Cómo la IA redefine el diseño de la infraestructura TI crítica y reconfigura centros de datos en Centroamérica

 

La Inteligencia Artificial (IA) se consolida como uno de los principales motores de transformación económica y tecnológica en Latinoamérica Según el informe IDC FutureScape, para 2027 las 5 mil principales empresas de la región destinarán más del 25% de su presupuesto central de TI a iniciativas de IA, impulsando un crecimiento de dos dígitos en la innovación de productos y procesos.

Este contexto abre una oportunidad estratégica para acelerar el robustecimiento y la especialización de la infraestructura de misión crítica en centros de datos, cuyo mercado regional, valorado en USD$7,160 millones en 2024, se duplicará hacia 2030, impulsado por la expansión de la nube y la IA, según datos de la firma Arizton.

En Centroamérica, esta transformación también evidencia el potencial de crecimiento de la infraestructura digital. Para noviembre de 2025, los seis países de la región sumaban 46 centros de datos, de los cuales Guatemala cuenta con 7 activos, según Data Center Map de Artavia.

Sin embargo, la implementación de IA en centros de datos requiere soluciones que integren energía y enfriamiento de manera más eficiente. El uso de infraestructuras diseñadas específicamente para alta densidad permite estandarizar el ciclo de vida de los sistemas mediante gestión remota y servicios de soporte.

Morgan Stanley estiman que la demanda energética de la IA generativa crecerá a una tasa anual del 70 % hasta 2027 debido al crecimiento de centros de datos. Al respecto, Fabio Olivetti, gerente de ofertas de agua helada y alta densidad para centros de datos de Vertiv LATAM, asegura que “en el ecosistema de la IA generativa, la eficiencia no es negociable: la disponibilidad y calidad de la energía será el único garante de la confiabilidad operativa”.

Repensar el diseño de la infraestructura para el éxito

Para hacer frente a estos y otros desafíos que enfrentarán los centros de datos actuales y futuros de Latinoamérica, y de acuerdo con el experto, los desarrolladores de tecnología han elaborado una guía de diseño específico para IA que permiten responder a nuevos requisitos de carga de trabajo y densidad:

• Uso eficiente de la energía disponible: Se prevé que la IA genere un crecimiento sin precedentes en el consumo energético de los centros de datos. En América Latina, se abrirán o construirán, en los próximos meses, centros de datos con capacidades superiores a los 50 MW.  Los racks de IA deben utilizar cada watt de la forma más eficiente posible, lo que exige diseños que eliminen la energía ociosa alineando los clústeres de IA con los bloques de capacidad del centro de datos y aprovechando los últimos avances en eficiencia de los equipos.
• El monitoreo en tiempo real y la optimización de la distribución de energía mediante la gestión fuera de banda ayudan a eliminar ineficiencias y optimizar el uso de recursos. Equilibrio del TCO, la redundancia y el radio de impacto (blast radius): Maximizar el valor de la infraestructura de IA requiere un análisis cuidadoso de los costos totales, la redundancia y el alcance potencial de los daños que podrían producirse ante una falla. Lograr el equilibrio adecuado optimiza la inversión de capital, la gestión de riesgos, la escalabilidad y la confiabilidad. En caso de fallas del sistema, la gestión remota fuera de banda puede reducir los tiempos de recuperación de horas a minutos.
• Diseño de energía y enfriamiento de manera holística: Se requiere un enfoque integral de la infraestructura para satisfacer las demandas simultáneas de energía y enfriamiento de la IA. Al emplear tecnologías integradas altamente eficientes, como el enfriamiento líquido directo al chip junto con infraestructura eléctrica avanzada, las soluciones diseñadas de forma holística mejoran la eficiencia general, permiten la escalabilidad y garantizan que las cargas de trabajo de IA no se vean limitadas ni ralentizadas por restricciones de la infraestructura.
• Preparar los centros de datos para picos en las cargas de trabajo de IA: Las cargas de trabajo de IA pueden presentar grandes variaciones en sus requerimientos de recursos, lo que genera una demanda informática dinámica. La infraestructura debe diseñarse para soportar estas cargas dinámicas mediante capacidad de reserva y el uso de controles avanzados a nivel de sistema.
• Aprovechamiento de las tecnologías de enfriamiento líquido y por aire: La combinación de tecnologías de enfriamiento líquido y por aire permite que las fortalezas de cada una se complementen. El resultado es una solución flexible que responde a distintas necesidades de enfriamiento según las cargas de trabajo, además de ser eficiente y escalable.
• Diseño pensado en el futuro: Quienes hoy diseñan infraestructuras con miras a desarrollo de IA deben tener una visión a largo plazo. Si bien la IA ya está generando valor en diversas industrias, aún se encuentra en sus etapas iniciales. La industria se prepara para un futuro en el que la capacidad computacional de un centro de datos de 1 MW pueda concentrarse en un solo rack.

Simplificar la transición hacia la alta densidad

Algunas empresas han enfrentado dificultades por falta de espacio para racks de alta densidad o han encontrado limitaciones en la infraestructura eléctrica que requieren rediseños estructurales. Un notable ejemplo es Colovore, un centro de datos en Silicon Valley diseñado específicamente para soportar cargas de alta densidad asociadas a IA, machine learning y big data. Con hasta 50 kW de capacidad por rack y un modelo de pago por kW, Colovore ha optimizado su infraestructura para maximizar la eficiencia energética y térmica en un espacio limitado.

“Optimizar un centro de datos para las demandas de la IA requiere alejarse de los modelos de infraestructura estática. Su implementación exitosa no es una meta estática, sino una evolución: solo la integración de gestión térmica avanzada y potencia modular garantiza que la infraestructura respire al mismo ritmo que la carga de trabajo”, resalta Olivetti.

“La verdadera preparación para el desarrollo de la IA no reside en la capacidad instalada, sino en la agilidad de la infraestructura: solo mediante una arquitectura modular de energía y enfriamiento es posible transformar la incertidumbre del crecimiento en una ventaja operativa escalable y sostenible”, agrega.

“Un enfoque integral no solo asegura la viabilidad técnica en entornos heredados, sino que también agiliza la puesta en marcha, logrando una eficiencia temporal de hasta el 50 % en comparación con la infraestructura construida a medida”, concluye el experto.

 

Tecnología