Bogotá, marzo de 2026 - El avance de la inteligencia artificial (IA) lleva a los centros de datos a un nivel
de exigencia sin precedentes. El entrenamiento de modelos, el procesamiento masivo de información y
las cargas de inferencia en tiempo real demandan mayor capacidad de cómputo y energía. En este
escenario, la resiliencia de la infraestructura digital ya no se define solo por el uptime, sino por la
capacidad de anticipar y gestionar riesgos en sistemas cada vez más interconectados.
Los incidentes no siempre se originan en la caída de un componente específico, sino en la interacción
entre sistemas energéticos, infraestructura TI y plataformas de enfriamiento. Luis Santamaría, Cloud and
Service Provider Segment Leader de Schneider Electric, explica que esta interdependencia obliga a
replantear la gestión de estas infraestructuras.
“Los centros de datos han evolucionado hacia sistemas altamente interdependientes. Un evento en
energía puede afectar el enfriamiento, y un problema térmico puede impactar directamente en la
capacidad de procesamiento”, señala.
Actualmente existen cerca de 10 000 centros de datos en 164 países, según datos del Programa de las
Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD), aunque su distribución es desigual. América Latina y el
Caribe concentran apenas el 4,8% de esta infraestructura, lo que evidencia la brecha tecnológica y el
potencial de crecimiento regional.
De fallas aisladas a fallas sistémicas
Uno de los principales cambios en la industria es el paso de incidentes puntuales a fallas sistémicas,
donde distintos subsistemas interactúan y generan efectos en cadena. Por ejemplo, un aumento
repentino en la carga de procesamiento puede elevar la temperatura del hardware. El sistema de
enfriamiento responde con mayor actividad, por lo que una gestión y mantenimiento optimizada mejorará
su rendimiento energético, permitiendo una operación más eficiente y resiliente.
Si la gestión energética no está alineada con la operación, el equilibrio del sistema puede verse
comprometido. “Hoy vemos más riesgo sistémico: no falla un componente, sino la interacción entre los
sistemas. Energía, cooling, TI y automatización están tan interconectados que cualquier desajuste puede
escalar rápidamente en un problema operativo”, advierte Santamaría.
Durante años, la continuidad operativa se basó en la redundancia: duplicar sistemas críticos o instalar
generadores de respaldo. Estas medidas siguen siendo importantes, pero ya no son suficientes. Los
centros de datos modernos generan grandes volúmenes de información sobre consumo energético,
temperatura y comportamiento de las cargas de trabajo. Analizar esos datos permite anticipar riesgos y
mejorar la toma de decisiones.
Sin embargo, Santamaría señala que el uso de esta información aún es limitado. “Si somos honestos
como industria, todavía hay mucho uso reactivo en los datos. Tenemos sensores y monitoreo en tiempo
real muy potentes, pero en muchos casos se utilizan solo para ver alarmas y no para anticipar
decisiones”, afirma.
Comunicado de Prensa
Schneider Electric Media Relations – natalia.gambarueda@se.com – kbeltran@altacomunicacion.com
General
Datos para anticipar riesgos
El desafío consiste en usar esos datos para anticipar escenarios operativos. Este cambio ocurre en un
contexto de fuerte expansión del sector. El informe Latin America Data Center Market Landscape 2024
proyecta que los centros de datos de colocation y edge crecerán más de 25% anual en la región hasta
2026, impulsados por servicios cloud, analítica avanzada e IA.
La resiliencia de los centros de datos adquiere mayor relevancia por su rol en la economía digital. Estas
infraestructuras sostienen servicios financieros, comercio electrónico, telecomunicaciones, sistemas de
salud, entre otras industrias. Al mismo tiempo, la IA impulsa nuevas inversiones en infraestructura
tecnológica. Países como China han anunciado más de US$ 70 000 millones destinados al desarrollo
de centros de datos, mientras grandes empresas tecnológicas construyen instalaciones cada vez más
potentes para operar modelos de IA a escala global.
Este crecimiento exige modernizar sistemas de energía, enfriamiento, conectividad y monitoreo. “La
resiliencia ya no solo se define como uptime, sino como capacidad de adaptación: entender cómo
responde el sistema completo ante nuevos escenarios y tomar decisiones antes de que el incidente
ocurra”, concluye Santamaría.
En un contexto de crecimiento acelerado de la IA y de mayor dependencia de la infraestructura digital,
los centros de datos enfrentan un reto claro: pasar de reaccionar ante fallas a anticiparlas. La resiliencia
del futuro no dependerá solo de tener más respaldo técnico, sino de comprender cómo interactúan los
sistemas que sostienen la operación digital.
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