{"id":181220,"date":"2026-10-06T14:07:39","date_gmt":"2026-10-06T17:07:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/?p=181220"},"modified":"2026-10-06T14:07:39","modified_gmt":"2026-10-06T17:07:39","slug":"colombia-acelera-la-inteligencia-artificial-soberana-infraestructura-ya-opera-al-75","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/inteligencia-artificial\/colombia-acelera-la-inteligencia-artificial-soberana-infraestructura-ya-opera-al-75\/","title":{"rendered":"Colombia acelera la Inteligencia Artificial soberana: infraestructura ya opera al 75%"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial empresarial<\/strong> empieza a plantear un desaf\u00edo que va mucho m\u00e1s all\u00e1 de elegir modelos o aplicaciones. A medida que las organizaciones llevan sus proyectos desde pruebas de concepto hacia entornos productivos, aparecen nuevas preguntas: d\u00f3nde procesar los datos, c\u00f3mo escalar la infraestructura y de qu\u00e9 manera mantener bajo control la informaci\u00f3n cr\u00edtica<\/strong>.<\/p>\n

En Colombia, esa discusi\u00f3n ya empieza a trasladarse a la infraestructura. Engineering System<\/strong> desarroll\u00f3 junto con Hewlett Packard Enterprise (HPE)<\/strong> y Equinix<\/strong> una plataforma privada de inteligencia artificial orientada a empresas que necesitan combinar capacidad de procesamiento, conectividad con la nube y soberan\u00eda de datos.<\/p>\n

El proyecto ya muestra se\u00f1ales de una demanda importante. Seg\u00fan el caso publicado por Equinix<\/strong><\/a>, la infraestructura alcanz\u00f3 un 75% de utilizaci\u00f3n entre clientes empresariales apenas unos meses despu\u00e9s de su implementaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n

\"Infraestructura
Infraestructura de IA en Bogot\u00e1: la plataforma desarrollada por Engineering System junto con HPE y Equinix busca combinar capacidad de c\u00f3mputo, conectividad cloud y control sobre los datos.<\/figcaption><\/figure>\n

IA soberana en Colombia: por qu\u00e9 gana relevancia<\/span><\/h2>\n

Engineering System es una compa\u00f1\u00eda colombiana especializada en infraestructura empresarial, servicios administrados, ciberseguridad, nube e inteligencia artificial. Con m\u00e1s de 25 a\u00f1os de experiencia, trabaja con organizaciones locales en arquitecturas de redes, c\u00f3mputo y almacenamiento.<\/p>\n

Con el crecimiento de la inteligencia artificial, la empresa detect\u00f3 nuevas necesidades entre sus clientes.<\/p>\n

Por un lado, algunas organizaciones deben mantener informaci\u00f3n sensible dentro de Colombia por motivos de privacidad, regulaci\u00f3n o gobierno de datos<\/strong>. Esto resulta especialmente importante en sectores como servicios financieros, salud y organismos p\u00fablicos.<\/p>\n

Por otro, las cargas de IA requieren una infraestructura m\u00e1s exigente<\/strong>. Entrenar, ajustar y ejecutar modelos puede demandar mayor densidad energ\u00e9tica, capacidad de c\u00f3mputo basada en GPU, sistemas de refrigeraci\u00f3n espec\u00edficos y conexiones de baja latencia entre datos y aplicaciones.<\/p>\n

La respuesta fue desarrollar una infraestructura privada especialmente preparada para este tipo de proyectos.<\/p>\n

Una plataforma de IA alojada en Bogot\u00e1<\/span><\/h2>\n

La soluci\u00f3n se encuentra alojada en un centro de datos de Equinix en Bogot\u00e1 y utiliza infraestructura de HPE.<\/p>\n

Engineering System trabaja con HPE GreenLake, el modelo de infraestructura bajo consumo de HPE, para ofrecer estas capacidades como un servicio administrado. De esta manera, las empresas pueden utilizar recursos tecnol\u00f3gicos seg\u00fan sus necesidades sin desplegar desde cero toda la infraestructura necesaria para trabajar con inteligencia artificial.<\/p>\n

El modelo busca combinar dos ventajas: la flexibilidad asociada a los servicios cloud y el mayor control sobre los datos que puede ofrecer una infraestructura privada<\/strong>.<\/p>\n

Engineering System tambi\u00e9n se ocupa del despliegue, integraci\u00f3n y operaci\u00f3n local de la plataforma, permitiendo que determinados datos y cargas permanezcan dentro de Colombia.<\/p>\n

