Hoy, los equipos tecnológicos en las organizaciones están sobrepasados por el volumen y la complejidad de los datos, el aumento de las amenazas cibernéticas y las crecientes demandas de infraestructura.

Como resultado, los equipos necesitan algo más que consejos de la IA. La IA agéntica marca la transición desde una IA que recomienda hacia una IA que actúa y ejecuta tareas. Las organizaciones que aún utilizan la IA como asesora están quedando atrás frente a aquellas que la utilizan como operadora.

Este cambio no es incremental. Representa una transformación estructural en la manera en que operan las tecnologías en las empresas, pasando de una función reactiva de soporte a una capa autónoma de ejecución.

Sin embargo, menos del 10% de las organizaciones han logrado escalar exitosamente agentes de IA en alguna función, según el informe State of AI 2025 de McKinsey & Company, lo que revela que, para la mayoría de las empresas, la brecha entre la ambición en IA y la realidad operativa sigue siendo amplia.

Qué es realmente la IA agéntica

La mayor parte de la IA en las empresas sigue siendo de carácter asesor. Se le hace una consulta y responde. La IA agéntica funciona de forma distinta: monitorea condiciones, aplica políticas definidas por humanos y actúa en nombre del usuario sin necesidad de esperar instrucciones directas.

Pero el nivel de autonomía otorgado a estos sistemas marca una diferencia enorme. El enfoque prudente consiste en comenzar en modo de recomendación antes de avanzar hacia una autonomía total. Así es como se establecen mecanismos de gobernanza, se prueban políticas, y se incorpora explicabilidad sobre los resultados y decisiones de la IA, antes de que aumenten los riesgos.

La supervisión y la auditabilidad son lo que hacen que la IA agéntica esté preparada para entornos empresariales. Aun así, solo una de cada cinco compañías posee un modelo maduro de gobernanza para agentes autónomos de IA, según Deloitte.

La IA agéntica también aporta valor de otra manera. La capacidad de cómputo se ha comoditizado, especialmente gracias a las GPU y la nube, y muchos algoritmos ya son de código abierto. Los datos son el único elemento del ecosistema tecnológico que sigue siendo tanto propietario como abierto.

Las organizaciones necesitan correlacionar, enriquecer y ajustar modelos de IA utilizando información propietaria que puedan controlar. Por eso los datos son tan críticos para la IA agéntica.

En una era donde los modelos son cada vez más intercambiables, la calidad, gobernanza y accesibilidad de los datos empresariales se convierten en los verdaderos diferenciadores.

El problema de la base de datos

Estas brechas de gobernanza apuntan a un problema más profundo: los datos. Si la base no es sólida, incluso los sistemas agénticos más sofisticados fracasarán. La IA agéntica solo puede actuar responsablemente si tiene acceso gobernado a datos confiables. Para entender esto, es necesario examinar las tres fases diferenciadas por las que la IA atraviesa dentro de una organización.

• Preparación de datos: Los datos se integran en un “lago de datos” capaz de manejar fuentes estructuradas y no estructuradas, escalar desde petabytes hasta exabytes y mantener una estructura de costos acorde a su volumen.
• Entrenamiento del modelo: Un subconjunto curado de esos datos se somete a procesamiento intensivo. Aquí, las exigencias de infraestructura cambian desde la escala hacia la capacidad de procesamiento.
• Inferencia: El modelo entrenado se despliega, muchas veces en múltiples ubicaciones cercanas al consumidor de IA. La demanda cambia nuevamente, esta vez hacia latencias extremadamente bajas.

La fase que recibe menos atención es la preparación de datos. Ahí es donde la gobernanza se establece o se omite. Las compañías deben gestionar trazabilidad de datos, requerimientos del Reglamento General de Protección de Datos, de  Información de Identificación Personal, modificados o eliminados antes de iniciar el entrenamiento. Los datos deben comprenderse antes de utilizarse.

El imperativo de la gobernanza

Al operar IA agéntica, la gobernanza debe integrarse desde el inicio en la forma en que el sistema funciona. Si un sistema no puede explicar qué hizo, por qué lo hizo y qué política aplicó, no está listo para un despliegue empresarial.

Alrededor del 77% de las organizaciones trabajan activamente en programas de gobernanza de IA, mientras que el 90% ya está desplegando IA. Pero solo el 45% cuenta con un marco de trabajo (framework) formal de gobernanza, según un informe de Hitachi Vantara. La gobernanza incorporada al sistema se convierte así en una ventaja competitiva.

Sin embargo, los frameworks de gobernanza por sí solos no son suficientes. La arquitectura Zero Trust es el mecanismo de cumplimiento forzoso que asegura la real gobernanza. En un mundo donde sistemas de IA agéntica toman decisiones autónomas sobre infraestructuras complejas, el principio de “nunca confiar, siempre verificar” se vuelve esencial.

Usuarios y sistemas deberían acceder únicamente a los datos para los cuales están autorizados, y nada más. Sin Zero Trust, incluso una gobernanza bien diseñada se vuelve difícil de aplicar a la velocidad y escala requeridas por la IA agéntica.

Autonomía confiable

La conversación sobre IA agéntica suele enfocarse en velocidad y escala. Pero el aspecto verdaderamente crítico es la confianza. Eso significa sistemas en que las empresas puedan confiar para actuar correctamente en su nombre, dentro de políticas definidas y con total accountability (rendición de cuentas).

La autonomía confiable implica un sistema que sabe qué hacer, puede demostrar cómo llegó a esa decisión, y opera dentro de límites cuidadosamente definidos. Para lograrlo, las organizaciones necesitan bases de datos sólidas y frameworks robustos de gobernanza.

Las empresas donde la alta dirección participa activamente en la gobernanza de IA obtienen mayor valor de negocio que aquellas que delegan esta tarea únicamente a equipos técnicos, según Deloitte.

La IA agéntica puede pasar del hallazgo profundo y procesable, extraído de un gran volumen de datos (insight), a la acción sin comprometer gobernanza, integridad de datos ni confianza. Tiene el potencial de saber qué hacer sin necesidad de instrucciones detalladas o supervisión constante.

