La adopción de la inteligencia artificial continúa creciendo en el entorno empresarial, pero la infraestructura tecnológica se ha convertido en uno de los principales obstáculos para su escalabilidad. Según un estudio global elaborado por Cloudera, el 95% de las organizaciones ha retrasado o cancelado iniciativas relacionadas con la IA durante el último año debido a problemas de gobernanza de datos, cumplimiento normativo y requisitos regulatorios.
El informe, titulado The Great AI Re-Architecture, se basa en una encuesta realizada a 1.500 arquitectos empresariales, responsables de infraestructura cloud y especialistas en arquitectura de datos de diferentes regiones del mundo. Los resultados apuntan a un cambio estructural en las estrategias tecnológicas corporativas, impulsado por la necesidad de preparar los entornos de datos para las nuevas cargas de trabajo de inteligencia artificial.
Aunque el 77% de las empresas ya utiliza activamente tecnologías de IA, un 72% considera que su arquitectura de datos necesita una modernización significativa para responder a las demandas futuras. Según Cloudera, muchas de las plataformas actuales fueron diseñadas para escenarios tradicionales de analítica y no para soportar los requisitos de escalabilidad, flexibilidad y control que exige la IA moderna.
Aumento de costes y presión sobre la infraestructura
La expansión de la inteligencia artificial está provocando cambios profundos en la forma en que las organizaciones almacenan, gestionan y distribuyen sus datos. El estudio revela que el 75% de los encuestados afirma que la integración de la IA ha modificado sus prácticas de almacenamiento y arquitectura de datos, mientras que el 84% reconoce haber experimentado un incremento de los costes de infraestructura derivado de estas nuevas cargas de trabajo.
Esta situación está llevando a muchas compañías a replantear sus estrategias tecnológicas y a buscar modelos que permitan combinar rendimiento, seguridad y eficiencia económica sin comprometer la capacidad de innovación.
La gobernanza de datos emerge como factor clave
La investigación también destaca la creciente complejidad de la gobernanza de datos en entornos impulsados por IA. El 73% de las organizaciones considera que la inteligencia artificial ha incrementado los desafíos asociados a la gestión y control de la información, mientras que más de la mitad asegura haber paralizado más de seis proyectos de IA durante los últimos doce meses debido a cuestiones regulatorias o de cumplimiento.
Además, el 97% de los participantes señala que mueve datos entre distintos entornos al menos una vez al mes, una práctica que pone de manifiesto la necesidad de implementar políticas de gobernanza consistentes entre nubes públicas, nubes privadas, centros de datos corporativos y entornos edge.
La arquitectura híbrida gana protagonismo
Ante estos retos, las organizaciones están acelerando la adopción de modelos híbridos. El informe indica que el 66% de las empresas trasladó durante el último año determinadas cargas de trabajo de IA desde la nube pública hacia infraestructuras privadas o entornos on-premise, buscando un mayor control sobre los datos, los costes y el cumplimiento normativo.
La tendencia parece consolidarse a medio plazo. Uno de cada cuatro encuestados asegura que priorizará una estrategia «hybrid-first» en los próximos dos años, lo que confirma la creciente relevancia de arquitecturas flexibles capaces de ejecutar aplicaciones de IA allí donde resulte más eficiente desde el punto de vista operativo y económico.
Hacia una nueva era de la infraestructura empresarial
Cloudera define esta transformación como la «Gran Rearquitectura de la IA», un proceso que está impulsando el abandono progresivo de las arquitecturas heredadas en favor de plataformas híbridas diseñadas para acercar la inteligencia artificial a los datos, independientemente de dónde se encuentren alojados.
Según las conclusiones del estudio, la ventaja competitiva ya no dependerá únicamente de adoptar inteligencia artificial, sino de la capacidad de las empresas para optimizarla mediante arquitecturas de datos modernas, seguras y gobernadas de forma consistente. Las organizaciones que completen esta transformación estarán mejor preparadas para escalar proyectos de IA y generar valor de negocio sostenible en el largo plazo.