\"Mantener
Mantener determinados datos dentro de Colombia es uno de los objetivos de las arquitecturas de IA soberana destinadas a sectores con informaci\u00f3n sensible.<\/figcaption><\/figure>\n

Infraestructura privada y nube p\u00fablica pueden convivir<\/span><\/h2>\n

La propuesta no implica abandonar la nube p\u00fablica.<\/p>\n

Actualmente, muchas empresas utilizan aplicaciones y servicios distribuidos entre diferentes proveedores cloud. Por eso, uno de los principales desaf\u00edos consiste en conectar esos entornos con la infraestructura donde residen los datos y se ejecutan determinados modelos de inteligencia artificial.<\/p>\n

Para resolverlo, la plataforma utiliza Equinix Fabric<\/strong>, que permite conectar infraestructura privada con distintos entornos cloud mediante conexiones privadas.<\/p>\n

As\u00ed, una organizaci\u00f3n puede mantener determinados datos o modelos dentro de Colombia y, al mismo tiempo, utilizar servicios o aplicaciones disponibles en nubes p\u00fablicas<\/strong>.<\/p>\n

El resultado es una arquitectura h\u00edbrida en la que cada carga puede ubicarse en el entorno m\u00e1s conveniente seg\u00fan criterios como rendimiento, regulaci\u00f3n, costos, latencia o sensibilidad de la informaci\u00f3n.<\/p>\n

El desaf\u00edo de pasar del piloto de IA a producci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

Uno de los mayores problemas actuales para las empresas es convertir una prueba de concepto en una soluci\u00f3n de inteligencia artificial capaz de funcionar a escala.<\/p>\n

Experimentar con un modelo y un volumen limitado de informaci\u00f3n puede ser relativamente sencillo. La situaci\u00f3n cambia cuando esa misma aplicaci\u00f3n debe atender una gran cantidad de consultas, conectarse con sistemas corporativos o procesar informaci\u00f3n cr\u00edtica.<\/p>\n

La infraestructura desplegada por Engineering System busca facilitar esa transici\u00f3n.<\/p>\n

Los clientes pueden probar y validar proyectos antes de avanzar con implementaciones mayores, reduciendo el riesgo asociado a inversiones importantes en infraestructura.<\/p>\n

Juan Mart\u00edn Barrero, managing director de HPE Colombia<\/strong>, se\u00f1al\u00f3 en el caso publicado por Equinix que el objetivo es ayudar a las empresas a avanzar desde pruebas piloto hacia entornos productivos de forma segura y con mayor previsibilidad de costos<\/strong>.<\/p>\n

\"Las
Las cargas de inteligencia artificial requieren infraestructura preparada para un mayor consumo de c\u00f3mputo, almacenamiento y energ\u00eda, especialmente cuando intervienen GPU.<\/figcaption><\/figure>\n

La infraestructura ya alcanz\u00f3 un 75% de utilizaci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

Uno de los datos m\u00e1s relevantes del proyecto es su nivel de adopci\u00f3n.<\/p>\n

De acuerdo con Engineering System, la infraestructura alcanz\u00f3 un 75% de utilizaci\u00f3n entre clientes empresariales pocos meses despu\u00e9s de su puesta en marcha.<\/p>\n

Ese crecimiento llev\u00f3 a la compa\u00f1\u00eda a ampliar su presencia dentro del centro de datos de Equinix.<\/p>\n

Engineering System pas\u00f3 de utilizar espacio compartido a contar con un \u00e1rea dedicada, que incluye una jaula privada con capacidad para hasta ocho racks. El entorno tambi\u00e9n incorpora infraestructura el\u00e9ctrica de alta densidad para soportar equipos de c\u00f3mputo basados en GPU<\/strong>.<\/p>\n

Este tipo de procesadores se volvi\u00f3 central para muchas cargas de inteligencia artificial, especialmente aquellas vinculadas con entrenamiento, ajuste y ejecuci\u00f3n de modelos avanzados.<\/p>\n

Qu\u00e9 proyectos de IA ya utilizan esta infraestructura<\/span><\/h2>\n

La plataforma ya soporta diferentes aplicaciones empresariales.<\/p>\n

Entre los casos mencionados por Equinix aparecen asistentes de inteligencia artificial conectados con repositorios corporativos<\/strong>, sistemas para automatizar solicitudes ciudadanas y soluciones de procesamiento documental para organismos p\u00fablicos.<\/p>\n

Tambi\u00e9n se desarrollan proyectos de anal\u00edtica de video basada en inteligencia artificial y sistemas de monitoreo de calidad dentro de procesos industriales.<\/p>\n

