Los números clave
El crecimiento exponencial de la IA se refleja directamente en la demanda de datos. Según una encuesta reciente de febrero de 2026, el uso de datos en tiempo real para alimentar sistemas de inteligencia artificial ha experimentado un aumento promedio del 132% tan solo en los últimos 12 meses. Esta cifra subraya la urgencia de soluciones que garanticen una alimentación constante y actualizada para la IA.
El panorama actual de los datos empresariales es aún más revelador: se estima que más del 80% de todos los datos organizacionales son no estructurados, y algunos informes elevan esta cifra a cerca del 90%. Este vasto océano de información (documentos, PDFs, archivos multimedia, contenido web) permanece en gran parte sin explotar, ya que requiere procesos complejos de transformación para ser utilizado eficazmente por los algoritmos de IA.
La relevancia de esta infraestructura se ve reforzada por las proyecciones de inversión. La inversión global en infraestructura de IA, que ascendía a unos $253 mil millones en 2024, se espera que se dispare hasta alcanzar los $1.7 billones para el año 2035. Gran parte de esta inversión se dirigirá a la mejora de la capacidad de procesamiento, almacenamiento y, crucialmente, la ingesta y gestión de datos.
En cuanto a nuestra región, América Latina no se queda atrás. El mercado de centros de datos en la región está en una fase de expansión sin precedentes, proyectándose que duplique su tamaño, pasando de aproximadamente $7 mil millones actuales a más de $14 mil millones para finales de la década. En el solo año 2025, se anunciaron inversiones por más de $15 mil millones en centros de datos para la región, y se anticipa que para 2030, el 50% de la infraestructura física de estos centros se dedicará específicamente a servicios de IA.
Análisis de la tendencia
La tendencia es clara: el rendimiento de la IA, su capacidad para generar insights precisos y relevantes, depende cada vez más de la habilidad para recuperar datos frescos, pertinentes y fiables en tiempo real. La ingesta de datos para IA, el proceso de descubrir, preparar y mover grandes volúmenes de datos (principalmente no estructurados) desde diversas fuentes hacia las herramientas de IA, se ha vuelto un cuello de botella crítico. Como señala McKinsey, los datos no estructurados son un reto empresarial creciente, dado que los sistemas de IA se apoyan en enormes cantidades de estos contenidos que exigen una transformación y gestión meticulosas.
Aquí es donde la “capa de datos de IA” cobra protagonismo. Esta abstracción arquitectónica se erige como un unificador, integrador y contextualizador, entregando datos con la frescura requerida. Su importancia es vital no solo para reducir las indeseadas “alucinaciones” que a menudo afectan a los modelos de IA, sino también para acelerar el tiempo de comercialización de nuevas aplicaciones y soluciones inteligentes. Or Lenchner, CEO de Bright Data, subraya esta necesidad al afirmar que es crucial recopilar datos a escala, con “súper baja latencia y sin ser bloqueados”, porque, en sus palabras, “las respuestas obsoletas llevan a malas decisiones”.
La visión no es solo agrandar los modelos, sino mejorar su capacidad de razonamiento. Edo Liberty, fundador de Pinecone, sugiere que el próximo gran avance de la IA provendrá de optimizar cómo los modelos “piensan con los datos”, destacando la relevancia creciente de las bases de datos vectoriales como pilares para este tipo de procesamiento inteligente. Esta evolución de la infraestructura de datos es, en esencia, la respuesta a la exigencia de una IA más inteligente, más fiable y más adaptable.
Contexto regional
América Latina se posiciona rápidamente como un centro neurálgico para la infraestructura de IA. La región está experimentando un auge significativo en la inversión en centros de datos, lo que la convierte en un actor clave en el ecosistema global de la inteligencia artificial. Países como Chile, Uruguay y Brasil están a la vanguardia en la adopción de IA, mientras que empresas hiperescalares de la talla de Google, Microsoft y Amazon están expandiendo activamente su presencia, consolidando ciudades como Ciudad de México, São Paulo, Bogotá y Santiago como centros neurálgicos para la infraestructura tecnológica.
Simultáneamente, los países latinoamericanos están avanzando con celeridad hacia una regulación integral de la IA, a menudo inspirándose en la Ley de IA de la Unión Europea y adoptando un enfoque basado en riesgos. Perú, por ejemplo, promulgó la primera ley de IA en la región en julio de 2023, aunque su carácter es más declarativo. Otras naciones como Argentina, Brasil, México, Colombia y Chile tienen propuestas o leyes de IA en diversas etapas de consideración. Sin embargo, la región aún enfrenta desafíos significativos, como los altos costos energéticos, la fragmentación en los esfuerzos de gobernanza, la falta de autoridades de protección de datos generalizadas y las limitaciones de conectividad que pueden generar una brecha entre la ambición en IA y la capacidad real de la red existente.
Perspectiva a futuro
La trayectoria de la infraestructura de datos para IA es de evolución continua y creciente criticidad. A medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados y pervasivos, la dependencia de una base de datos robusta, dinámica y accesible solo aumentará. Los expertos ven este desarrollo como un cambio de paradigma. Satyabrat Chowdhury, de CORESTACK Inc., argumenta con contundencia que “el verdadero cuello de botella no son las GPUs; son los electrones, transformadores, derechos de agua y las colas de interconexión de la red”. Para Chowdhury, los centros de datos se han convertido en “infraestructura nacional crítica, no bienes raíces de TI”. Esta perspectiva recalca que la IA, en su esencia, es tan fuerte como su base física y logística.
Himanshu Sinha, de Marriott International Inc., complementa esta visión, aludiendo a los centros de datos como “la planta de la fábrica donde se manufactura la inteligencia”. Esta analogía resalta que el futuro de la IA no solo reside en algoritmos más inteligentes, sino en la capacidad de procesar, gobernar y entregar los datos que alimentan esa inteligencia. La capa de infraestructura de datos web para IA, por tanto, no es un mero componente tecnológico; es el cimiento sobre el cual se construirá la próxima generación de aplicaciones inteligentes, garantizando que la IA pueda operar con la velocidad, la precisión y la relevancia que la sociedad y las empresas exigen. Su monitoreo y desarrollo serán cruciales para todos los actores del ecosistema tecnológico.
