Las demandas de la nube empresarial han evolucionado más allá de los motivos iniciales de adopción. Ahora, más que nunca, las empresas deben estar preparadas para escalar en cualquier momento. Satisfacer la demanda inesperada de los usuarios manteniendo los niveles de servicio es un desafío constante. Al mismo tiempo, las cargas de trabajo en la nube se están volviendo cada vez más especializadas, lo que requiere soluciones de cómputo optimizadas en CPUs, DPUs y aceleradores de IA para aprovechar al máximo las arquitecturas y marcos nativos de la nube.

Como resultado, el gasto en la nube se ha convertido en una prioridad operativa crítica. Según Flexera, casi la mitad de todas las cargas de trabajo y datos ya se encuentran en la nube pública. De hecho, el 72% de los responsables de decisiones de TI (ITDMs) están dando prioridad a la optimización de la nube como una iniciativa clave para generar ahorros.

Estas tendencias resaltan la importancia de dimensionar correctamente las soluciones en la nube. Las empresas deben asegurarse de que su infraestructura esté optimizada para sus necesidades comerciales específicas y los requisitos de carga de trabajo. La estrategia adecuada en la nube ofrece flexibilidad, seguridad, rendimiento y rentabilidad, todo lo cual es fundamental para mantener una ventaja competitiva.

Por qué el momento es ahora

La computación en la nube ha sido durante mucho tiempo la columna vertebral de la infraestructura digital moderna, construida principalmente en torno a la computación de propósito general. Sin embargo, las soluciones de nube genéricas están quedando obsoletas rápidamente en un entorno empresarial cada vez más dominado por cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) y computación de alto rendimiento (HPC). Las soluciones heredadas en la nube tienen dificultades para satisfacer la intensidad computacional de los modelos de aprendizaje profundo, lo que impide a las organizaciones aprovechar plenamente los beneficios de sus inversiones.

Al mismo tiempo, las arquitecturas nativas de la nube se han convertido en el estándar, ya que las empresas se enfrentan a una creciente presión para innovar, reducir el tiempo de comercialización y optimizar los costos. Sin una infraestructura optimizada para la nube, las organizaciones corren el riesgo de perder ventajas operativas clave, como maximizar la eficiencia del rendimiento y minimizar los riesgos de seguridad en un entorno multi-nube, lo que en última instancia anula los beneficios de la adopción de la tecnología nativa de la nube.

Además, ejecutar cargas de trabajo de IA a escala sin una infraestructura de nube optimizada conduce a un consumo de energía innecesario, lo que aumenta tanto los costos operativos como el impacto ambiental. Esta ineficiencia representa una carga para los recursos financieros y debilita los objetivos de sostenibilidad corporativa, los cuales están siendo observados cada vez más de cerca por los grupos de interés que priorizan las iniciativas ecológicas.

Más allá de las mejoras en el rendimiento, la seguridad es otra consideración crítica, aunque a menudo subestimada, al seleccionar hardware optimizado para la nube. El hardware optimizado para la nube suele ofrecer un sólido conjunto de funciones de seguridad avanzadas, como la computación confidencial. Estas tecnologías garantizan que los datos sensibles permanezcan cifrados incluso mientras están en uso, lo que reduce el riesgo de ataques físicos a los DIMM (Módulos de Memoria Dual en Línea) o amenazas virtuales en entornos de infraestructura hiperconvergente.

A medida que los riesgos de filtraciones de datos continúan aumentando —tanto en términos financieros como de reputación—, las organizaciones deben reconocer que dejar los entornos en la nube sin protección ya no es una opción. El aumento de amenazas cibernéticas sofisticadas, desde hackers independientes hasta actores financiados por estados-nación, convierte la seguridad reforzada en la nube en una prioridad no negociable.

Tu manual de optimización de la nube para 2025

En tanto las industrias avanzan con la adopción e implementación de tecnologías de IA, los líderes de TI deben asegurarse de que su infraestructura de nube pueda soportar cargas de trabajo intensivas en cómputo, equilibrando al mismo tiempo consideraciones de costo, seguridad y eficiencia. Si bien las necesidades informáticas de cada organización son únicas, los equipos de TI que inicien un proceso de modernización de hardware deberían considerar lo siguiente:

