Por Luis Santamaría, Cloud and Service Provider Segment Leader de Schneider Electric
Durante años, el crecimiento de la industria de los data centers se midió principalmente en términos de expansión: más capacidad instalada, más metros cuadrados y más megavatios disponibles. Sin embargo, la irrupción de la inteligencia artificial (IA) viene cambiando esa lógica. Hoy el verdadero liderazgo no depende solo de crecer más rápido, sino de operar mejor.
La transformación ya es visible en la forma en que se utilizan los centros de datos. El entrenamiento de modelos, la inferencia en tiempo real y el procesamiento masivo demandan infraestructuras con mayor densidad computacional y consumo energético. Al mismo tiempo, este avance abre una oportunidad económica para la región.
Un informe reciente del Foro Económico Mundial, elaborado junto con McKinsey & Company, estima que la adopción estratégica de IA podría generar entre US$ 1,1 y US$ 1,7 billones anuales de valor económico en América Latina hacia 2030, lo que equivale a cerca del 6% del potencial global de esta tecnología.
Este crecimiento también eleva la complejidad operativa. Muchos data centers fueron diseñados para cargas tradicionales y ahora deben adaptarse a entornos de alta densidad impulsados por la IA. Esa transición obliga a replantear la gestión de la energía, el enfriamiento y la resiliencia de la infraestructura digital. El desafío está en que los modelos operativos no siempre evolucionan al mismo ritmo que la tecnología.
En muchas organizaciones, los centros de datos aún se gestionan de forma reactiva. Los sistemas generan grandes volúmenes de información sobre consumo energético, temperatura, capacidad o rendimiento, pero esos datos se utilizan principalmente para responder a incidentes y no para anticiparlos. Es ahí donde existe una oportunidad evidente para la industria.
Hoy contamos con sensores, monitoreo en tiempo real y plataformas avanzadas de gestión, pero con frecuencia se utilizan solo para visualizar alarmas. El verdadero cambio ocurre cuando esa información permite responder preguntas críticas: cuál es la capacidad y disponibilidad, qué impacto tendrá una nueva carga de IA o qué riesgos operativos se acumulan en el sistema.
A medida que aumenta la densidad tecnológica, también crece la necesidad de automatización. Sin embargo, por sí sola no resuelve el desafío. Los sistemas automatizados requieren gobernanza, trazabilidad y procesos claros.
Otro factor clave es el recurso humano. Muchas interrupciones no se originan en fallas tecnológicas, sino en decisiones operativas tomadas bajo presión. Esto refuerza la importancia de la cultura operativa, la formación de los equipos y la gestión del riesgo como pilares de la resiliencia.
El crecimiento de la infraestructura digital también abre una discusión en la región. Organismos como el Banco de Desarrollo de América Latina y el Caribe han señalado que la expansión de los centros de datos representa una oportunidad para países con una base energética sólida. Economías como la peruana podrían atraer inversiones en infraestructura digital si logran articular tres factores clave: energía competitiva, talento especializado y marcos regulatorios claros.
La IA no solo transforma el software o los modelos de negocio. También redefine la infraestructura que sostiene la economía digital, que cada vez es más compleja e interdependiente. Es claro que los centros de datos seguirán creciendo porque la economía digital lo exige, pero el liderazgo en esta industria, y su verdadero diferencial competitivo, no se encuentra en quien construya más rápido, sino en quien tenga la capacidad de gestionar mejor esa complejidad. Ese es el desafío de los data centers modernos en la era de la inteligencia artificial.
