El crecimiento de las AI Factories y el aumento de las cargas de trabajo asociadas a la inteligencia artificial están elevando las exigencias sobre la infraestructura digital. En este escenario, la capacidad para operar los centros de datos de forma inteligente comienza a ser tan determinante como la potencia instalada.
La expansión de la inteligencia artificial (IA) está impulsando una nueva etapa en la evolución de los centros de datos. Si durante los últimos años la prioridad estuvo puesta en incrementar la capacidad de procesamiento y desplegar infraestructura física para responder al crecimiento de las cargas de trabajo, hoy el foco comienza a trasladarse hacia un desafío distinto: cómo operar esas instalaciones de manera eficiente, resiliente y sostenible.
El cambio responde a un escenario cada vez más exigente. De acuerdo con la Agencia Internacional de Energía (IEA, 2025), los centros de datos consumieron alrededor de 415 TWh de electricidad durante 2024, equivalente al 1,5% del consumo eléctrico mundial, y esa demanda podría alcanzar cerca de 945 TWh hacia 2030, impulsada principalmente por el crecimiento de la inteligencia artificial. Este aumento no solo exigirá más capacidad energética, sino también nuevas herramientas para optimizar el desempeño de una infraestructura cada vez más compleja.
En este contexto, el software ha dejado de ser una herramienta destinada únicamente al monitoreo para convertirse en un elemento estratégico dentro de la operación de los centros de datos. Hoy es capaz de integrar información proveniente de la infraestructura eléctrica, los sistemas de climatización, los edificios y la operación TI, entregando una visión unificada que permite optimizar recursos, anticipar riesgos y mejorar la toma de decisiones en tiempo real.
“Durante mucho tiempo la conversación estuvo centrada en la capacidad de cómputo y en la infraestructura física. Sin embargo, el crecimiento de la IA está demostrando que el verdadero diferencial competitivo estará en la forma en que esa infraestructura es administrada. El software permite transformar grandes volúmenes de datos operacionales en decisiones que mejoran la disponibilidad, la eficiencia energética y la continuidad del negocio”, explica Juan Mejía, gerente senior de Ventas de Software para Latinoamérica de Schneider Electric.
Del monitoreo a la gestión inteligente
La creciente complejidad de los centros de datos está impulsando la adopción de plataformas capaces de integrar en un único entorno la gestión de la infraestructura eléctrica, los sistemas de climatización y la operación de TI. Esta visión unificada permite optimizar el consumo energético, agilizar la toma de decisiones y fortalecer la continuidad operacional.
En paralelo, tecnologías como los gemelos digitales (Digital Twins) permiten simular el comportamiento de un centro de datos antes de su construcción, reduciendo riesgos de diseño y facilitando la incorporación de nuevas cargas de trabajo asociadas a la inteligencia artificial. A ello se suma el avance del mantenimiento predictivo, que utiliza monitoreo continuo y análisis de datos para detectar anomalías antes de que se conviertan en fallas.
“La industria está evolucionando desde un modelo reactivo hacia uno predictivo. Hoy ya no basta con monitorear lo que ocurre; el desafío es anticiparse. Esa capacidad será clave para garantizar la resiliencia operacional de los centros de datos que soportarán la próxima generación de aplicaciones basadas en IA”, agrega Mejía.
Según Schneider Electric, nueve de cada diez organizaciones que operan centros de datos utilizan soluciones de software de la compañía en alguna etapa de su operación. Además, las estrategias de mantenimiento basado en condición pueden reducir hasta en un 40% las intervenciones presenciales sobre equipos críticos, contribuyendo a optimizar la disponibilidad de la infraestructura.
En Chile, donde continúa creciendo la inversión en infraestructura digital, este cambio de paradigma plantea un desafío que va más allá de ampliar la capacidad instalada: operar centros de datos cada vez más eficientes, resilientes y sostenibles para responder a las crecientes exigencias de la inteligencia artificial.