• RENDIMIENTO - ¿Están tus instancias de nube equipadas para el nivel de rendimiento informático que requiere tu negocio? La infraestructura de nube debe soportar una variedad de cargas de trabajo, desde aplicaciones web front-end hasta análisis en memoria y procesamiento transaccional pesado.
• COSTO Y EFICIENCIA - ¿Puedes reducir tu huella en la nube ejecutando las mismas cargas de trabajo en menos servidores? Priorizar instancias con alta densidad de cómputo permite a las empresas ejecutar más máquinas virtuales (VMs) o contenedores por servidor, logrando beneficios significativos en costos y eficiencia energética.
• SEGURIDAD – ¿Tu instancia en la nube proporciona el nivel de protección de datos que necesitas? La computación confidencial ayuda a mitigar los riesgos de seguridad al proteger los datos en uso, reduciendo las vulnerabilidades en entornos virtualizados.
• ECOSISTEMA – Optar por procesadores impulsados por la arquitectura x86, estándar en la industria, simplifica los entornos en la nube, facilitando el desarrollo, mantenimiento y migración de aplicaciones con una interrupción mínima.

Optimización invisible, impacto tangible

Para los responsables de la toma de decisiones en TI, comprender las implicaciones de costo de cada "unidad de trabajo" es crucial al seleccionar instancias en la nube. La infraestructura tradicional obliga a las empresas a elegir entre sobreaprovisionar recursos —lo que genera gastos innecesarios— o subaprovisionar, lo que puede causar cuellos de botella en el rendimiento. El hardware optimizado para la nube cambia esta ecuación al permitir que las empresas logren más con menos recursos, manteniendo altos niveles de rendimiento, seguridad y eficiencia.

En última instancia, la optimización de la nube no debe considerarse como un destino, sino como un viaje continuo. Como ejemplo, Oracle Cloud y Google anunciaron nuevas ofertas de nube impulsadas por los últimos procesadores AMD "EPYC"™ de 5ª Generación. Oracle ha informado que sus últimas instancias bare metal E6 Standard ofrecen hasta un 33% más de capacidad de cómputo y memoria, y el doble de ancho de banda de red en comparación con E5 Standard, ofreciendo hasta el doble de rendimiento en benchmarks estándar de la industria. Al mismo tiempo, las pruebas de Google Cloud revelaron que sus nuevas máquinas virtuales C4D ofrecen hasta un 80% más de rendimiento/vCPU en comparación con las generaciones anteriores, aprovechando los avances de la arquitectura "Zen 5" de AMD.

A medida que las tecnologías de nube continúan evolucionando, las empresas que prioricen la modernización cosecharán los beneficios de una escalabilidad perfecta, una sostenibilidad mejorada y una base digital resiliente para la innovación futura. En un mundo donde la agilidad es crítica, la optimización de la nube ya no es un lujo, sino un imperativo comercial para mantenerse competitivo en 2025 y más allá.

Por Hiram Monroy, Gerente Senior Commercial SLA, AMD

Origen

La Inteligencia Artificial (IA) está marcando un cambio fundamental en la manera en que las personas buscan y encuentran información.

Los consumidores, que tradicionalmente dependían de motores de búsqueda como Google, están cada vez más inclinados a interactuar directamente con plataformas de IA conversacionales como ChatGPT, Gemini, Copilot o Google SGE (Search Generative Experience), confiando en sus respuestas para tomar decisiones.

Los datos refuerzan esta tendencia: según un informe de Gartner, se prevé que para 2026, el 25% de las búsquedas en línea migrarán de Google a la IA conversacional.

Este cambio en el comportamiento de búsqueda representa un desafío y una oportunidad para las marcas, quienes deben considerar a la IA no solo como una herramienta para mejorar procesos o ahorrar tiempo, sino como un nuevo canal estratégico que define la visibilidad y la reputación de marca en el ecosistema digital.

Para adaptarse a esta realidad, los directivos de marketing ahora necesitan analizar y gestionar proactivamente cómo aparece su marca en estas plataformas. Este cambio ha dado lugar a un enfoque emergente en la optimización generativa de motores o GEO (por sus siglas en inglés), que está comenzando a desplazar el enfoque tradicional de optimización en motores de búsqueda (SEO).

“Las marcas ya no pueden conformarse solo con estrategias SEO; deben optimizar su presencia en entornos de IA,” explica Daniela Buján, experta en branding estratégico y pionera en IA para la gestión de reputación de marca.

"Es crucial monitorear y optimizar nuestra imagen en estas plataformas, ya que los consumidores están migrando de Google a ChatGPT, plataforma que no solo responde a sus búsquedas, sino que además puede brindar recomendaciones, actuando como un influencer muy potente”, agrega.

