuidad operativa.
Impacto en la gestión operativa
El valor informativo del anuncio se sitúa en el cambio de modelo que propone: del mantenimiento programado a la prevención basada en comportamiento real. En términos operativos, esto puede traducirse en menos paradas no planificadas, mejor uso de repuestos y una planificación más precisa de las intervenciones.
Para las empresas, la disponibilidad de servicios predictivos con ejecución integrada implica menor dependencia de inspecciones periódicas y mayor capacidad de adaptación a picos de carga, habituales en aplicaciones de IA, análisis de datos y servicios en la nube.
Vertiv enmarca este lanzamiento dentro de su cartera de soluciones para infraestructura digital crítica, que combina hardware, software, analítica y servicios continuos. Sin embargo, el elemento diferencial de Next Predict es su orientación a la anticipación, con decisiones basadas en datos y no en supuestos.
En un contexto de expansión de los centros de datos y de aumento de la complejidad técnica, el anuncio apunta a una tendencia más amplia del sector: operar infraestructuras críticas con criterios predictivos, donde la información en tiempo real se convierte en el principal insumo para sostener la continuidad del servicio. Este cambio no solo afecta a la tecnología, sino también a la forma de organizar el mantenimiento y la respuesta ante incidencias, con un mayor peso de la analítica frente a la intervención reactiva.