Para los especialistas en tecnologías empresariales, la IA agéntica ya está aquí. La pregunta crítica es si la infraestructura, los datos y la gobernanza están realmente preparados para soportarla.

Por Octavian Tanase Chief Product Officer de Hitachi Vantara

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Por Simon Ninan Vicepresidente de Estrategia de Negocios Hitachi Vantara

Cinco consejos para gestionar los Centros de Datos ante los desafíos energéticos que demanda la IA

Hoy las conversaciones sobre sostenibilidad se enfocan cada vez más en la creciente intersección entre la Inteligencia Artificial, el consumo energético y la resiliencia de la infraestructura, especialmente mientras los fenómenos climáticos extremos siguen poniendo a prueba los límites de los sistemas eléctricos globales.

Pero si se pueden comprender los eventos y controlar las cargas de trabajo de IA, es posible ir mucho más allá: evitar la inestabilidad de la red, hacer que los Centros de Datos de IA sean más resilientes, mejorar la eficiencia energética para no sobreextender costos y recursos, y aumentar la predictibilidad operativa. Así se logra.

Centros de Datos que entienden inteligencia en tiempo real

Las redes eléctricas tienen altibajos, y las cargas de trabajo de IA ya sea para entrenamiento o inferencia tienden a ser irregulares.

Las empresas que construyen sus Centros de Datos de IA con infraestructura de TI consciente de la red, pueden aprovechar estas capacidades modernas para identificar la disponibilidad de la red en cualquier momento, y tomar decisiones informadas en tiempo real sobre la carga de trabajo y el uso de energía.

Sin embargo, pocas organizaciones tienen visibilidad completa del consumo energético o del rendimiento de la infraestructura. Menos de la mitad monitorea la demanda promedio de energía de sus servidores, y menos de un tercio puede calcular métricas de eficiencia trabajo-energía, según Uptime Intelligence.

El Centro de Datos del futuro eleva la observabilidad como una capacidad crítica, capturando y analizando datos en tiempo real de manera integrada, a través de almacenamiento inteligente y eficiente, otras tecnologías de TI en rack, redes inteligentes, fuentes de energía renovable y sistemas avanzados de enfriamiento.

Comprender patrones, detectar tendencias y mapear los impactos de los eventos se vuelve fundamental para la gestión y optimización inteligente de los Centros de Datos.

Inteligencia para programar cargas de trabajo y el entrenamiento de IA

Las empresas pueden entonces programar las cargas de trabajo de IA en concordancia con las condiciones de la red. Imaginemos una ola de calor que obliga a hogares y negocios a usar aire acondicionado de forma continua, o un invierno extremo que incrementa el uso de calefacción en una región, con puntos altos en ciertos momentos del día.

La infraestructura de TI inteligente puede detectar que la red está bajo estrés y evaluar si es necesario reprogramar cargas en otro horario o trasladarlas a ubicaciones donde la red tenga mayor capacidad.

En este proceso, las empresas pueden evitar la sobrecarga de la red, contribuir a sus comunidades y alinear mejor la demanda computacional con la disponibilidad energética.

Unificar software entre TI, energía, enfriamiento y gestión de edificios

Construir una infraestructura de IA verdaderamente consciente de la red requiere integrar software de gestión energética, de edificios, de enfriamiento y de TI. Esto implica pasar de un monitoreo básico a una gestión centralizada tipo “panel único de control” dentro del Centro de Datos, incluyendo entornos híbridos y Edge.

De hecho, esta necesidad se refleja en el crecimiento proyectado del mercado de gestión de infraestructura de Centros de Datos, con una tasa anual compuesta del 17,6% entre 2025 y 2034, acercándose a un tamaño de mercado de US$ 16 mil millones.

La integración también permite ir más allá del perímetro de la empresa e incorporar información externa, como eventos climáticos emergentes. Así, se pueden usar grandes volúmenes de datos para predecir impactos en los Centros de Datos y, si un sitio está bajo estrés, trasladar cargas de trabajo o inferencia a otro, manteniendo la disponibilidad sin sobrecargar la infraestructura local.

Ubicarse donde hay más energía disponible y generación propia

El diseño distribuido de Centros de Datos permite separar, en gran medida, la ubicación de las operaciones del negocio. Por ejemplo, que una empresa esté en Santiago, Buenos Aires, Bogotá, o Ciudad de México; no significa que su Centro de Datos de IA deba estar en esas ciudades. Los datos pueden moverse hacia donde la energía esté disponible.

Para identificar ubicaciones óptimas, es clave considerar disponibilidad de energía, terreno, recursos y menores restricciones regulatorias o sociales. También es fundamental cumplir con normativas locales, especialmente en temas de soberanía de datos, que imponen restricciones sobre dónde se almacenan y procesan.

En paralelo, implementar fuentes alternativas de energía es otra vía para asegurar suministro. Por ello, grandes inversores en Centros de Datos están explorando reactores modulares pequeños, generación in situ con gas natural, así como energía solar, eólica y almacenamiento en baterías.

El desafío de la IA es alimentarla de manera eficiente y confiable

Todos reconocen el enorme potencial de la IA para procesar grandes volúmenes de datos y generar resultados rápidos e innovaciones transformadoras. Sin embargo, hoy el foco está en sus demandas energéticas.

No es sorprendente: los Centros de Datos tradicionales consumían entre 5 y 15 kilovatios por rack, mientras que los Centros de Datos de IA consumen mucho más: entre 60 y más de 150 kilovatios por rack.

Pero si se diseña una infraestructura de TI capaz de aprovechar información energética en tiempo real y adaptarse dinámicamente, es posible hacer que tanto el negocio como la red eléctrica sean más predecibles, confiables y eficientes, transformando la resiliencia de una medida reactiva a una ventaja inteligente impulsada por la sostenibilidad.

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Hitachi Vantara, reveló su Informe de Sostenibilidad Año Fiscal 2025, que detalla avances medibles en sus prioridades ambientales, sociales y de gobernanza. 

