La carrera por la Inteligencia Artificial está rediseñando la infraestructura corporativa
La Inteligencia Artificial dejó de ser una promesa lejana y se convirtió en el principal combustible de la modernización de la infraestructura dentro de las empresas. El más reciente Enterprise Cloud Index, publicado por Nutanix en marzo de 2026, deja claro que este año representa un verdadero punto de inflexión para organizaciones de todos los tamaños. Por un lado, los líderes ejecutivos presionan a sus equipos de tecnología para poner más aplicaciones y agentes de IA en producción lo más rápido posible. Por otro, los equipos de infraestructura enfrentan el desafío de mantener data centers y entornos híbridos funcionando de forma estable, mientras necesitan lidiar con containers, compliance, soberanía de datos y seguridad — todo esto sin frenar la innovación que el negocio exige.
Esta es la octava edición anual del informe, que mide el progreso global de las empresas en la adopción de nube. Este año, el foco recayó específicamente sobre los obstáculos que los ejecutivos de TI enfrentan al navegar por el crecimiento acelerado del uso de IA y por la necesidad urgente de modernizar aplicaciones e infraestructura. El escenario es complejo, pero también está lleno de oportunidades para quienes sepan posicionarse.
La investigación revela un dato que llama bastante la atención: el 85% de los encuestados afirma que la IA está acelerando la adopción de containers para mejorar velocidad, confiabilidad y escalabilidad. Empresas que antes daban sus primeros pasos en la containerización ahora tratan esta tecnología como pieza central de sus estrategias. Paralelamente, crece de forma preocupante el fenómeno del Shadow IT, con colaboradores adoptando herramientas y agentes de IA por su cuenta, sin ninguna supervisión ni aprobación del departamento de TI. El resultado es una combinación peligrosa: nuevos riesgos organizacionales, silos de datos aún más fuertes y una brecha creciente entre la ambición en IA y la capacidad real que la infraestructura puede ofrecer.
Containers como cimiento de la modernización
El Enterprise Cloud Index señala que la adopción de containers dejó de ser una tendencia restringida a empresas de tecnología y pasó a permear prácticamente todos los sectores de la economía. La razón es simple: los containers ofrecen portabilidad, escalabilidad y eficiencia que los modelos tradicionales basados exclusivamente en máquinas virtuales no consiguen igualar al mismo ritmo. Con la Inteligencia Artificial exigiendo ciclos de desarrollo más rápidos, entornos de prueba más flexibles y despliegues continuos, los containers se convirtieron en la elección natural para equipos que necesitan entregar resultados sin esperar semanas por aprovisionamiento de infraestructura.
Los números del informe refuerzan esta tendencia de forma contundente. El 87% de los encuestados espera que el uso de containers para aplicaciones aumente en los próximos tres años, y el 83% ya está construyendo nuevas aplicaciones directamente en containers. En la práctica, las organizaciones que ya invirtieron en containerización están logrando poner modelos de IA y agentes inteligentes en producción con mucha más agilidad que aquellas que todavía dependen de arquitecturas monolíticas.
Además de la velocidad, existe una cuestión de gobernanza que hace a los containers aún más relevantes en este momento. Los entornos híbridos — que combinan nube pública, nube privada e infraestructura on-premises — necesitan una capa de orquestación capaz de garantizar que las cargas de trabajo de IA se ejecuten en el lugar correcto, con el nivel de seguridad adecuado y en conformidad con las regulaciones locales. Kubernetes, por ejemplo, se consolidó como el estándar de orquestación de containers, y la mayoría de las empresas encuestadas ya utiliza o planea utilizar esta tecnología en los próximos meses.
Lee Caswell, SVP de Producto y Marketing de Soluciones de Nutanix, resumió bien la situación al comentar que los hallazgos indican la necesidad de seguridad, resiliencia y portabilidad de nivel empresarial, ya que las cargas de trabajo de IA pueden ejecutarse en cualquier lugar. Según él, las organizaciones se beneficiarían de un entorno operativo común para máquinas virtuales y containers, que permita a los líderes de TI escalar la IA con confianza en entornos híbridos.
El punto es que no basta con adoptar containers de forma aislada. La modernización de la infraestructura exige que las VMs y los containers coexistan en un entorno unificado, capaz de ser gestionado de forma centralizada y con visibilidad total sobre lo que está funcionando, dónde está funcionando y quién tiene acceso.
Reciba el mejor contenido sobre innovación en su correo electrónico.
Todas las noticias, consejos, tendencias y recursos que buscas, directamente en tu bandeja de entrada.
Al suscribirte al boletín informativo, aceptas recibir comunicaciones de Método Viral. Nos comprometemos a proteger y respetar siempre tu privacidad.
Platform engineering y la madurez operacional
Otro aspecto importante es que la containerización abre las puertas a un modelo de operaciones más maduro, frecuentemente llamado platform engineering. En este modelo, los equipos de infraestructura dejan de ser cuellos de botella y pasan a ofrecer plataformas internas de autoservicio para desarrolladores. Esto reduce fricciones, acelera entregas y, principalmente, mantiene la gobernanza en el centro de la operación.