La evolución de los buscadores hacia la IA Conversacional

A medida que los usuarios buscan respuestas más directas y personalizadas, las IA conversacionales están tomando un rol protagonista. Estas plataformas ofrecen respuestas rápidas y adaptadas a las preguntas de los usuarios, priorizando recomendaciones y soluciones que en ocasiones desplazan a los resultados típicos de búsqueda.

Esto está generando una caída en la interacción directa con sitios web. Desde Search Engine Land, estiman escenarios de pérdidas de entre el 18% y el 24% del tráfico orgánico, mientras que desde Brandignity, el descenso podría alcanzar el 30%.

“Aunque aún es incierto el impacto total de la IA en el tráfico orgánico hacia sitios web, las proyecciones apuntan a una disminución significativa. Si tu estrategia dependía de convertir visitas orgánicas en leads, es esencial reconsiderar el enfoque”, señala Dani Buján.

Lo que sí se sabe es que el 65% de los consumidores afirmó estar abierto a recibir recomendaciones directamente de IA conversacionales, lo que exige que las marcas adapten sus estrategias de contenido para aparecer en las respuestas de estas plataformas.

El nuevo concepto de GEO (Generative Engine Optimization) surge como respuesta a esta evolución. Mientras que el SEO tradicional se enfoca en palabras clave y optimización de contenido para ser encontrado en las primeras posiciones de Google, el GEO se centra en cómo las marcas pueden posicionarse dentro de las recomendaciones de las IA conversacionales.

“Esta estrategia es crucial, ya que las respuestas generativas no solo proveen información, sino que generan influencia de compra que impacta directamente en la toma de decisiones del consumidor”, agrega Buján, quien trabaja con marcas y empresas para poder adaptar su posicionamiento a las nuevas exigencias que dicta la IA.

IA como nuevo canal de influencia de marca

Más allá de las recomendaciones de productos, la IA se está convirtiendo en un nuevo canal de influencia de marca que debe ser gestionado estratégicamente por las marcas. “La inteligencia artificial no solo actúa como un motor de búsqueda, sino como un referente de marca en el que los consumidores confían,” afirma Buján. “Los equipos de marketing deben garantizar que su marca esté bien posicionada y representada con exactitud, ya que las IA tienen el poder de moldear la percepción de los consumidores de una forma sin precedentes.”

Algunos sectores como el turismo y el retail han comenzado a incorporar IA para brindar recomendaciones personalizadas a través de asistentes virtuales. Plataformas como Expedia utilizan IA para sugerir destinos basados en preferencias personales, y marcas minoristas implementan asistentes virtuales que personalizan recomendaciones según los gustos del consumidor.

Asimismo, han surgido "influencers virtuales" como Lil Miquela y Hatsune Miku, que han ganado gran popularidad y colaborado con marcas reconocidas como Calvin Klein y Balenciaga. Estos personajes digitales, creados con IA, logran tasas de interacción mayores que muchos influencers humanos, permitiendo a las marcas controlar completamente su mensaje y mejorar la percepción de innovación tecnológica.

“Uno de los mayores beneficios de los influencers digitales creados con IA es la flexibilidad que brindan a las marcas. Estos embajadores virtuales permiten ahorrar en costos y ofrecen una imagen controlada, sin las complejidades que a menudo surgen al trabajar con influencers humanos”, agrega Buján.

La especialista en branding estratégico plantea el ejemplo de Shudu, la primera supermodelo digital, que ha firmado contratos con marcas como Tiffany’s, Fenty, y Balmain y aclara que estos personajes digitales, al ser creados desde cero, pueden adaptarse perfectamente a las estrategias de marketing, evitando problemas relacionados con la imagen y los valores de los influencers tradicionales.

A nivel mundial, las empresas están enfocándose en incorporar IA en sus procesos habituales, con un énfasis en la eficiencia y la reducción de costos. Sin embargo, la perspectiva de la IA como un canal de influencia y de comunicación aún es novedosa.

En regiones como Estados Unidos y Europa, algunos expertos en marketing están comenzando a identificar el potencial de plataformas como ChatGPT, Copilot y Gemini para gestionar la reputación de marca y facilitar las decisiones de compra. Este fenómeno, sin embargo, se encuentra en una fase incipiente, incluso en mercados avanzados. En Latinoamérica, el interés en la IA como influencer sigue siendo menor, aunque las empresas de la región reconocen su potencial.

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