El reporte global del Año Fiscal 2025, entre el 1 de abril del año pasado y el 31 de marzo de 2026, detalla avances en infraestructura de datos sostenible, incluyendo la expansión de iniciativas de diseño de ciclo de vida de tecnologías de datos, y sostenibilidad energética.

La compañía destaca progresos en infraestructura energéticamente eficiente, incluyendo innovaciones en la plataforma de datos Virtual Storage Platform One (VSP One), la expansión de iniciativas de sostenibilidad del ciclo de vida, y el fortalecimiento de prácticas de gobernanza para apoyar a las organizaciones ante la creciente demanda de IA y cargas de trabajo intensivas en datos.

A medida que las organizaciones aceleran la transformación digital y la adopción de IA, las demandas energéticas y de eficiencia de la infraestructura de datos aumentan significativamente, generando nuevos desafíos operativos y de sostenibilidad. 

“La sostenibilidad está cada vez más vinculada al rendimiento operativo y a los resultados de negocio”, señaló Akinobu Shimada, CEO de Hitachi Vantara. “Durante el Año Fiscal 2025, nos enfocamos en ayudar a las organizaciones a gestionar el crecimiento de la IA y los datos, mejorando la eficiencia y reduciendo el impacto ambiental. Nuestras inversiones en innovación de infraestructura, diseño de ciclo de vida y gobernanza están logrando resultados concretos”.

Según la Agencia Internacional de Energía (IEA), el consumo eléctrico global de los centros de datos podría superar los 1.000 Teravatios por hora para 2026, equivalente aproximadamente al consumo anual de electricidad de un país industrializado importante, impulsado en parte por cargas de trabajo de IA. 

Al mismo tiempo, las organizaciones enfrentan presión para reducir costos, lo que dificulta equilibrar el rendimiento con el impacto ambiental. A medida que aumenta la demanda de electricidad, también crecen los requerimientos de energía y refrigeración para soportar la infraestructura de datos, haciendo que la eficiencia sea un factor crítico, tanto en costos como en sostenibilidad. 

Hitachi Vantara aborda este desafío integrando la sostenibilidad en su infraestructura, para reducir el consumo energético, optimizar operaciones y mejorar el retorno de inversión.

Aspectos destacados del informe:

• Eficiencia y rendimiento de la infraestructura: Hitachi Vantara presentó VSP One Block High End, diseñado para ofrecer infraestructura escalable que mejora la eficiencia manteniendo alta confiabilidad y reduciendo los requerimientos de energía y refrigeración para cargas empresariales y de IA, respaldado por herramientas integradas de monitoreo energético, reducción de carbono y reportes de sostenibilidad. 
• Avances en sostenibilidad del ciclo de vida: La compañía amplió las iniciativas de evaluación del ciclo de vida en sus portafolios VSP One Block, File y Object, permitiendo una medición más precisa del impacto ambiental y mayor visibilidad de emisiones de Alcance 3. Estos esfuerzos se complementan con herramientas como el panel Clear Sight, que brinda visibilidad sobre consumo energético y uso de carbono, junto con insights accionables para optimizar la eficiencia y el impacto ambiental. 
• Circularidad y sostenibilidad de materiales: Hitachi Vantara incrementó el uso de plásticos reciclados posconsumo en sus sistemas de almacenamiento, alcanzando hasta un 50% de contenido reciclado en componentes clave. Además, reportó que menos del 0,3% de los materiales fueron enviados a vertederos, siendo la gran mayoría reutilizados o reciclados mediante programas optimizados de recuperación y circularidad. 
• Mejoras en gobernanza y calidad de datos: La compañía fortaleció la gobernanza transversal y los procesos de seguimiento de emisiones, mejorando la preparación para auditorías y la precisión de datos en Alcance 1, Alcance 2 y categorías clave de Alcance 3, alineándose con objetivos de reducción basados en la ciencia y estándares ESG en evolución. 

El compromiso de Hitachi Vantara con la sostenibilidad se extiende más allá de sus propias operaciones, enfocándose en ayudar a las organizaciones y países a lograr mejoras medibles en eficiencia, rendimiento e impacto ambiental. 

Si bien el Informe de Sostenibilidad Año Fiscal 2025 refleja el progreso del último año, también evidencia un cambio más amplio en el enfoque de Hitachi Vantara hacia la sostenibilidad, integrando eficiencia, transparencia y pensamiento de ciclo de vida directamente en su infraestructura y operaciones. Este enfoque ayuda a las organizaciones a operacionalizar la sostenibilidad a escala, especialmente a medida que aumentan las demandas de infraestructura impulsadas por la IA. Para más información y acceder al informe completo, visite: https://www.hitachivantara.com/sustainability

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Hitachi Vantara anuncia la expansión de su portafolio Hitachi iQ, con nuevas capacidades de infraestructura e integración inteligente de datos, que fortalecen la producción segura, autónoma y local de IA dentro de las empresas.

En el 2026, la producción de IA agéntica responsable representa un punto de inflexión en la evolución de la Inteligencia Artificial: el paso desde herramientas pasivas —como chatbots que solo responden— hacia sistemas autónomos y proactivos capaces de planificar, razonar y ejecutar tareas complejas con mínima intervención humana, bajo marcos estrictos de ética y gobernanza de datos y control.

Este cambio marca el momento en que las organizaciones dejan atrás la experimentación para avanzar hacia una integración operativa real de la IA, donde la soberanía de los datos, la seguridad y la explicabilidad (capacidad de un modelo de aprendizaje automático para ser comprendido por los humanos), se convierten en requisitos críticos de los negocios.

En este contexto, Hitachi iQ crece en sus capacidades como plataforma integral que permite a las empresas desarrollar, desplegar y gobernar agentes de IA dentro de sus propios entornos, combinando infraestructura preparada para IA, integración inteligente de datos, y orquestación multiagente.

La expansión de esta tecnología conlleva la incorporación de nuevas plantillas (blueprints) o guías de referencia, diseñadas para facilitar y acelerar la creación de aplicaciones de Inteligencia Artificial complejas, dentro de las organizaciones.

