{"id":195928,"date":"2026-08-12T14:00:23","date_gmt":"2026-08-12T17:00:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=195928"},"modified":"2026-08-12T12:46:54","modified_gmt":"2026-08-12T15:46:54","slug":"las-decisiones-de-infraestructura-que-estan-marcando-el-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/columna-de-opinion\/las-decisiones-de-infraestructura-que-estan-marcando-el-2026\/","title":{"rendered":"Las decisiones de infraestructura que est\u00e1n marcando el 2026"},"content":{"rendered":"

Por: Oscar Ponce, gerente de territorio para Latinoam\u00e9rica de StorMagic<\/strong><\/p>\n

Durante la \u00faltima d\u00e9cada, el cloud computing se ha convertido en la respuesta por defecto a casi cualquier cuesti\u00f3n relacionada con infraestructura IT. La promesa de rapidez, flexibilidad y una forma de eliminar complejidad operativa, hizo que muchas organizaciones adoptaran estrategias cloud-first con urgencia. En ese proceso, la infraestructura tradicional on-premises qued\u00f3 a menudo relegada a un segundo plano.<\/p>\n

En 2025, el 98% de las empresas en todo el mundo<\/a> utilizaron servicios cloud en alguna medida, lo que demuestra hasta qu\u00e9 punto se ha integrado en los entornos IT corporativos. La narrativa era abstraer el hardware, reducir la carga operativa y dejar en manos de terceros la complejidad del procesamiento y el almacenamiento.<\/p>\n

Gran parte de mi trabajo consiste en colaborar con organizaciones que gestionan infraestructuras distribuidas en tiendas retail, plantas de fabricaci\u00f3n, centros sanitarios y oficinas remotas. Lo que veo ahora en estos entornos no es un rechazo a la nube, sino una conversaci\u00f3n mucho m\u00e1s estrat\u00e9gica sobre d\u00f3nde la nube funciona bien y d\u00f3nde no.<\/p>\n

La adopci\u00f3n de la nube avanz\u00f3 m\u00e1s r\u00e1pido que su realidad operativa<\/p>\n

A finales del a\u00f1o pasado, una ca\u00edda generalizada<\/a> de uno de los mayores proveedores de servicios cloud del mundo nos record\u00f3 de golpe que la resiliencia no se puede dar por sentada. El problema, originado en una regi\u00f3n central de su infraestructura, dej\u00f3 a miles de empresas y millones de sus usuarios sin poder acceder a servicios cr\u00edticos, creando un momento en que Internet parec\u00eda apagarse para muchas organizaciones. En M\u00e9xico, algunas de las organizaciones que sufrieron este golpe fueron Totalplay, as\u00ed como servicios de Mercado Libre, BBVA, Amazon M\u00e9xico, SAT, HSBC y Banamex, entre otros.<\/p>\n

Las plataformas que depend\u00edan de ese sistema, que inclu\u00edan aplicaciones ampliamente utilizadas y servicios financieros, sintieron el golpe. No se trat\u00f3 de un impacto limitado o aislado. Fue una sacudida que se extendi\u00f3 a trav\u00e9s de industrias y regiones, dejando en evidencia hasta qu\u00e9 punto la econom\u00eda digital moderna depende de un peque\u00f1o n\u00famero de plataformas centralizadas.<\/p>\n

Las interrupciones de servicio no son un escenario te\u00f3rico. Estudios recientes muestran que, aunque la frecuencia global de las ca\u00eddas ha disminuido en los \u00faltimos a\u00f1os, las interrupciones graves siguen afectando a las operaciones y generando costos significativos para las organizaciones. En el 2025 Annual Outage Analysis de Uptime Institute<\/a>, m\u00e1s de la mitad de los encuestados afirm\u00f3 que su \u00faltima interrupci\u00f3n importante supuso p\u00e9rdidas superiores a los 100.000 d\u00f3lares, y un n\u00famero significativo registr\u00f3 p\u00e9rdidas de m\u00e1s de un mill\u00f3n.<\/p>\n

Incluso cuando los proveedores anuncian niveles de disponibilidad superiores al 99,95%, peque\u00f1as interrupciones pueden traducirse en horas de productividad perdida, transacciones paralizadas, clientes frustrados y da\u00f1os reputacionales que persisten mucho despu\u00e9s de que los sistemas vuelvan a funcionar.<\/p>\n

La resiliencia depende de la arquitectura<\/p>\n

La resiliencia no se consigue con m\u00e1s de lo mismo. Apoyar todas las cargas cr\u00edticas en un \u00fanico proveedor o, como se hace a veces, repartirlas entre distintos proveedores que dependen de la misma infraestructura, redes o sistemas el\u00e9ctricos no elimina el riesgo, y genera una falsa sensaci\u00f3n de seguridad. La verdadera resiliencia depende de la diversidad\u00a0 arquitect\u00f3nica, una visibilidad operativa clara y de la capacidad de seguir funcionando incluso cuando una parte de la cadena falla.<\/p>\n

Algunas empresas est\u00e1n comenzando a reaccionar. Los modelos de infraestructura h\u00edbrida, que combinan la escalabilidad de la nube con infraestructura on-premises y edge computing, est\u00e1n ganando terreno. Actualmente, alrededor del 61% de las organizaciones empresariales utilizan entornos h\u00edbridos<\/a>, combinando nube p\u00fablica con infraestructuras privadas y locales para gestionar costos, riesgos y disponibilidad.<\/p>\n

