Cómo funciona el almacenamiento en la inferencia de IA
Para entender cómo se genera esta factura oculta, es fundamental comprender el ciclo de inferencia. Cuando un usuario interactúa con una aplicación de IA, ya sea generando texto, imágenes o video, el modelo procesa la solicitud y devuelve una respuesta. Lo que el usuario ve es solo la punta del iceberg. Detrás de escena, una serie de datos se generan y, crucialmente, se almacenan. Estos incluyen:
- Registros (logs) de inferencia: Detalles de cada solicitud, la respuesta del modelo, el tiempo de procesamiento y posibles errores.
- Embeddings: Representaciones numéricas de datos que el modelo utiliza para entender y generar contenido, a menudo persistentes para análisis posteriores o para optimizar futuras inferencias.
- Archivos temporales y de auditoría: Datos intermedios necesarios para el proceso o para cumplir con requisitos de trazabilidad y regulaciones.
- Versiones de modelos y checkpoints: Aunque no son estrictamente datos de inferencia, el almacenamiento de las iteraciones del modelo para su despliegue y retroalimentación también contribuye al volumen total.
La magnitud de estos datos es asombrosa. Por ejemplo, un video de 8 segundos generado por IA, que para el usuario final podría pesar tan solo 3.97MB, puede generar más de 500MB de datos asociados en el back-end. Esto representa un aumento de 130 veces, una proporción que ilustra el desafío de manera contundente. La demanda de inferencia de IA se proyecta con un crecimiento anual compuesto (CAGR) del 35% hasta 2030, superando significativamente el 22% de la demanda de entrenamiento. Se espera que la inferencia de IA represente más del 40% de la demanda total de los centros de datos para 2030, una cifra que subraya la insostenibilidad de las estrategias de almacenamiento actuales sin una planificación proactiva.
Además, esta proliferación incontrolada de datos, o “data sprawl”, revive preocupaciones sobre la ciberseguridad. Michael Mestrovich de Rubrik advierte que la IA está exacerbando estos riesgos, haciendo que la gestión del almacenamiento sea aún más crítica no solo para el presupuesto, sino para la protección de la información.
Qué cambia para los profesionales tech
Para los profesionales de la tecnología, esta realidad implica un cambio fundamental en la forma de planificar, presupuestar y operar infraestructuras de IA. El enfoque tradicional centrado en la capacidad de cómputo ya no es suficiente. MinIO, en mayo de 2026, señaló que el “cuello de botella del almacenamiento de IA” es ahora la principal restricción para el éxito de la IA empresarial, ya que los sistemas de almacenamiento heredados no pueden entregar datos a la velocidad y escala requeridas.
En este escenario, es imperativo que los equipos de TI:
- Rediseñen los pipelines de datos: Como subraya Elena Vance, periodista de IA, las empresas deben optimizar sus flujos de trabajo para gestionar eficientemente esta data, implementando políticas de retención, compresión y eliminación de datos obsoletos.
- Implementen una gobernanza de datos robusta: D'Onofrio señala que la gobernanza debe abarcar todas las capas (datos-IA-flujo de trabajo-observabilidad y controles), estableciendo quién puede acceder a qué, cómo se controlan las decisiones y quién es responsable. Esto es vital para el cumplimiento regulatorio, especialmente en Latinoamérica.
- Reevalúen los presupuestos: Tim Rausch del MIT Technology Review enfatiza que el costo oculto puede superar rápidamente los presupuestos de cómputo. Una encuesta reciente reveló que el 94.7% de 763 tomadores de decisiones de TI y negocios en 7 países reportaron almacenar más datos debido a la IA generativa en el último año, y el 61% vio crecer sus volúmenes de datos un 25% o más en 12 meses. Los costos ocultos de datos e infraestructura pueden duplicar o triplicar el costo aparente de la IA.
- Consideren soluciones de almacenamiento adaptadas a la IA: Esto incluye almacenamiento de objetos de alta velocidad, sistemas distribuidos y arquitecturas diseñadas para escalar con la demanda de datos generados por inferencia.
- Evalúen la infraestructura local: Dada la creciente presión regulatoria en Latinoamérica sobre la soberanía de los datos y las auditorías de algoritmos (como las multas de hasta R$50M en Brasil por infracciones de la LGPD o la Ley 21.719 de Chile que entra en vigor el 1 de diciembre de 2026, con multas de hasta USD 1.4 millones), la infraestructura de IA autohospedada o “air-gapped” se vuelve crucial. Esto no solo garantiza el cumplimiento, sino que también evita latencias significativas al enrutar datos a servidores ubicados fuera de la región.
- Atención a la sostenibilidad: El uso global de electricidad de los centros de datos podría alcanzar 945 TWh para 2030, frente a 415 TWh en 2024. Los costos de almacenamiento están directamente vinculados a los costos de energía a largo plazo, y la oposición pública a los centros de datos por preocupaciones ambientales y energéticas podría “sacudir el comercio de IA”, como advierten Christopher Gannatti y Dario Perkins.
Qué viene después
La tendencia de crecimiento en la inferencia de IA y sus consecuentes necesidades de almacenamiento es irreversible. Mirando hacia el futuro, se espera:
- Un cambio en la inversión: Las empresas, especialmente en el sector tecnológico, comenzarán a asignar una porción mucho mayor de sus presupuestos de IA al almacenamiento y a la gestión de datos. El mercado de centros de datos de IA en Latinoamérica, por ejemplo, se proyecta crecer de USD 4.85 mil millones en 2025 a USD 59.88 mil millones en 2035, con un CAGR del 28.6%, lo que indica una rápida expansión de la infraestructura.
- Innovación en almacenamiento: Veremos el desarrollo de nuevas arquitecturas y tecnologías de almacenamiento optimizadas específicamente para cargas de trabajo de IA, que prioricen la eficiencia, la escalabilidad y la capacidad de procesar volúmenes masivos de datos no estructurados.
- Mayor énfasis en la sostenibilidad: La presión para reducir el consumo energético de los centros de datos impulsará soluciones de almacenamiento más eficientes y estrategias para descarbonizar la infraestructura de IA.
- Consolidación regulatoria: Los marcos de gobernanza de IA en Latinoamérica, con leyes ya en vigor como la Ley 31814 de Perú desde enero de 2026, continuarán evolucionando, demandando soluciones de almacenamiento que cumplan con requisitos de soberanía y auditoría de datos, incentivando aún más la inversión en infraestructura local o regional. Esto también tendrá un impacto en la adopción de IA en las empresas, donde actualmente vemos una brecha significativa: 27.6% en grandes empresas versus un 6.8% en pequeñas, un factor crítico para el desarrollo económico regional.
La factura oculta del almacenamiento de la IA ya no puede ser ignorada. Es un componente fundamental que los profesionales tech deben dominar para asegurar el éxito, la sostenibilidad y la eficiencia de sus iniciativas de inteligencia artificial en la próxima década.
