Según HPE, en 2026, los centros de datos pasarán a modelos AI-native, con IA integrada en todas las funciones operativas. La asignación de cargas, el diagnóstico de incidencias y la gestión energética se realizarán mediante sistemas que aprenden del comportamiento del propio entorno. Esto permitirá reducir tareas manuales y acortar los tiempos de respuesta ante fallos.
El diseño también cambia de punto de partida. La arquitectura comenzará por la red y no por la computación. Con modelos de gran escala, Ethernet se consolida como base de interconexión frente a tecnologías propietarias. El foco deja de estar en clústeres aislados y pasa a los AI fabrics, tejidos de red abiertos y de alto rendimiento, pensados para entrenamiento e inferencia con flujos de datos intensivos.
Otro cambio relevante es el papel del edge. Surgen centros de datos periféricos con capacidades propias de campus hyperscale, conectividad de 400G y 800G y aceleradores de inferencia. Esto permite ejecutar cargas críticas cerca del origen del dato, con mejor latencia, mayor resiliencia y control regulatorio, especialmente en sectores como ciudades, universidades o comercio.
Redes autónomas y seguridad integrada
Las redes empresariales evolucionarán hacia modelos gestionados por AIOps y agentes autónomos. Los switches incorporarán telemetría basada en IA para gestionar congestión, micro-ráfagas y consumo energético en tiempo real. La promesa del networking basado en intención se traduce en redes que aprenden, predicen y se autocorrigen sin intervención constante.
La seguridad deja de ser un añadido. Cada paquete y proceso incorpora su propio nivel de confianza, validado por motores de detección distribuidos. Identidades ligadas al hardware, microsegmentación continua y cifrado del tráfico interno convierten el modelo Zero Trust en el estándar operativo del centro de datos.
En el entorno inalámbrico, AIOps pasa a ser requisito para aprovechar capacidades como latencia determinista y enlaces múltiples. Los sistemas podrán anticipar congestiones, reorganizar espectro y optimizar la experiencia sin ajustes manuales. La convergencia entre redes cableadas e inalámbricas no vendrá solo por velocidad, sino por una gestión unificada basada en experiencia.
Convergencia full-stack y nuevo rol del talento
La madurez de la IA agentiva impulsa redes proactivas. Las LAN no solo se autorreparan, también prevén impactos y actúan antes de que el usuario perciba degradación. Agentes integrados en puntos de acceso y switches interpretan patrones, validan fallos y ejecutan acciones correctivas, incluida la gestión de reemplazos.
Este enfoque acelera la convergencia full-stack. Las organizaciones tenderán a un único marco operativo que abarque red, WAN, computación y almacenamiento, con una sola capa de inteligencia para rendimiento, seguridad y ciclo de vida. El criterio de elección tecnológica pasa a ser la capacidad del conjunto para operar como sistema coherente, no la suma de productos.
El cambio también afecta al trabajo técnico. Copilotos y asistentes agentivos asumirán tareas de primer nivel, como consultas, políticas y detección de anomalías. El valor del profesional se desplaza hacia definir intenciones, validar decisiones y orquestar automatización. La IA se convierte en la columna vertebral operativa, y el ingeniero en gestor estratégico de sistemas complejos.
De cara a 2026, el mensaje es claro: las infraestructuras que aporten valor serán las que integren IA, red, computación y operaciones bajo una gobernanza común, con capacidad de aprendizaje continuo y control de extremo a extremo. La eficiencia, la seguridad y la experiencia del usuario dependerán de esa integración, más que de mejoras aisladas de rendimiento.