Cuando las diferentes capas de infraestructura se alinean con las prioridades de negocio, latencia, costos, cumplimiento normativo o disponibilidad, las organizaciones obtienen mucho m\u00e1s que flexibilidad t\u00e9cnica: consiguen previsibilidad operativa.<\/p>\n

Las motivaciones para adoptar modelos h\u00edbridos no responden \u00fanicamente a la flexibilidad o la innovaci\u00f3n, sino a una percepci\u00f3n realista del riesgo y a la necesidad de equilibrar prioridades contrapuestas. Mientras los entornos cloud destacan por su escalabilidad y elasticidad, la infraestructura local sobresale en previsibilidad, control y resiliencia.<\/p>\n

La proximidad importa m\u00e1s que la escala<\/p>\n

La verdadera cuesti\u00f3n a la que se enfrentan hoy los responsables de IT ya no es si deben utilizar la nube, sino d\u00f3nde cada una de las infraestructuras disponibles aporta m\u00e1s valor. Muchas organizaciones est\u00e1n empezando a separar la propiedad de la infraestructura de la propiedad del negocio, entendiendo que distintas cargas de trabajo requieren enfoques distintos.<\/p>\n

La nube sigue desempe\u00f1ando un papel central. Contin\u00faa siendo indispensable para anal\u00edtica a gran escala, entrenamiento masivo de modelos de machine learning y cargas de trabajo que requieren procesamiento centralizado. Pero pocas organizaciones pueden justificar por s\u00ed solas ese nivel de capacidad computacional.<\/p>\n

Sin embargo, para aplicaciones que sostienen la operaci\u00f3n diaria, requieren respuesta en tiempo real o no pueden tolerar interrupciones, la proximidad es fundamental y es donde las estrategias h\u00edbridas est\u00e1n demostrando su valor. Entrenar grandes modelos anal\u00edticos en la nube tiene sentido. Sin embargo, la inferencia y la toma de decisiones operativas se est\u00e1n acercando cada vez m\u00e1s al lugar mismo en que se generan los datos. Apoyar esas cargas localmente puede reducir la dependencia a una conectividad externa constante y mejorar el rendimiento cuando cada milisegundo cuenta.<\/p>\n

La infraestructura h\u00edbrida requiere estrategia, no improvisaci\u00f3n<\/p>\n

La infraestructura h\u00edbrida no surge autom\u00e1ticamente. Muchas organizaciones fracasan cuando la abordan como una tendencia tecnol\u00f3gica en lugar de una decisi\u00f3n operativa. El primer paso es conocer claramente las cargas de trabajo, porque no todos los sistemas necesitan diversidad arquitect\u00f3nica. Los equipos de trabajo deben identificar qu\u00e9 aplicaciones generan ingresos, controlan operaciones f\u00edsicas o dependen de una capacidad de respuesta en tiempo real. Esas suelen ser las mejores candidatas para estrategias de resiliencia local.<\/p>\n

La responsabilidad operativa es otro punto habitual de fricci\u00f3n. Los entornos h\u00edbridos aumentan la complejidad cuando la vigilancia y la responsabilidad est\u00e1n fragmentadas. Las empresas deben definir qui\u00e9n gestionar\u00e1 los recursos cloud, qui\u00e9n administrar\u00e1 los sistemas locales y c\u00f3mo unificar\u00e1n el monitoreo entre esos entornos.<\/p>\n

Tambi\u00e9n conviene revisar los costos. El modelo de precios cloud favorece la elasticidad, pero tiene un precio. Para cargas de trabajo estables y continuas, los modelos de coste a varios a\u00f1os suelen\u00a0 demostrar que ejecutarlas localmente resulta m\u00e1s econ\u00f3mico.<\/p>\n

Los modelos h\u00edbridos tampoco son ideales para todos los casos. Equipos peque\u00f1os sin experiencia en infraestructura o empresas con una huella f\u00edsica m\u00ednima pueden no beneficiarse tanto. Las transiciones m\u00e1s eficaces suelen ser incrementales: comenzar con una carga claramente definida, medir resultados y expandirse de forma progresiva.<\/p>\n

La simplicidad como ventaja competitiva<\/p>\n

Las implicaciones son pr\u00e1cticas, no te\u00f3ricas. La econom\u00eda cloud favorece cargas variables y experimentales. Pero para sistemas maduros y cr\u00edticos para la operaci\u00f3n, que funcionan de forma continua, el coste suele ser menor cuando la infraestructura est\u00e1 correctamente dimensionada y situada cerca del lugar donde se generan los datos.<\/p>\n

Como resultado, la simplicidad se est\u00e1 convirtiendo en una ventaja competitiva. Las infraestructuras dise\u00f1adas para aportar claridad y previsibilidad son m\u00e1s f\u00e1ciles de gestionar bajo presi\u00f3n. La complejidad puede parecer sofisticada, pero a menudo introduce fragilidad. Los sistemas bien dise\u00f1ados fallan por razones comprensibles y se recuperan m\u00e1s r\u00e1pido cuando eso ocurre.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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