Los pilares de la IA agéntica responsable en 2026

1) Autonomía con propósito:
A diferencia de la IA generativa tradicional, los agentes actuales no solo crean contenido, sino que orquestan flujos de trabajo de extremo a extremo, ejecutando procesos críticos de negocio.

2) Gobernanza y transparencia:
La adopción empresarial exige infraestructuras donde cada decisión de la IA sea trazable,

auditable y alineada con marcos regulatorios emergentes. La explicabilidad deja de ser opcional: evitar “cajas negras” es clave para operar en industrias reguladas y de misión crítica.

3) Colaboración humano-agente:
El modelo evoluciona hacia una “super agencia”, donde la IA amplifica las capacidades humanas. Mientras los equipos definen objetivos estratégicos y principios éticos, los agentes ejecutan tareas operativas con velocidad y precisión.

4) Soberanía e independencia de la IA:
Las organizaciones avanzan hacia modelos que les permitan mantener control sobre sus datos, algoritmos y propiedad intelectual, reduciendo la dependencia de plataformas externas, y asegurando el alineamiento con sus propios valores y regulaciones.

De la estrategia a la ejecución: IA agéntica en producción

Las nuevas capacidades de Hitachi iQ responden directamente a estos desafíos, integrando:

• Orquestación multiagente, con roles definidos (supervisor y trabajador) para automatizar procesos complejos con control y trazabilidad.
• Infraestructura de alto rendimiento basada en tecnologías de NVIDIA, optimizada para cargas de trabajo de IA en producción.
• Integración avanzada de datos, incluyendo acceso a datos distribuidos mediante estándares abiertos, sin necesidad de moverlos.
• Entornos seguros on-premises y virtualizados, que refuerzan la soberanía de la IA y el cumplimiento normativo.

Estas capacidades permiten a las empresas llevar la IA desde pilotos aislados hacia operaciones escalables, seguras y gobernadas, manteniendo control total sobre sus datos y procesos.

“La IA está evolucionando hacia sistemas que no solo asisten, sino que actúan. Pero este avance debe ir acompañado de control, transparencia y responsabilidad”, señala Octavian Tanase, Chief Product Officer (CPO) de Hitachi Vantara. “Ayudamos a las organizaciones a construir una base sólida para escalar IA agéntica de forma segura, alineada con sus objetivos de negocio y sus principios de gobernanza”.

A medida que la IA se integra en el núcleo de las operaciones empresariales, la capacidad de combinar infraestructura, datos y gobernanza será el factor diferenciador entre las organizaciones que experimentan con IA, y aquellas que realmente capturan su valor.

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Una de las mayores instituciones financieras de América Latina, por activos totales, logró reducir en 50% los tiempos de respuesta de sus operaciones digitales hacia los clientes, tras ejecutar un plan integral de modernización tecnológica y fortalecimiento de su gobernanza de datos.

La iniciativa contempló la reubicación estratégica del centro de datos con sistemas de cómputo de gran escala (mainframes), orientada a disminuir riesgos asociados a desastres naturales, aumentar la resiliencia operativa, y ampliar la capacidad de procesamiento de datos ante el crecimiento sostenido de la demanda digital.

Fundado en 1899 en Monterrey, México, el Grupo Financiero Banorte opera más de 1.200 sucursales, alrededor de 7.300 cajeros automáticos, y gestiona depósitos de clientes a través de más de 5.200 tiendas minoristas.

La iniciativa fue ejecutada en asociación con Hitachi Vantara, la subsidiaria especializada en almacenamiento de datos, infraestructura y gestión de nube híbrida de Hitachi, Ltd. (TSE: 6501), para reubicar su centro de datos desde la Ciudad de México hacia Querétaro, como parte de una estrategia para acelerar la transformación digital.

En un contexto donde la eficiencia operativa y la resiliencia son prioritarias para el sistema financiero, el movimiento de Banorte refleja una tendencia en la banca: optimizar plataformas de cómputo tradicionales de gran escala, para habilitar nuevos servicios digitales y mejorar la experiencia de los clientes.

La ciudad de Querétaro se ha convertido en un poloestratégico para infraestructura tecnológica en México, en línea con tendencias de descentralización de centros de datos en el sector financiero.

“Este proyecto fortalece nuestra resiliencia tecnológica y nos permite operar con mayor eficiencia. Estamos preparando nuestra infraestructura para un entorno donde la demanda de servicios digitales y experiencias personalizadas sigue creciendo”, señaló Delfin Ruiz, Chief Technology Infrastructure Officer de Banorte.

El rediseño de la arquitectura tecnológica permitirá que el Banco incremente las cargas de trabajo con los datos de los clientes, sin comprometer tiempos de respuesta, un factor clave en un entorno donde la banca digital exige procesamiento cada vez más ágil y en tiempo real.

“Modernizar la infraestructura de misión crítica es clave para reducir el riesgo operativo y preparar a las organizaciones para la innovación futura, garantizando continuidad”, sostuvo Adrian Johnson, Chief Revenue Officer, Hitachi Vantara.

La reubicación de los sistemas de cómputo de gran escala permite a Banorte reducir los riesgos comerciales asociados a desastres naturales, y fortalecer su base digital. Esto conllevó la actualización del entorno informático, con sistemas de alto rendimiento de la Plataforma de Almacenamiento Virtual (VSP), y las tecnologías del Universal Replicator (HUR), ambas desarrolladas por Hitachi.

El nuevo entorno de datos de Banorte opera con dos mainframes y tres sistemas de almacenamiento interconectados. Se trata de sistemas de cómputo / servidores muy potentes, diseñados para procesar grandes volúmenes de datos y ejecutar muchas tareas simultáneamente con alta confiabilidad y seguridad.

Características principales:

- Gran capacidad de procesamiento, maneja millones de transacciones por segundo.

- Alta disponibilidad, diseñados para trabajar 24/7 sin fallas, durante décadas.

- Seguridad extrema, protegen datos sensibles con sistemas avanzados.

- Se usan en grandes organizaciones: siendo esenciales en bancos y servicios financieros, aerolíneas, aseguradoras, salud, gobiernos.