Para empresas que están invirtiendo fuerte en Inteligencia Artificial, este tipo de enfoque es casi obligatorio, porque la cantidad de experimentos, modelos y agentes que necesitan ser probados y publicados crece exponencialmente. Sin una base sólida de containers bien orquestados, el riesgo de perder el control sobre el entorno aumenta con cada sprint.
Shadow IT y los riesgos organizacionales que nadie quiere ignorar
Si los containers representan el lado estructurado de la modernización, el Shadow IT es el lado que le quita el sueño a los CISOs y CTOs. La investigación de Nutanix confirma algo que muchos profesionales de TI ya percibían en carne propia: con la popularización de herramientas de Inteligencia Artificial generativa y agentes autónomos, empleados de diversas áreas comenzaron a adoptar soluciones por su cuenta, sin pasar por el filtro del equipo de tecnología.
Los datos son bastante reveladores. El 79% de los encuestados reporta encontrar aplicaciones o agentes de IA siendo implementados por empleados de áreas ajenas a TI. Puede ser un equipo de marketing usando un chatbot para generar contenido, un equipo de ventas alimentando datos sensibles en una plataforma de IA externa, o incluso desarrolladores configurando entornos de prueba en nubes públicas sin aprobación. Cada una de estas acciones, por pequeña que parezca, crea un punto ciego en la infraestructura y amplía significativamente los riesgos organizacionales relacionados con fuga de datos, incumplimiento regulatorio y vulnerabilidades de seguridad.
Para empeorar las cosas, el 87% de los encuestados cree que el uso no autorizado de IA introduce riesgos reales, incluyendo la exposición de datos sensibles y propiedad intelectual. Este escenario destaca la necesidad de una colaboración más estrecha entre equipos de TI y stakeholders de negocio para garantizar que las implementaciones de IA se mantengan seguras, en conformidad y alineadas con los objetivos de la organización.
El Shadow IT ganó una nueva dimensión con la IA
El problema del Shadow IT no es nuevo, pero la Inteligencia Artificial le dio una dimensión completamente diferente. Antes, el Shadow IT se reducía a hojas de cálculo compartidas en servicios de nube personales o software instalado sin licencia. Ahora, estamos hablando de agentes de IA que toman decisiones, procesan datos confidenciales e interactúan con clientes — todo fuera del perímetro de seguridad oficial de la empresa.
El Enterprise Cloud Index muestra que la mayoría de las organizaciones aún no cuenta con políticas claras para lidiar con este escenario, y muchas ni siquiera logran mapear cuántas herramientas de IA se están usando de forma no oficial. Esto crea silos internos que dificultan la integración de datos, comprometen la calidad de las decisiones basadas en IA y, en última instancia, pueden generar consecuencias legales graves, especialmente en mercados con regulaciones estrictas de protección de datos.
Los silos organizacionales amplifican el problema
Además del Shadow IT, el informe señala que los silos entre unidades de negocio y equipos de TI siguen siendo un obstáculo significativo. El 82% de los encuestados cree que estos silos dificultan la ejecución eficaz de iniciativas tecnológicas, retrasando cronogramas de implantación y aumentando la complejidad operacional. En un contexto donde la velocidad de adopción de IA es crítica, este tipo de barrera interna puede ser el factor que separa a las empresas que escalan con éxito de aquellas que se quedan atrapadas en proyectos piloto interminables.
Para enfrentar los riesgos organizacionales generados por el Shadow IT y los silos, el camino más eficiente no es simplemente prohibir el uso de herramientas de IA — sobre todo porque eso rara vez funciona y además genera fricción con las áreas de negocio. El enfoque que la investigación sugiere es justamente el opuesto: ofrecer internamente un entorno seguro, gobernado y accesible, donde los equipos puedan experimentar y usar Inteligencia Artificial sin necesidad de recurrir a soluciones externas. Es aquí donde la modernización de la infraestructura se conecta directamente con la cuestión del Shadow IT.
Cuando la organización pone a disposición una plataforma unificada, con soporte para containers, VMs y cargas de trabajo de IA, reduce drásticamente el incentivo para que los colaboradores busquen alternativas por su cuenta. Además, centralizar la operación permite aplicar políticas de seguridad, monitoreo y compliance de forma consistente, reduciendo la superficie de ataque y fortaleciendo la postura de seguridad en su conjunto.
Agentes de IA y el potencial transformador para las organizaciones
No todo en el informe son alertas y preocupaciones. Uno de los puntos más alentadores del Enterprise Cloud Index está relacionado con el potencial de los agentes de IA dentro de las organizaciones. La mayoría de los ejecutivos de TI encuestados ve a estos agentes como catalizadores de transformación en diversos frentes.
