La mayoría de las empresas españolas cuenta con una estrategia de IA. Sin embargo, aún son pocas las que analizan en profundidad las implicaciones de infraestructura que conlleva implementar la IA a gran escala. Esta brecha dificulta la predicción del retorno de la inversión y plantea una pregunta importante: ¿con qué eficiencia soporta el entorno de almacenamiento el consumo de datos por parte de los sistemas de inteligencia artificial?
La economía del token se refiere a un mundo en el que estas unidades con las que los grandes modelos de lenguaje procesan la información se han convertido en un indicador fundamental de la eficiencia, el coste y el valor de la IA para el negocio. Cada interacción con la IA consume o genera tokens, y la eficiencia con la que las organizaciones los crean y gestionan determina, cada vez más, el retorno de la inversión de la inteligencia artificial.
Para los directivos, esta cuestión de la eficiencia conduce directamente a un punto clave: la infraestructura de almacenamiento.
El almacenamiento, ventaja estratégica para la IA
Las organizaciones ya están invirtiendo en herramientas, modelos e infraestructuras de GPU para la IA. A medida que pasan de la experimentación a la producción, la atención va orientándose hacia un factor crítico para el éxito, como es la base sobre la que se asientan los datos que impulsa la IA.
Cada token generado por un sistema de IA depende de la calidad, la accesibilidad y la gobernanza de los datos subyacentes. La mala calidad de los datos genera resultados deficientes, mientras que los silos de datos y la ineficiencia en su movimiento aumentan los costes y la complejidad a medida que se expande la adopción de la IA. Además, muchos entornos de almacenamiento fueron diseñados en su momento pensando en aplicaciones tradicionales y datos estructurados, no para cargas de trabajo de IA que dependen de grandes volúmenes de contenido no estructurado, acceso en tiempo real e inferencia de alto rendimiento.
Según datos de la asociación Spain DC, la IA está impulsando claramente la inversión en infraestructura en España a través de la puesta en marcha de nuevos centros de datos. A pesar de ello, aún son pocas las empresas que dicen contar con una estrategia de infraestructura diseñada con las cargas de trabajo de IA como factor principal. Esto sugiere que el desafío ya no radica solo en invertir en IA, sino en alinear las inversiones en infraestructura con los resultados que se pretenden alcanzar.
El almacenamiento ya no se trata solo de capacidad, sino también de rendimiento, latencia, escalabilidad y de garantizar que los sistemas de IA tengan acceso a los datos correctos en el momento adecuado.
Las cuestiones de infraestructura que dan forma a la estrategia de IA en Europa
Con la entrada en vigor de la Ley de IA europea (AI Act), las empresas del continente se enfrentan a una combinación única de ambición de IA, complejidad regulatoria y requisitos de soberanía de datos. Como resultado, la arquitectura de almacenamiento se ha convertido en una consideración tanto de rendimiento como de cumplimiento normativo.
En este escenario, es necesario plantearse cinco cuestiones que están cobrando cada vez más relevancia:
- ¿Pueden fluir los datos de forma eficiente a través del pipeline de IA? El rendimiento de la IA depende de la eficiencia con la que los datos se mueven desde el almacenamiento hasta los entornos de procesamiento. Los cuellos de botella aumentan los tiempos de inferencia, elevan los costes y reducen el valor generado por las inversiones en IA. Las organizaciones que comprendan y optimicen sus flujos de datos estarán mejor posicionadas para escalar la IA de forma eficaz.
- ¿Está la arquitectura de almacenamiento diseñada para el crecimiento futuro de la IA? Las cargas de trabajo de IA son predominantemente cargas de datos no estructurados. Las empresas que diseñen la capacidad y la arquitectura del almacenamiento teniendo en cuenta este requisito desde el principio estarán mejor posicionadas que aquellas que intenten adaptar la capacidad a medida que aumente la demanda.
- ¿Entendemos realmente los fundamentos económicos de la IA? Un estudio de McKinsey indica que las organizaciones que gestionen el gasto en IA con este nivel de granularidad lograrán mejoras en la eficiencia de costes de entre el 20 % y el 40 % en comparación con aquellas que lo gestionen únicamente a nivel de aplicación. Las empresas que comprenden esta economía de la IA estarán mejor posicionadas para maximizar el retorno de la inversión.
- ¿Están la resiliencia y la gobernanza integradas en la infraestructura? Agregar cargas de trabajo de IA a entornos heredados suele aumentar la complejidad, creando nuevas integraciones, dependencias y requisitos de gobernanza. Al mismo tiempo, regulaciones como NIS2 y DORA elevan las expectativas en torno a la recuperación ante ciberataques y la resiliencia operativa. Las organizaciones que se modernicen con anticipación estarán mejor posicionadas para reducir riesgos y soportar futuras iniciativas de IA.
- ¿Puede la estrategia de IA escalar de forma sostenible? A medida que las cargas de trabajo de IA escalan, la eficiencia energética se convierte en una consideración estratégica. Los sistemas de almacenamiento antiguos suelen consumir más energía por unidad de trabajo útil que las alternativas modernas. Modernizar el almacenamiento puede ayudar a mejorar la eficiencia, reducir los costes operativos y soportar los objetivos de sostenibilidad a medida que crece la adopción de la IA.
De la plataforma de almacenamiento a la plataforma de datos de IA
Quizá el cambio más significativo sea que el almacenamiento ya no puede considerarse un repositorio pasivo de información.
Las organizaciones necesitan, cada vez más, una plataforma de datos de IA: una base integrada que combine almacenamiento, gestión de datos, gobernanza, seguridad, orquestación y análisis. A medida que la IA se vuelve más autónoma y con mayor capacidad de interacción, la calidad y la accesibilidad de los datos empresariales se vuelven factores aún más importantes.
Cada movimiento innecesario de datos aumenta los costes, y cada conjunto de datos mal gobernado aumenta el riesgo. Las organizaciones que generan mayor valor a partir de la IA son aquellas que construyen cimientos basados en datos que permiten ofrecer inteligencia de forma eficiente y a gran escala.
El ROI de la inversión en IA comienza en la capa de almacenamiento
El retorno de la inversión en IA no comienza con la implementación de un modelo, sino con la base de datos que lo alimenta.
Cuando IA se mueva a un nivel de producción, el éxito dependerá no solo de la calidad de los modelos que utilicen las organizaciones, sino también de la eficiencia con la que gestionen y transfieran los datos que hay detrás de ellos.
En la economía del token, el almacenamiento se está convirtiendo en un factor clave del rendimiento, el coste y el valor empresarial de la IA. Las empresas que generen mayor valor a partir de la IA serán aquellas capaces de transformar los datos en resultados de la forma más eficiente.
