El auge de la inteligencia artificial (IA) está impulsando la mayor expansión en la historia del mercado mundial de data centers y redefiniendo la escala y la velocidad del negocio digital. Lo que antes era una infraestructura diseñada para cargas de trabajo tradicionales y relativamente predecibles, hoy opera bajo alta densidad de cómputo, cargas dinámicas y una tolerancia al error cada vez menor.
De acuerdo con Luis Santamaría, Cloud and Service Provider Segment Leader de Schneider Electric, el gran fallo de 2025 no fue tecnológico, sino estratégico. “El mayor error operativo del año pasado fue seguir gestionando data centers pensando en un modelo pre inteligencia artificial”, señala.
Muchos centros fueron diseñados para cargas enterprise convencionales y luego intentaron adaptarse a racks de mayor potencia, entornos de IA generativa y exigencias de baja latencia. El resultado fue una planificación de capacidad insuficiente y procesos que no evolucionaron al ritmo de la demanda.
Goldman Sachs proyecta que la inversión global en centros de datos vinculados a IA superará los US$ 1,3 billones en esta década. Sin embargo, el crecimiento acelerado trae consigo una presión operativa inédita. Según el Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD), en América Latina la distribución es desigual: Brasil concentra el 37,2% de los centros de datos de la región y es el único país con presencia consolidada de hiperescaladores; Chile y México le siguen en capacidad instalada.
El propio PNUD estima que América Latina alberga apenas 4,8% de los data centers globales. Perú participa con apenas el 3,1% del total regional, lo que evidencia una oportunidad relevante, pero también una brecha en términos de autonomía digital. En un escenario de crecimiento acelerado, el desafío no es solo atraer inversión, sino operar con estándares acordes a la nueva realidad tecnológica.
Al respecto Santamaría identifica tres problemas recurrentes observados durante 2025:
- Planificación de capacidad insuficiente. Infraestructura diseñada para promedios históricos y no para picos intensivos de procesamiento asociados a IA.
- Gestión reactiva. Equipos enfocados en responder incidentes, en lugar de anticiparlos mediante analítica y simulación.
- Silos organizacionales. Energía, TI y operación funcionando con datos aislados, sin una visión integrada del sistema.
El cambio es estructural. International Data Corporation (IDC) proyecta que el 80% de las organizaciones en América Latina invertirá en IA generativa y automatización avanzada hacia 2026. Eso implica que una parte creciente de la carga crítica migrará hacia entornos que requieren monitoreo permanente, simulación de escenarios y planificación dinámica. La pregunta ya no es cuántos megavatios se instalan, sino cómo se gestionan en tiempo real y con qué nivel de integración.
El salto hacia 2026
La industria empieza a internalizar el aprendizaje. Para Santamaría, las organizaciones que avanzan son aquellas que comprenden que el data center ya no es solo infraestructura física, sino una plataforma digital fundamental para la economía. “En 2026 los errores no vendrán por parte de la tecnología, sino por operar sistemas cada vez más complejos con modelos que no evolucionan al mismo ritmo”, advierte.
En el caso peruano, el Banco de Desarrollo de América Latina y el Caribe (CAF) ha señalado que los data centers pueden convertirse en una palanca de crecimiento económico y transformación productiva. Pero el reto es tanto cultural como técnico: formar talento especializado, integrar equipos multidisciplinarios y profesionalizar la gestión con enfoque estratégico.
Para países como Perú, que buscan posicionarse en la cadena de valor de la economía digital, la lección es clara. Atraer centros de datos es importante, pero más estratégico aún es operarlos con visión integrada, capacidad de anticipación y cultura basada en datos.