El 61% de los ejecutivos de TI espera que los agentes de IA mejoren la experiencia de clientes o colaboradores. Además, el 58% anticipa que estos agentes aumentarán la productividad y la eficiencia operacional. Y hay más: el 57% ve potencial para que los agentes de IA creen nuevos productos, servicios o fuentes de ingresos. Estamos hablando de una tecnología que no solo optimiza procesos existentes, sino que puede abrir caminos completamente nuevos para la generación de valor.
Este optimismo, sin embargo, necesita venir acompañado de una infraestructura capaz de soportar la demanda. Los agentes de IA sofisticados requieren poder computacional significativo, acceso a datos en tiempo real e integración con múltiples sistemas. Sin una base sólida de containers y entornos híbridos bien configurados, el potencial de los agentes queda limitado a pruebas de concepto que nunca llegan a producción a escala.
Soberanía de datos y el equilibrio entre innovación y compliance
Otro tema que cobra protagonismo en el Enterprise Cloud Index es la soberanía de datos, que se convirtió en una preocupación central para empresas que operan en múltiples regiones y necesitan cumplir con legislaciones como la LGPD en Brasil, el GDPR en Europa y diversas otras regulaciones locales.
Los números hablan por sí solos: para el 80% de los encuestados, la soberanía de datos es alta prioridad al tomar decisiones de infraestructura, incluyendo dónde utilizar containers. Las obligaciones de compliance frecuentemente llevan a las organizaciones a mantener los datos físicamente dentro del país donde fueron recopilados. Más de la mitad de los encuestados — el 57% — sienten la necesidad de ejecutar su infraestructura dentro de un solo país, ya sea on-premises o mediante una región de nube local, principalmente por preocupaciones de seguridad y protección de datos.
Con la Inteligencia Artificial procesando volúmenes cada vez mayores de datos — muchos de ellos sensibles —, garantizar que esta información permanezca almacenada y procesada en las jurisdicciones correctas es una exigencia que impacta directamente las decisiones de infraestructura. La modernización de la infraestructura necesita considerar este factor desde el inicio, y no como una capa adicional añadida tardíamente. Las empresas que ignoren la soberanía de datos al diseñar sus entornos híbridos corren el riesgo de enfrentar multas, sanciones y daños reputacionales que pueden ser difíciles de revertir.
En la práctica, esto significa que la elección entre nube pública, nube privada o entornos on-premises no puede guiarse únicamente por costo o rendimiento. La ubicación de los datos, las políticas de acceso y la trazabilidad de las operaciones realizadas por la Inteligencia Artificial necesitan estar en el centro de la estrategia. Los containers ayudan bastante en este contexto, porque permiten que las cargas de trabajo se muevan entre entornos con relativa facilidad, siempre que la orquestación esté bien configurada. Pero la gobernanza va más allá de la tecnología: involucra procesos, políticas internas y, sobre todo, visibilidad.
Herramientas que usamos a diario
La investigación indica que las organizaciones con entornos unificados — donde VMs y containers se gestionan desde una misma plataforma — tienen más facilidad para implementar controles de soberanía de datos sin comprometer la agilidad de los equipos de desarrollo y ciencia de datos.
La directriz viene desde arriba, pero la infraestructura aún no acompaña
Quizás uno de los datos más reveladores del informe sea la desconexión entre la ambición estratégica y la preparación de la infraestructura. El 59% de los encuestados anticipa que sus organizaciones tendrán más de cinco aplicaciones habilitadas por IA en los próximos tres años. La presión para implementar IA viene directamente de los líderes ejecutivos, lo cual es comprensible dado el potencial competitivo de esta tecnología.
Sin embargo, cuando se les pregunta sobre la capacidad de sus empresas para ejecutar cargas de trabajo de IA on-premises, el 82% considera que su infraestructura actual no está totalmente preparada para dar ese soporte. Esta es una brecha significativa que refuerza la urgencia de la modernización de la infraestructura. De nada sirve tener una estrategia ambiciosa de IA si la base tecnológica no puede sostener la operación.
Esta brecha entre visión y ejecución es uno de los mayores desafíos para 2026 y los años siguientes. Cerrarla exige inversión en containers, orquestación, entornos híbridos y, principalmente, en personas y procesos que puedan gestionar esta complejidad de forma sostenible.
Qué esperar de aquí en adelante
El gran desafío para 2026, según el informe, es justamente encontrar el equilibrio entre innovar con Inteligencia Artificial y mantener el compliance al día. Las empresas que logren construir una base de infraestructura moderna, con containers bien orquestados, políticas claras contra el Shadow IT y controles robustos de soberanía de datos, estarán en una posición privilegiada para escalar sus proyectos de IA sin acumular riesgos organizacionales.
En cambio, aquellas que traten la modernización de la infraestructura como un proyecto secundario, probablemente descubrirán que la distancia entre ambición y ejecución solo aumenta — y que el costo de corregir el rumbo después es mucho mayor que el de planificar correctamente desde el inicio.
El mensaje central del Enterprise Cloud Index de 2026 es claro: la IA no espera a que la infraestructura esté lista. Las empresas que se mueven ahora, invirtiendo en la base correcta y rompiendo silos internos, son las que van a cosechar los resultados más adelante. 🚀
