El 88% de las empresas usa IA, pero solo un tercio logra escalarla

El 88% de las organizaciones utiliza inteligencia artificial regularmente en al menos una función de negocio, pero solo alrededor de una tercera parte ha comenzado a extenderla a toda la empresa, según el informe The State of AI 2025 de McKinsey.

La distancia entre probar una herramienta y operarla en toda una organización está trasladando la discusión desde los modelos y aplicaciones hacia la infraestructura necesaria para sostenerlos. Redes, centros de datos, almacenamiento, ciberseguridad y capacidad de procesamiento comienzan a determinar qué empresas pueden convertir sus pilotos en operaciones permanentes.

Una solución puede funcionar correctamente para cien usuarios y perder rendimiento al atender a miles. El mismo problema aparece cuando las empresas incorporan nuevas sedes, servicios en la nube, dispositivos y fuentes de datos sin modificar la arquitectura que debe conectarlos.

“En ese punto, la infraestructura deja de ser un tema técnico y se convierte en una variable de negocio”, afirmó Danilo Fernandes, vicepresidente y director comercial de B2B para América Latina de Liberty Networks.

La infraestructura para escalar inteligencia artificial sigue rezagada

El informe State of AI in the Enterprise 2026 de Deloitte encontró que el 42% de las empresas considera que su estrategia está altamente preparada para adoptar inteligencia artificial.

Sin embargo, la modernización de la infraestructura, la disponibilidad de datos y el desarrollo de talento permanecen entre los desafíos para avanzar. Tener una estrategia o implementar una herramienta no garantiza que la organización pueda utilizarla de forma estable en todas sus áreas.

Las aplicaciones de IA pueden demandar acceso constante a información distribuida, mayores capacidades de procesamiento y tiempos de respuesta más bajos. También modifican los patrones de tráfico entre oficinas, centros de datos y servicios alojados en diferentes nubes.

La infraestructura no es el único obstáculo. La calidad de los datos, la gobernanza, la gestión de riesgos, el talento y la definición de casos de uso también influyen en el paso de una prueba a una operación empresarial. No obstante, incluso un proyecto bien diseñado puede quedarse corto si la red no soporta el volumen de información o si el servicio pierde estabilidad al aumentar la cantidad de usuarios.

El problema puede aparecer antes de que la red se caiga

Una interrupción total es la manifestación más visible de una falla de conectividad, pero las empresas pueden enfrentar pérdidas de productividad desde mucho antes.

La degradación de una videollamada, el aumento en el tiempo de respuesta de una aplicación, los problemas para consultar información o la transferencia lenta de archivos son señales de un desempeño que dejó de ser predecible.

Esta situación adquiere mayor relevancia cuando la operación depende de aplicaciones alojadas en la nube. Una falla parcial puede afectar atención al cliente, transacciones, colaboración interna, producción o decisiones basadas en datos sin provocar necesariamente una caída general del sistema.

Por esta razón, la velocidad contratada no es suficiente para medir la calidad de una red empresarial. También importan la latencia, la disponibilidad, la visibilidad sobre el tráfico, la recuperación frente a incidentes y la capacidad de mantener el rendimiento cuando aumenta la demanda.

“El problema no siempre aparece cuando una red se cae. Muchas veces comienza antes, cuando el desempeño deja de ser predecible”, explicó Fernandes.

Conectividad, nube y seguridad dejan de operar por separado

La incorporación de inteligencia artificial obliga a revisar la manera como se administran la conectividad, la nube, la ciberseguridad y la continuidad operativa.

Cuando estos componentes se gestionan como sistemas aislados, los equipos de tecnología pueden tener dificultades para determinar dónde se origina un problema. Una aplicación lenta podría responder a limitaciones del proveedor de nube, saturación de la red, controles de seguridad mal configurados o problemas en el acceso a los datos.

La conectividad privada y dedicada, la gestión de redes de extremo a extremo y la supervisión del tráfico permiten identificar incidentes antes de que afecten a más usuarios. La seguridad integrada también puede reducir los puntos ciegos que aparecen cuando una empresa conecta sedes, proveedores y aplicaciones mediante soluciones separadas.

Esto no significa que todas las organizaciones necesiten aumentar indiscriminadamente su infraestructura. La capacidad debe responder a las cargas reales, las proyecciones de crecimiento y el nivel de criticidad de cada servicio.

La escalabilidad consiste en conservar el desempeño a medida que el negocio incorpora personas, clientes, aplicaciones y operaciones, no solamente en contratar más ancho de banda.

El gasto mundial en infraestructura de IA se acerca al billón de dólares

IDC estimó que el gasto global en infraestructura para inteligencia artificial alcanzó los US$318.000 millones en 2025 y proyectó que superará US$1 billón en 2029.

Estas inversiones incluyen los centros de datos, procesadores, redes y sistemas de almacenamiento necesarios para entrenar modelos y ejecutar aplicaciones. Aunque la experiencia final suele presentarse como software, su funcionamiento depende de una infraestructura física que consume capacidad de cómputo y transporta grandes volúmenes de datos.

Esa dimensión también se extiende a las conexiones internacionales. Naciones Unidas calcula que más del 99% del tráfico digital entre países viaja mediante cables submarinos.

Para una empresa, el valor de esa red no está en identificar el cable que transporta cada dato, sino en acceder de forma continua a aplicaciones, servicios en la nube y recursos alojados fuera de su mercado local.

La conectividad comienza a definir la capacidad de crecimiento

Una menor latencia puede mejorar la experiencia de clientes y colaboradores. Una red con mayor visibilidad ayuda a detectar problemas antes de que interrumpan la operación. Una arquitectura con seguridad incorporada reduce la exposición que surge al conectar nuevos servicios.

La administración especializada también puede liberar a los equipos internos de parte de la complejidad operativa y permitirles concentrarse en iniciativas asociadas con ingresos, eficiencia o desarrollo de productos.

“Durante años, la infraestructura fue la parte invisible de la transformación digital. Eso está cambiando”, señaló Danilo Fernandes.

La brecha entre adopción y escalamiento muestra que implementar inteligencia artificial es apenas el comienzo. Las empresas que quieran convertirla en productividad o crecimiento tendrán que evaluar si sus datos, talento, conectividad y controles de seguridad pueden sostenerla cuando deje de ser un experimento y pase a formar parte de la operación diaria.