- Manejan operaciones críticas como pagos electrónicos y reservas de vuelos, entre otras.

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Por Octavian Tanase, Chief Product Officer Hitachi Vantara

La era de los proyectos piloto y de las herramientas aisladas de IA Generativa está dando paso a algo mucho más transformador: sistemas de IA capaces de actuar, decidir y operar con creciente autonomía, redefiniendo no solo la forma en que funcionan los negocios, sino también la infraestructura subyacente que las naciones utilizan para asegurar su futuro.

El hilo conductor más poderoso que conecta las principales tendencias del próximo año es simple pero profundo: la IA está evolucionando de una capacidad a una capa fundacional de la competitividad económica. Todo lo demás —desde la estrategia de datos y la arquitectura Cloud hasta el diseño de hardware y los modelos de fuerza laboral— ahora orbita en torno a ese cambio.

En el centro de esta transformación está el auge de la IA Agéntica, la tendencia tecnológica empresarial definitoria de 2026. A diferencia de los modelos generativos anteriores que simplemente producían contenido, los sistemas de IA Agéntica pueden ejecutar tareas, tomar decisiones y operar de manera autónoma dentro de los flujos de trabajo del negocio.

Las empresas los integrarán en sus cadenas de suministro, operaciones de atención al cliente, procesos de cumplimiento y rutinas de análisis financiero. Estos agentes no solo responderán preguntas: tomarán acciones, activando flujos de trabajo, ajustando parámetros en tiempo real y gestionando decisiones que antes estaban en manos de personas.

Pero con la autonomía llega la complejidad. Las organizaciones necesitarán sólidos sistemas de gobernanza, marcos de confianza y canalizaciones de datos de alta calidad para garantizar que estos agentes se comporten de manera predecible y responsable. Aquí emerge la segunda gran tendencia de 2026: los datos se convierten en la principal fuente de diferenciación competitiva.

A medida que el cómputo, los modelos e incluso los algoritmos avanzados continúan “comoditizándose”, el diferenciador pasa a ser el dato propietario, de alta calidad y bien gobernado. Cada empresa deberá enfrentar una realidad común: la sofisticación de su IA dependerá menos de la potencia de sus modelos y más de la precisión, limpieza y confiabilidad de los datos que los alimentan.

Las compañías con ecosistemas de datos maduros tomarán ventaja rápidamente. Aquellas que no lo estén, tendrán dificultades para adaptarse, ya que los sistemas agénticos requieren ciclos de decisión más rápidos, correlación en tiempo real y señales contextuales más granulares.

El tercer hilo conductor se apoya en este cambio: los gobiernos de todo el mundo ahora consideran la infraestructura de IA como un activo estratégico, al nivel de la energía o la defensa. El crecimiento de las nubes soberanas no es un movimiento de nicho, sino una respuesta geopolítica a la era de la IA.

Las naciones quieren la capacidad de poseer y proteger los datos que impulsan sus economías y resguardan a sus poblaciones. Exigen garantías sobre dónde se almacena la información sensible, cómo se entrenan los modelos y si los sistemas de IA pueden respetar los límites regulatorios.

En 2026, se espera una aceleración significativa de los ecosistemas de nube soberana. Los países invertirán en centros de datos preparados para cumplir con regulaciones y diseñados específicamente para cargas de trabajo de IA, con alta eficiencia energética. Estas instalaciones se convertirán en los santuarios de los datos ciudadanos, financieros y

vinculados a la defensa, construidos para soportar el cumplimiento normativo y la supervisión nacional. A medida que proliferen los agentes de IA, la necesidad de supervisión nacional y control de la infraestructura será imposible de ignorar.

Esto conecta directamente con la cuarta tendencia: la IA está llevando al límite físico las arquitecturas actuales de los centros de datos, forzando un ciclo de modernización sin precedentes. Las cargas de trabajo de IA y de sistemas agénticos demandan una densidad de cómputo extraordinaria, aceleradores especializados y arquitecturas de almacenamiento diseñadas para baja latencia y alto rendimiento.

Las limitaciones de energía y refrigeración, antes consideradas un tema operativo, ahora se convierten en un factor restrictivo para la innovación en IA.

Esta modernización no se trata solo de rendimiento. Está impulsada por la necesidad de liberar capacidad eléctrica para las cargas de trabajo de IA. Si las empresas no pueden liberar capacidad energética, no expandirán sus capacidades de IA, quedando rezagadas competitivamente. Los requisitos de sostenibilidad y las regulaciones emergentes también acelerarán este cambio, convirtiendo la eficiencia energética no solo en una mejora operativa, sino en un imperativo de cumplimiento.

A través de estas tendencias clave emerge una narrativa única: la IA ya no es una herramienta superpuesta a las operaciones del negocio. Es la columna vertebral sobre la que dependerán las operaciones, la infraestructura, la regulación y las estrategias de los países.

La IA agéntica impulsa la necesidad de mejores datos. Mejores datos impulsan la necesidad de entornos seguros, soberanos y conformes. Esos entornos requieren infraestructura modernizada y energéticamente eficiente, diseñada específicamente para la automatización inteligente. Este ecosistema se retroalimenta.

Y entre todo ello persiste una verdad humana final. Aunque los sistemas se vuelvan más autónomos, las personas siguen siendo esenciales. En 2026 veremos un fuerte impulso en la recapacitación de la fuerza laboral, no para convertir a los empleados en programadores, sino en orquestadores capaces de aprovechar estos sistemas autónomos para transformar sus industrias.

Los próximos grandes avances no vendrán únicamente de científicos de datos, sino que también de expertos potenciados por IA. En 2026, la IA se convierte en la nueva infraestructura, y las organizaciones que comprendan este cambio de manera temprana definirán el panorama competitivo durante los próximos años.

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Un nuevo estudio global realizado por Hitachi Vantara entre más de 1.200 profesionales de Tecnologías de la Información (TI), revela que muchas organizaciones planean aumentar su inversión en Inteligencia Artificial en un 70% y la contratación de personal calificado en un 68% en los próximos 2 años. Pero en contradicción deja en evidencia un problema crítico:  Las infraestructuras de datos deficientes y obsoletas están impidiendo el logro de resultados, beneficios y objetivos reales.

