El debate empresarial sobre inteligencia artificial comienza a desplazarse de los modelos y las aplicaciones hacia la infraestructura necesaria para mantenerlos en funcionamiento. Después de una primera etapa marcada por las pruebas de casos de uso, las organizaciones y empresas enfrentan una discusión relacionada con la energía, el enfriamiento, la continuidad operativa y el costo de sostener servidores con una mayor densidad de procesamiento.
José Alberto Llavot, gerente de Preventa y Desarrollo de Negocios en Schneider Electric para México y Centroamérica, explica que la IA ya no debe evaluarse únicamente como un proyecto tecnológico, sino como una capacidad productiva que depende de la energía crítica, el diseño y la operación de la infraestructura.
Desde esta perspectiva, la pregunta para los tomadores de decisiones ya no se limita a cuánta inteligencia artificial puede incorporar una compañía, sino qué capacidad puede mantener en operación con estabilidad, eficiencia y viabilidad financiera.
La adquisición de equipos de cómputo, por sí sola, no garantiza resultados. La generación de valor también depende de que el centro de datos, la red eléctrica, los sistemas de enfriamiento, el software de gestión y los equipos operativos funcionen de forma coordinada.
De la prueba tecnológica al activo productivo
Las cargas de inteligencia artificial presentan condiciones distintas a las de los entornos informáticos tradicionales. Los clústeres de cómputo acelerado pueden concentrar picos simultáneos de consumo eléctrico y generación de calor, lo que obliga a dimensionar la infraestructura para escenarios más exigentes.
Una investigación técnica de Schneider Electric sobre el diseño de centros de datos para IA advierte que estos sistemas no se comportan como consumos promedio y diversificados. Esta diferencia modifica la manera en que deben planearse las instalaciones y calcularse las inversiones.
Llavot señala que el reto no consiste únicamente en habilitar servidores, sino en garantizar que la capacidad instalada pueda utilizarse bajo condiciones reales de operación.
“Comprar cómputo no equivale a generar valor. El valor aparece cuando el centro de datos, la red eléctrica, el enfriamiento, el software de gestión y los equipos de operación trabajan como una misma arquitectura”, sostiene el especialista.
La propuesta de la compañía es el concepto de “fábricas de IA” para referirse a instalaciones diseñadas con el fin de transformar datos y energía en resultados operativos. Estas instalaciones integran diseño, simulación, distribución eléctrica, enfriamiento, modularidad, software y servicios durante todo el ciclo de vida.
Desde la línea Secure Power, Schneider Electric plantea que estos elementos sean considerados como una ruta integral de decisión y no como compras independientes.
La capacidad que realmente puede operar
La infraestructura de IA puede analizarse como un portafolio de capacidad. Cada decisión relacionada con potencia, respaldo, distribución eléctrica, racks, enfriamiento, monitoreo y mantenimiento establece cuánto puede crecer una operación y con qué nivel de riesgo.
José Alberto Llavot, también especialista en infraestructura crítica, considera que estas variables deben incorporarse desde las primeras etapas del proyecto. Cuando los requerimientos físicos se revisan al final, pueden surgir sobrecostos, retrasos o modificaciones en el diseño.
En cambio, la planeación anticipada permite comparar escenarios, identificar restricciones y construir una ruta de crecimiento acorde con las necesidades de cada organización.
No todas las empresas necesitarán la misma densidad de procesamiento. Sin embargo, deberán establecer qué cargas ejecutarán, cómo aumentará su demanda, qué nivel de redundancia requieren y de qué manera medirán el desempeño ambiental.
Las soluciones de EcoStruxure Data Center Solutions responden a este enfoque mediante la integración de sistemas de energía, enfriamiento, racks y administración. Su aplicación puede extenderse desde instalaciones periféricas hasta centros de datos de alta escala.
Los diseños modulares y prefabricados también adquieren relevancia porque permiten incorporar capacidad conforme aumenta la demanda, reducir parte de la incertidumbre durante la instalación y adaptar la expansión al ritmo del negocio.
Simular antes de construir
La simulación se ha convertido en una herramienta para evaluar el comportamiento de la infraestructura antes de iniciar una obra o realizar una ampliación. La oferta de Schneider Electric para fábricas de IA incorpora gemelos digitales y modelos de referencia con los que pueden analizarse los requerimientos de energía, enfriamiento y operación.
Para Llavot, esta capacidad permite que los responsables de inversión anticipen cuellos de botella, prueben alternativas de diseño y revisen el efecto de una expansión antes de comprometer recursos.
La simulación también permite comparar la relación entre velocidad de despliegue, resiliencia, costo total y sostenibilidad. De esta forma, las decisiones no dependen únicamente de las especificaciones de los equipos, sino de su comportamiento dentro de toda la instalación.
Una vez que la infraestructura entra en operación, el reto consiste en conservar visibilidad sobre los activos, las condiciones ambientales, la energía, el enfriamiento, las alarmas y la capacidad disponible.
El software DCIM EcoStruxure IT integra funciones de monitoreo, medición, administración, planeación y modelado de infraestructura física crítica. Esta capa de gestión resulta relevante en instalaciones distribuidas o híbridas, donde el crecimiento puede generar puntos sin suficiente supervisión.
Sostenibilidad durante la operación
La sostenibilidad de la inteligencia artificial no depende únicamente de una meta definida al cierre del proyecto. Debe incorporarse desde el diseño y medirse durante toda la vida útil de la infraestructura.
La eficiencia energética continúa siendo un indicador relevante, pero necesita analizarse junto con variables como el consumo de agua, las emisiones, el mantenimiento, la utilización de los equipos, la escalabilidad y la duración de los activos.
Una infraestructura eficiente no es solamente la que consume menos energía en términos absolutos, sino la que reduce desperdicios y mantiene un mayor aprovechamiento de la capacidad instalada.
Este enfoque involucra a las áreas tecnológicas, financieras, operativas y de sostenibilidad. Cada nueva carga de IA puede requerir ajustes en la potencia, el enfriamiento o la administración, por lo que su crecimiento debe responder a una estrategia conjunta.
De acuerdo con el gerente de Preventa y Desarrollo de Negocios de Schneider Electric, industrializar la inteligencia artificial sin perder control operativo requiere vincular la estrategia digital con la infraestructura energética que la sostiene.
La rentabilidad de la IA, por lo tanto, no comienza con el entrenamiento de un modelo ni con la instalación del primer servidor. Inicia cuando una organización define cómo se diseñará, alimentará, enfriará, monitoreará y mantendrá la capacidad necesaria para sostener sus operaciones.
GCM