Jimmy Acosta, CTO de Engineering System<\/strong>, se\u00f1al\u00f3 que la compa\u00f1\u00eda tiene decenas de iniciativas en desarrollo y espera continuar expandiendo estas capacidades hacia nuevos sectores.<\/p>\n

Esto refleja un cambio en la adopci\u00f3n empresarial: la IA<\/strong><\/a> empieza a integrarse cada vez m\u00e1s con procesos, datos y sistemas internos de las organizaciones.<\/p>\n

\"El
El crecimiento de la demanda llev\u00f3 a Engineering System a ampliar su espacio dentro del centro de datos de Equinix y disponer de un \u00e1rea dedicada con capacidad para hasta ocho racks.<\/figcaption><\/figure>\n

El costo de la IA tambi\u00e9n modifica las decisiones<\/span><\/h2>\n

La soberan\u00eda de los datos no es el \u00fanico factor que impulsa este tipo de infraestructura.<\/p>\n

Tambi\u00e9n crece la preocupaci\u00f3n por el costo de ejecutar cargas intensivas de inteligencia artificial exclusivamente en la nube p\u00fablica.<\/p>\n

El uso continuo de GPU, almacenamiento y transferencia de datos puede dificultar la previsi\u00f3n de costos a medida que un proyecto crece<\/strong>.<\/p>\n

Engineering System plantea su modelo privado bajo consumo como una alternativa para ofrecer mayor visibilidad financiera. Las empresas pueden estimar mejor cu\u00e1nto costar\u00e1 su infraestructura y evaluar con m\u00e1s claridad el retorno de inversi\u00f3n de cada iniciativa.<\/p>\n

La infraestructura vuelve al centro de la estrategia tecnol\u00f3gica<\/span><\/h2>\n

La expansi\u00f3n de la inteligencia artificial est\u00e1 obligando a muchas organizaciones a revisar nuevamente sus decisiones de infraestructura.<\/p>\n

Durante los \u00faltimos a\u00f1os, gran parte de la transformaci\u00f3n digital estuvo marcada por la migraci\u00f3n hacia la nube. Sin embargo, la IA agrega nuevas variables relacionadas con procesamiento, soberan\u00eda, costos, latencia y acceso a grandes vol\u00famenes de datos.<\/p>\n

El caso de Engineering System muestra c\u00f3mo empiezan a surgir modelos h\u00edbridos que combinan infraestructura privada, servicios cloud y conectividad especializada.<\/p>\n

El 75% de utilizaci\u00f3n alcanzado en pocos meses tambi\u00e9n indica que la demanda ya no se limita a pruebas experimentales<\/strong>.<\/p>\n

Para las empresas colombianas, la pr\u00f3xima etapa de adopci\u00f3n de inteligencia artificial podr\u00eda definirse no solo por qu\u00e9 modelos utilizan, sino tambi\u00e9n por d\u00f3nde procesan sus datos y qu\u00e9 infraestructura eligen para llevarlos a producci\u00f3n.<\/p>\n

Preguntas frecuentes<\/span><\/h2>\n
    \n
  1. \u00bfQu\u00e9 es la IA soberana? <\/strong>La IA soberana busca que los datos, modelos y procesos de inteligencia artificial permanezcan bajo control local, respetando requisitos de privacidad, regulaci\u00f3n y gobierno de la informaci\u00f3n.<\/li>\n
  2. \u00bfQu\u00e9 empresas participan en este proyecto de IA en Colombia? <\/strong>La infraestructura fue desarrollada por Engineering System junto con Hewlett Packard Enterprise (HPE) y Equinix, combinando c\u00f3mputo, servicios administrados e interconexi\u00f3n.<\/li>\n
  3. \u00bfQu\u00e9 ventajas ofrece esta infraestructura privada de IA? <\/strong>Permite mantener datos en Colombia, conectarse con servicios cloud, mejorar la previsibilidad de costos y escalar proyectos de inteligencia artificial con mayor control.<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Engineering System, HPE y Equinix impulsan en Colombia una infraestructura privada de IA que ya alcanz\u00f3 75% de utilizaci\u00f3n y apuesta por soberan\u00eda de datos y nube h\u00edbrida.<\/p>\n","protected":false},"author":229,"featured_media":181222,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[250,316],"class_list":["post-181220","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-equinix","tag-hpe"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/181220","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/users\/229"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=181220"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/181220\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":181225,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/181220\/revisions\/181225"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/media\/181222"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=181220"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=181220"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=181220"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}