A pesar del entusiasmo por la ola de la IA, el reporte "State of Data Infrastructure Global Report 2025" deja al descubierto que cada año se desperdician más de US$108 mil millones a nivel global en proyectos de IA que no funcionan. Y que el 37% de las empresas aún no puede calcular el retorno de sus inversiones en Inteligencia Artificial.

Citando investigaciones del MIT, el informe de Hitachi Vantara señala que el 95% de las organizaciones no obtiene beneficios de sus inversiones en IA Generativa (estimadas entre US$ 30.000 y US$ 40.000 millones), no por fallas en los modelos, sino porque su infraestructura tecnológica no soporta las operaciones que demandan crecientes capacidades de almacenamiento, gobernanza y procesamiento de datos.

“A medida que la IA se vuelve central para la operación de todos los negocios, los líderes empresariales deben tratar las bases de datos como un requisito estratégico, no solo como una preocupación técnica”, afirma Sheila Rohra, Chief Executive Officer (CEO) de Hitachi Vantara. “Este informe deja claro que la IA tiene éxito cuando los datos que la sustentan son confiables, bien gobernados y resilientes”.

La adopción de la IA es casi universal: el 98% de las organizaciones la utiliza, prueba o explora. Sin embargo, la preparación para avanzar en proyectos y generar valor varía ampliamente.

La diferencia no radica en si las empresas usan la IA o en su tamaño, sino en si combinan una visión clara sobre esta tecnología, alineación del liderazgo con entornos de datos estructurados, gobernados y diseñados para subir de nivel.

La investigación clasifica a las organizaciones en tres niveles de madurez:

• Optimizadas (41%): Cuentan con infraestructura de TI resiliente, datos limpios y retornos medibles.

• Definidas (35%): Han progresado, pero carecen del talento y la estrategia para escalar.

• Emergentes (24%): Dependen de procesos manuales y son reacias al riesgo, lo que las deja rezagadas.

Ciberseguridad: la amenaza interna crece. El reporte de Hitachi Vantara alerta sobre un cambio significativo en el panorama de riesgos. La preocupación por brechas de seguridad originadas por IA interna saltó del 31% al 41% en el último año, igualando casi a las amenazas externas (43%).

Además, el 57% de los profesionales tecnológicos admite que una pérdida de datos sería catastrófica para su negocio, y un 55% señala que la complejidad de TI actual dificulta la detección de ataques.

“En este mercado para ser relevante hay que actuar con una agilidad sin precedentes”, explica Octavian Tanase, Chief Product Officer (CPO) de Hitachi Vantara. “Las empresas Optimizadas tienen el doble de probabilidades de citar la calidad de los datos como el factor clave de su éxito en comparación con las empresas Emergentes. Asimismo, el 94% de las organizaciones reconoce que necesita ayuda de terceros para gestionar su infraestructura de datos y cerrar las brechas de capacidad”.

La investigación de Hitachi Vantara se realizó en septiembre de 2025, a través de una encuesta a 1.244 profesionales de TI en 15 mercados globales; incluyendo América Latina, América del Norte, Europa, Asia y Oceanía, enfocándose en organizaciones con más de 1.000 empleados. Descarga el informe completo.

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iQ Studio de Hitachi está diseñado para ayudar a que las empresas desarrollen, implementen y gestionen agentes y aplicaciones de IA a escala, actuando como centro de integración llave en mano con un creador de agente sin código y de código bajo, y una biblioteca de plantillas de IA industrial que permite una rápida creación de prototipos y producción en diversos entornos de datos.

Ello ayuda a que las empresas implementen sus soluciones de IA de manera más rápida a la vez que mantienen el control absoluto de sus datos y modelos.

Aunque la adopción de la IA está creciendo rápidamente, muchas organizaciones aún enfrentan obstáculos para pasar de la experimentación a la implementación a escala. Un reciente informe del Boston Consulting Group, indicó que el 74% de las empresas se esfuerzan por poner en práctica la IA y lograr un impacto comercial duradero.

Además, el estudio reveló que la mayoría de las dificultades provienen de problemas relacionados con las personas y los procesos, incluida la falta de talento en el manejo de la IA por parte del personal.

iQ Studio de Hitachi fue desarrollado para cubrir estas brechas, brindando a las empresas una manera más simple de diseñar e implementar soluciones de IA que sean seguras y rentables.

A diferencia de las herramientas aisladas y fragmentadas o las opciones exclusivas para la nube, iQ Studio brinda un entorno de IA totalmente gobernado, local e independiente. Ello significa que se puede guardar la información de manera sencilla dentro de la infraestructura existente, ayudando a que los negocios, en particular a aquellos sectores regulados, trabajen para satisfacer los estrictos requerimientos de conformidad y también protejan la información confidencial de acceso no autorizado.

En esencia, la solución se basa en el diseño de referencia de la Plataforma de Datos de IA de NVIDIA, para brindar canales pre-integrados de generación aumentada por recuperación (RAG) que ofrezcan datos listos para la IA a cargas de trabajo ejecutadas por agentes de la IA. iQ Studio admite acceso rápido a los datos, automatización y plantillas predefinidas para que resulte más sencillo para las compañías que no cuentan con expertos internos crear e implementar soluciones de IA. 

“La IA ha evolucionado más allá de la experimentación; sin embargo, muchas organizaciones aún necesitan la base adecuada para escalarla de manera efectiva,” explicó Jason Hardy, Chief Technology Officer para IA en Hitachi Vantara. “Estamos haciendo que la IA sea más fácil de usar y de gestionar, combinando herramientas accesibles con rendimiento y gobernanza de nivel empresarial. El resultado es una innovación más rápida, una supervisión más sólida y un camino hacia una IA escalable y responsable”.

