GUÍA CLOUD 2026

Los grandes vectores del mundo híbrido



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El futuro del cloud híbrido ya no se juega únicamente en el terreno de la innovación tecnológica. Factores como la inteligencia artificial generativa, la soberanía digital, el control financiero, la gobernanza y un contexto de incertidumbre económica están redefiniendo de forma estructural las decisiones IT

Publicado el 5 feb 2026

Rufino Contreras

Redactor Jefe



cloud retos (3)

Un punto de inflexión para la estrategia cloud

La evolución del cloud híbrido ha alcanzado un momento crítico. Tras más de una década centrada en la migración, la escalabilidad y la eficiencia, las organizaciones se enfrentan ahora a un escenario mucho más complejo. Gartner identifica cinco tendencias que convergen y se refuerzan mutuamente: la expansión de la inteligencia artificial generativa (GenAI), el auge de la soberanía digital, la presión por optimizar costes, la necesidad de una gobernanza integrada y una pausa estratégica en la inversión IT motivada por la incertidumbre económica global.

Estas fuerzas no operan de forma aislada. Constituyen un único marco estratégico que condiciona la resiliencia, el control y la competitividad de las organizaciones. Para los responsables de infraestructura y operaciones (I&O), el desafío no es técnico, sino sistémico: alinear tecnología, negocio, regulación y finanzas en un entorno cambiante.

La inteligencia artificial redefine el modelo operativo del cloud

La inteligencia artificial generativa ha dejado de ser un experimento para convertirse en un eje central de la estrategia cloud. Gartner estima que su adopción pasará de niveles marginales actuales a una implantación prácticamente generalizada antes de 2030. Sin embargo, este salto cuantitativo implica un cambio cualitativo profundo en la gestión de infraestructuras.

El entrenamiento de modelos de gran escala exige capacidades que solo pueden ofrecer centros de datos hiperescalables, con hardware especializado, redes de alta velocidad y enormes volúmenes de almacenamiento. Por el contrario, la inferencia —el uso operativo de los modelos— se despliega de forma distribuida en entornos híbridos, edge y on-premises para cumplir requisitos de latencia, disponibilidad y residencia del dato…

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