Según HPE, en 2026, los centros de datos evolucionarán hacia modelos nativos de inteligencia artificial, donde la IA estará integrada en todas las funciones operativas. Desde la asignación de cargas de trabajo hasta el diagnóstico de fallos físicos, el propio centro de datos actuará como un sistema de circuito cerrado capaz de aprender y ajustarse en tiempo real.
La gestión energética también formará parte de este ciclo automático, con decisiones que se adaptan a la demanda y a las condiciones de operación. La intervención manual será la excepción, no la norma, y la eficiencia operativa pasará a depender de modelos de predicción y optimización continua.
Este cambio también afectará al edge. Los centros periféricos adoptarán arquitecturas propias de grandes campus de computación, con conectividad Ethernet de 400G y 800G y aceleradores de inferencia. Esto permitirá ejecutar localmente cargas de trabajo que antes dependían de la nube central. El edge se convierte así en un activo estratégico, con impacto en resiliencia, latencia y cumplimiento normativo.
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Redes autónomas y operación basada en AIOps
El diseño de la infraestructura partirá cada vez más de la red y no del cómputo. A medida que los modelos de IA crecen en tamaño, Ethernet se consolida como base de interconexión, frente a tecnologías propietarias. El protagonismo pasa de los clústeres aislados a los AI fabrics, tejidos de red abiertos y adaptativos optimizados para entrenamiento e inferencia.
Las redes evolucionarán hacia un comportamiento autónomo. Los switches incorporarán telemetría basada en IA para gestionar congestión, micro-ráfagas y consumo energético. El networking basado en intención se traducirá en redes que aprenden, predicen y se corrigen sin necesidad de ajustes manuales.
En el entorno empresarial, AIOps será clave para gestionar redes cableadas e inalámbricas bajo un mismo modelo de experiencia. La optimización radioeléctrica y la redistribución del espectro se harán de forma dinámica, desplazando tareas que hoy requieren intervención técnica constante.
La seguridad también cambia de enfoque. En lugar de añadirse como una capa externa, se integrará en cada proceso. Identidades ancladas en hardware, microsegmentación y cifrado interno formarán parte del funcionamiento estándar. El modelo Zero Trust deja de ser una política y pasa a ser una condición operativa permanente.
Convergencia tecnológica y cambio en el perfil profesional
La madurez de la IA agentiva impulsará redes capaces de anticipar impactos antes de que el usuario perciba degradación. Agentes integrados en la infraestructura analizarán patrones, validarán incidentes y ejecutarán acciones correctivas, incluida la gestión de reemplazos de hardware. La red pasa de reaccionar a prevenir.
Este nivel de automatización acelera la convergencia entre red, computación y operaciones. Las organizaciones tenderán a adoptar un único marco operativo que gestione rendimiento, seguridad y experiencia desde el acceso hasta la nube. El valor ya no estará en componentes aislados, sino en la capacidad del conjunto para operar como un solo sistema.
El cambio también redefine el papel de los equipos técnicos. Los copilotos conversacionales y asistentes autónomos asumirán tareas de primer nivel, como diagnóstico y aplicación de políticas. El profesional pasa a centrarse en definir intenciones, validar decisiones y supervisar automatización. La infraestructura se gestiona por objetivos, no por comandos.
En este escenario, las decisiones tecnológicas estarán marcadas por la capacidad de integrar inteligencia en todo el stack. La IA deja de ser un proyecto específico y se convierte en el principio organizador de la infraestructura, con efectos directos en costes, continuidad de negocio y calidad de servicio. Para 2026, operar sin automatización avanzada dejará de ser una limitación técnica y pasará a ser un riesgo operativo.