Al combinar las capacidades intuitivas de diseño con la infraestructura empresarial probada, el nuevo software permite que tanto los equipos técnicos como comerciales creen, gestionen y controlen a los agentes de IA para impulsar resultados medibles, con capacidades para la evaluación, ajuste y gobernanza del ciclo de vida.

Para las aplicaciones la IA Generativa y la IA Predictiva, iQ Studio admite la gestión de modelos y prompts, curación de datos con bucles de retroalimentación, implementación escalable, gobernanza y seguridad integradas.

iQ Studio:

• Acelera el tiempo de creación de valor: Acorta el tiempo entre la idea y la producción a solo días, con los algoritmos listos para usar que simplifican el acceso a los datos corporativos en todos los entornos.

• Democratiza la IA:Permite a los usuarios no técnicos diseñar e implementar agentes de IA, a través de una interfaz visual que reduce la dependencia de recursos limitados de la ciencia de datos.

• Hace posible la IA industrial: Acceso a modelos prediseñados para mantenimiento predictivo, evaluación de las habilidades de los operadores y optimización de flota ajustada para cada entorno industrial y corporativo.

Certificación de Almacenamiento de NVIDIA

La infraestructura iQ, que incluye el Software de Contenido para Archivos HCSF, es ahora validada a través del programa de Certificación de Almacenamiento Corporativo de NVIDIA, reforzando la alta innovación de Hitachi Vantara en términos de infraestructura confiable de alto rendimiento para las fábricas de IA.

“El rápido crecimiento y avance en la IA han dejado a muchas empresas con dificultades para escalar, gestionar la gobernanza de datos y controlar los costos; desafíos que se suman a la falta de talento interno,” explicó Ashish Nadkarni, vicepresidente del grupo y gerente general, Investigación de Infraestructura Global en IDC. “Escalar la IA depende de contar tanto con los datos adecuados y una infraestructura preparada como con los modelos o la capacidad de cómputo. Soluciones como iQ Studio de Hitachi, que pueden brindar plantillas integradas y visibilidad de datos mejorada, representan un paso importante hacia la creación de entornos de IA unificados que ayudan a las organizaciones a superar los silos de datos, fortalecer la gobernanza y convertir a la experiementación de la IA en resultados comerciales medibles”.

Para más información acerca de Hitachi Vantara visita: hitachivantara.com

Origen

Hitachi Vantara anuncia el lanzamiento mundial de la Virtual Storage Platform One (VSP One) Block High End. Una solución de almacenamiento por bloques NVMe all-flash de próxima generación, diseñada para atender las demandas de los negocios más críticos y las crecientes cargas de trabajo de la IA, que genera crecimientos exponenciales en los volúmenes de datos.

Completando su estrategia para las plataformas de datos, la VSP One Block End ofrece rendimiento, escalabilidad, ciberseguridad y resiliencia de datos, permitiendo que las organizaciones impulsen con confianza los datos desde el análisis al impacto.  Con una consolidación de la carga de trabajo de datos sin interrupciones, a través de sistemas abiertos y mainframe, la VSP One simplifica las operaciones de gestión de datos, a la vez que brinda seguridad y sostenibilidad de nivel empresarial.

En la actualidad, las empresas deben hacer frente a una mayor presión por modernizar su core digital, mientras gestionan las complejidades de la transformación impulsada por la IA, el crecimiento masivo de datos y los análisis en tiempo real.

Las infraestructuras de TI de generaciones anteriores son cada vez menos capaces de mantener el ritmo de rendimiento, la resiliencia y la eficiencia requeridos para brindar soporte a los volúmenes de trabajo de la IA críticos para el negocio.

Un informe reciente reveló que más del 70% de los consultados indicó que su infraestructura de TI actual no contaba con la preparación adecuada para gestionar las demandas futuras de la carga de trabajo de ML y de la IA.

En cuanto al hecho de que el desafío de gestionar los datos se ha visto exacerbado por el crecimiento de la IA, otro informe destacó que más de la mitad (57%) de los especialistas de TI consultados almacenaba los datos en espacios locales, y en nubes privadas, híbridas, independientes y públicas.

Desde reducir la latencia en bases de datos de alto rendimiento, hasta garantizar el acceso ininterrumpido a las historias de los pacientes en el sector sanitario, las organizaciones necesitan una infraestructura de datos en la que puedan confiar para operar su negocio.

Con la capacidad de escalar de manera inteligente, recuperarse rápidamente y brindar información al instante, la VSP One Block High End está diseñada para abordar estos desafíos, permitiendo un procesamiento de operaciones más rápido, mejoradas experiencias para los usuarios y resultados acelerados de la ciencia de datos, a la vez que mantiene la seguridad, el cumplimiento y la continuidad operativa.

Para más información visita: https://www.hitachivantara.com/en-us/featured/vsp-one

A medida que los sectores productivos ingresan en la era de impulsar las fábricas de IA, esta solución brinda la base de datos unificada que ayuda a que las organizaciones alcancen una productividad y una innovación mejoradas.

“Lo que observamos en diversos sectores es un punto de inflexión en el que la infraestructura de datos debe transformarse o corre el riesgo de impedir la innovación,” explicó Octavian Tanase, Chief Product Officer, Hitachi Vantara. “La VSP One Block High End va más allá de una mejora en el rendimiento; es un facilitador estratégico que permite a las empresas repensar la manera en que capturan, gestionan, protegen y escalan los datos en la era de la IA”.

La VSP One está diseñada para abordar la creciente complejidad de las operaciones impulsadas por los datos. Diseñada sobre tres pilares fundamentales:

• Resiliencia Segura: Protección integrada con certificación FIPS 140-3 Nivel 2, con una disponibilidad del 99,999999%, mientras que la garantía de ciberresiliencia de Hitachi ayuda a lograr una pérdida de datos casi nula y una rápida recuperación.

• Rendimiento y Gestión Simples: Arquitectura NVMe all-flash que admite 50 millones de IOPS con aceleración de compresión de hardware y soporte de hasta 120TB por RU. La VSP 360 ofrece operaciones de gestión de datos unificadas con gestión de flota centralizada, flujos de trabajo automático guiados, y observabilidad habilitada para dispositivos móviles.

