El mercado global vive un momento sin precedentes: la inteligencia artificial ha pasado de ser una promesa para convertirse en una urgencia estratégica. En todos los sectores -industria, salud, Administración Pública, retail, energía- la presión por integrar IA generativa, automatización y analítica avanzada crece a un ritmo vertiginoso.
Los datos lo confirman: Gartner estima que el gasto mundial en IA alcanzará 2,52 billones de dólares en 2026, con un incremento masivo impulsado por infraestructura optimizada para IA, que sumará por sí sola más de 401.000 millones de dólares en un año. Las empresas de tecnología están disparando su inversión en servidores, centros de datos y hardware especializado, con los hyperscalers a la cabeza alimentando una carrera de capacidad sin precedentes.
En paralelo, diversos análisis como el de ‘AI infrastructure trends report’, de Crusoe, alertan de un fenómeno que condicionará todo el ciclo de adopción: la demanda de IA está chocando con los límites físicos de energía, chips y cadena de suministro, lo que convierte la infraestructura en un factor de riesgo estratégico de primer orden.
Y es que: el mundo habla más que nunca de IA… pero lo que determinará quién lidera no es la IA en sí, sino la infraestructura que la sostiene.
En LKS Next fuimos pioneros en la divulgación de las aplicaciones de la IA y los datos en TechDays, meetups y sesiones con clientes. Nos entusiasman los modelos, los copilotos y los casos de uso. Pero hay un tema del que se habla poco y que decide el éxito o el fracaso: la infraestructura que ejecuta la IA y sus costes ocultos. Y aquí es donde LKS Next está poniendo el foco.
Desafíos en proyectos de clientes
En nuestros clientes, la foto se repite:
- Facturas impredecibles por inferencia continua en cloud y consumo de GPU más alto de lo previsto (cuando pasamos de POC a casos de uso 24/7).
- Latencia y disponibilidad que no cumplen los requisitos de operaciones industriales, salud o logística.
- Soberanía y compliance: modelos y datos sensibles que no pueden salir de casa. Infraestructura rígida que no acompasa el ritmo de nuevas versiones de modelos, pipelines y herramientas MLOps.
No solo importa qué modelos usamos, sino dónde y cómo los ejecutamos. Una nueva visión de arquitectura: híbrida por diseño. El mercado está empezando a reconocerlo. Gartner prevé que para 2028 más del 40% de las grandes organizaciones adoptará arquitecturas híbridas inteligentes como estándar para equilibrar rendimiento, compliance y control. Y es exactamente lo que estamos viendo en nuestras implantaciones: las empresas se mueven hacia modelos híbridos por necesidad, no por moda.
Desde LKS Next, junto a equipos de negocio y tecnología, abordamos cada iniciativa de infraestructura para IA con un roadmap de 4 pasos:
- Radiografía de cargas: clasificamos qué debe ir a cloud, qué debe residir on‑prem (coste, P, normativa) y qué debe vivir en el edge (latencia, continuidad).
2. Arquitectura AI Factory: desplegamos infraestructura on‑premise preparada para IA generativa y analítica avanzada, con observabilidad y gobierno de costes desde el día uno.
3. Orquestación y MLOps: pipelines reproducibles y portables (del escritorio al datacenter y al cloud) para evitar rehacer cada proyecto.
4. Soberanía y seguridad: aislamiento de datos y modelos, policy‑as‑code, auditoría y trazabilidad extremo a extremo.
Nuestro papel no es solo implantar IA: es hacerla viable, escalable y económicamente sensata. El entusiasmo por la IA es real, y las posibilidades son inmensas. Pero la diferencia entre quienes liderarán los próximos años y quienes se quedarán atrás estará en su capacidad para anticipar la presión sobre sus infraestructuras, controlar los costes ocultos, y diseñar arquitecturas híbridas para un futuro donde la IA será omnipresente.
Gartner lo reconoce al situar la hibridación como tendencia estructural para 2028. El mercado lo está empezando a entender. Y nosotros lo vivimos cada día en nuestros proyectos. Porque la IA no triunfa por tener un buen modelo, triunfa cuando se puede ejecutar, sostener y evolucionar en el mundo real.