• Escalabilidad Sostenible: Infraestructura de datos preparada para el futuro con garantía de reducción de datos 4:1 que conmuta automáticamente a las CPU a modo ecológico durante períodos de baja actividad, reduciendo significativamente el consumo energético y la huella de carbono.

Ciberseguridad y Resiliencia de Datos

La VSP One Block High End está diseñada específicamente para ayudar a que las empresas modernicen su core digital con una plataforma de datos de alto rendimiento que simplifique las operaciones y fortalezca la resiliencia.

La VSP One ofrece instantáneas inmutables, recuperación automática y detección de anomalías impulsada por CyberSense. Con las garantías de disponibilidad del 100% de los datos y resiliencia cibernética que permiten una recuperación de datos limpia en segundos para empresas víctimas de ataques por ransomware, esta solución brinda soporte a operaciones continuas para cargas de trabajo críticas.

Gobernanza y Cumplimiento de Datos

La gestión de datos unificada está simplificada a través de la VSP 360, que ofrece gestión de flota integrada, instalación simple, flujos de trabajo orientados y acceso a dispositivo móvil. Los análisis y la observabilidad impulsados por AIOps permiten una toma de decisiones más rápida y operaciones administrativas simplificadas. La VSP One también es una plataforma de almacenamiento en la nube compatible con las principales nubes públicas tales como Microsoft Azure, AWS y Google Cloud.

Fuente: Hitachi Vantara

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La gran popularidad del juego entre los más jóvenes lo ha convertido en un terreno fértil para los ciberdelincuentes, quienes disfrazan malware como modificaciones, trucos o generadores gratuitos de moneda del juego.

Expertos de Kaspersky han destacado los crecientes riesgos que enfrentan los niños en línea al analizar las amenazas asociadas con una de las plataformas de juegos más populares: Roblox. Los especialistas han revelado el preocupante aumento de las ciberamenazas disfrazadas de archivos relacionados con este juego cuya enorme popularidad lo ha convertido en un objetivo lucrativo para los ciberdelincuentes, tanto que en 2024, expertos de la compañía detectaron más de 1,6 millones de intentos de ciberataques disfrazados como archivos vinculados a Roblox solo en 2024.

Con millones de usuarios activos cada mes, Roblox no es solo un juego, sino un entorno digital donde los niños de todo el mundo se conectan y exploran espacios virtuales inmersivos que, junto a Minecraft, representan más del 40% de los usuarios. Sin embargo, su popularidad también lo ha convertido en un objetivo atractivo para los ciberdelincuentes. La gran aceptación del juego entre los más jóvenes lo ha convertido en un terreno fértil para los ciberdelincuentes, quienes disfrazan malware como modificaciones, trucos o generadores gratuitos de moneda del juego. De hecho, Kaspersky señala que el número de jóvenes jugadores atacados por ciberdelincuentes en juegos online aumentó un 30% en la primera mitad de 2024 en comparación con 2023.

Entre las principales amenazas identificada por la compañía de ciberseguridad, destacan:

• Archivos maliciosos disfrazados de modificaciones del juego, trucos o generadores gratuitos de moneda virtual. En 2024, Kaspersky registró 1,612,921 ataques relacionados con archivos falsos de Roblox. El mes con el mayor número de ataques fue agosto (179,286 intentos), seguido de septiembre (160,116) y octubre (151,638).

• Estafas de moneda virtual gratuita. La página web maliciosa (imagen abajo) imita el diseño oficial de Roblox para parecer legítimo, animando a los usuarios a introducir sus contraseñas a cambio de ‘Robux gratuitos’. Este tipo de estafas son una de las tácticas más comunes. Estas engañan a los usuarios haciéndoles creer que recibirán recompensas, lo que frecuentemente resulta en la pérdida de credenciales o dinero.

• Ataques dirigidos a contenido de entretenimiento: Un análisis de Kaspersky también identificó un patrón de ‘doble pico (double-peak)’ en la actividad delictiva relacionada con lanzamientos de entretenimiento, como estrenos de películas y videojuegos. Los ciberdelincuentes suelen actuar antes del estreno y durante el mismo, explotando el entusiasmo de los usuarios.

“A medida que el panorama del entretenimiento evoluciona y las fronteras entre gaming, streaming y estrenos cinematográficos se difuminan, los ciberdelincuentes ajustan sus tácticas. Con el auge de los estrenos simultáneos y las plataformas que integran múltiples formatos, proliferan fraudes que explotan distintos puntos de contacto en la experiencia del usuario. Es así como podemos observar estafas que van desde accesos anticipados falsos y suscripciones fraudulentas hasta la venta de moneda virtual inexistente y enlaces maliciosos que prometen beneficios, pero roban credenciales.”, Leandro Cuozzo, analista de Seguridad en el Equipo Global de Investigación y Análisis para América Latina en Kaspersky.

Para mantener la seguridad de los niños en Internet, los expertos de Kaspersky recomiendan:

• Mantente informado sobre las últimas amenazas y monitoriza activamente la actividad en línea de los niños para crear un entorno digital más seguro.
• Fomenta una comunicación abierta con los niños sobre los riesgos en internet y establece normas estrictas para garantizar su seguridad.
• Ayúdales a elegir una contraseña robusta y recuérdales cambiarla periódicamente.
• Define reglas claras sobre lo que pueden y no pueden hacer online, explicándoles los motivos detrás de estas normas y revisándolas a medida que crecen.
• Utiliza aplicaciones de control parental para proteger a los niños en entornos digitales y físicos, bloqueando contenido inapropiado, equilibrando el tiempo de pantalla y monitorizando su ubicación.
• Introduce a los niños en la ciberseguridad con recursos educativos como el Abecedario de ciberseguridad de Kaspersky, un libro que les enseña sobre nuevas tecnologías, higiene digital, prevención de amenazas online y reconocimiento de fraudes. Descárgalo gratis en PDF aquí.
• Instala una solución de seguridad confiable en los dispositivos de los niños para evitar la descarga de archivos maliciosos durante sus sesiones de juego.

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