Cada euro de gasto tecnológico no planificado debe recuperarse. Por cada euro no presupuestado que afecta directamente al beneficio operativo (EBIT) y que la organización se compromete a gastar, ¿cuántos ingresos adicionales necesita generar el negocio para poder cubrirlo? La mayoría de las decisiones de infraestructura aún se toman sin tener en cuenta esa cifra. Eso ha empezado a cambiar.
Los presupuestos de TI de las empresas están sometidos a presiones desde varios frentes a la vez. Las plataformas de virtualización ya consolidadas presentan un mayor riesgo comercial que hace un año. El gasto en la nube pública sigue siendo difícil de predecir. Los precios de los componentes y los plazos de entrega están alargando los ciclos de renovación. La IA ha pasado de ser un tema de interés para los consejos de administración a convertirse en una expectativa de resultados, a menudo antes de que los datos, la gobernanza y el modelo operativo estén preparados.
La ambición no constituye el problema. Es la ejecución en condiciones económicas más estrictas.
Parte de esta dificultad es estructural. Durante años, la opción más sensata ha sido una arquitectura integrada: una plataforma de virtualización consolidada que se ejecuta en dispositivos de hardware con gestión del ciclo de vida. Ha sido eficiente de operar y sencillo de administrar. Esa misma integración ha hecho que la infraestructura sea difícil de cambiar. Cuando cambian las condiciones del mercado, ya sea en materia de licencias, precios de hardware o suministro, una plataforma muy interdependiente deja poco margen de reacción. Una baja fricción para operar puede convertirse en una alta fricción para cambiar.
Muchas organizaciones ahora están sintiendo esa fricción. Quieren reequilibrar y, en algunos casos, rediseñar la arquitectura. Lo que desean evitar es una decisión que les lleve a encontrarse en la misma situación dentro de tres o cuatro años, atados a un modelo del que no puedan desligarse sin tener que llevar a cabo otro costoso reinicio.
El problema de las colas para repostar
Hay un paralelismo útil en la forma en que se comporta la gente cuando se produce una escasez de combustible. Se corre la voz de que el suministro es limitado y todo el mundo se dirige a la gasolinera al mismo tiempo. La avalancha hace que las reservas de los surtidores se agoten más rápido y eleva el precio. Quienes más pagaron estaban reaccionando ante el comportamiento de los demás, no ante sus propias necesidades. En las infraestructuras se observa el mismo patrón. A medida que se alargan los plazos de entrega y suben los precios, el instinto es comprar capacidad ahora, pagando una prima, antes de que exista la demanda. A veces, esa es la decisión correcta. Pero, a menudo, la pregunta más pertinente es por qué existe esa demanda en primer lugar y qué se eliminaría con un diseño diferente.
El control de costes se ha convertido en un problema dentro del modelo operativo
El control de costes solía ser un ejercicio de compras. Renegociar un contrato, reducir la capacidad en la nube no utilizada, retrasar una renovación, consolidar proveedores. Cada una de estas medidas puede ser de ayuda. Sin embargo, ninguna aborda el problema de fondo si infraestructura ya no se adapta a las necesidades del negocio.
Las decisiones de infraestructura se acumulan con el tiempo. La adopción de la nube ha mejorado la velocidad y creado riesgo de consumo. Las plataformas de larga duración ahora tienen más peso comercial. Las aplicaciones a menudo se ejecutan donde se colocaron por primera vez, no donde tienen más sentido hoy en día. Los datos se encuentran en entornos con un control, una protección y una visibilidad de costes inconsistentes. El resultado es fricción, y la fricción absorbe el presupuesto.
El mejor punto de partida es la visibilidad. Los líderes necesitan una visión clara de la infraestructura tal y como está: el comportamiento de la carga de trabajo, los riesgos relacionados con las licencias, la capacidad, la resiliencia, la ubicación de los datos y los costes operativos. A partir de ahí, pueden decidir qué optimizar, qué consolidar, qué migrar y qué retener. Sin esa visión, las decisiones siguen siendo reactivas. Con ella, la reducción de costes se convierte en parte de un plan más amplio para mejorar el control.
La virtualización vuelve a figurar en el orden del día del consejo de administración
La virtualización llegó a estar tan consolidada que muchas organizaciones dejaron de tratarla como una decisión estratégica vigente. Pasó a un segundo plano. Eso ha cambiado. Los cambios en las condiciones de licencia y los precios de la virtualización han llevado a muchos a replantearse los costes, la dependencia y la elección de la plataforma a largo plazo. Para algunos, la preocupación más inmediata es el riesgo a la renovación. Para otros, es la cantidad de dependencia operativa vinculada a un único modelo.
En nuestros mercados esto ya es perceptible. La mayoría de las organizaciones están considerando un replanteamiento de la virtualización, y la tarea consiste en encontrar un equilibrio entre el riesgo, el tiempo, los costes a lo largo del ciclo de vida de la decisión y la sostenibilidad. Esto implica evaluar las plataformas, los hipervisores y el entorno en el que cada carga de trabajo y cada aplicación deben ejecutarse realmente.
Una sustitución apresurada es la respuesta equivocada. La elección del hipervisor importa, y debe enmarcarse en una visión más amplia de la modernización. Algunas cargas de trabajo se quedan donde están. Algunos son adecuados para la optimización o la consolidación. Algunos se trasladan a una plataforma alternativa. Otros se adaptan a la nube privada, la nube pública, el perímetro o los servicios gestionados.
El mercado está convergiendo hacia un principio claro: determine qué decisiones es probable que tenga que revisar más adelante y, después, diseñe la arquitectura de modo que esos cambios generen la menor fricción posible. En la práctica, eso significa maniobrabilidad en tiempo de ejecución, la libertad para mover cargas de trabajo y cambiar plataformas sin necesidad de rediseñar todo, combinada con la gestión del ciclo de vida de pila completa. El objetivo es mantener los beneficios de administración de una plataforma integrada y gestionada, a la vez que se recupera la flexibilidad y la protección de la inversión de un diseño de tres niveles más abierto. Una capa de servidores y almacenamiento independiente del hipervisor lo hace posible, ya que separa la decisión sobre la carga de trabajo de la decisión sobre el hardware.
La pregunta de siempre era cómo sustituirlo todo. La pregunta más acertada es en qué aspectos la infraestructura necesita más margen de maniobra. La maniobrabilidad reduce el riesgo de verse obligado a tomar decisiones costosas debido a las condiciones de las licencias, los precios de mercado o las limitaciones de las plataformas. Además, permite financiar mejoras, ya que el ahorro en un ámbito genera margen de maniobra en otro.
La nube híbrida es una decisión económica, no solo una arquitectura
A menudo se habla de la nube híbrida como un modelo de diseño. Resulta más adecuado entenderla como una opción económica. El objetivo es colocar cada carga de trabajo donde ofrezca el equilibrio adecuado entre rendimiento, resiliencia, seguridad, coste y control. Algunas cargas de trabajo se adaptan a la nube pública. Otras son más prácticas o más económicas en las instalaciones. Es posible que las cargas de trabajo con gran volumen de datos tengan que permanecer cerca de donde se crean o se gestionan los datos. La demanda estacional puede utilizar capacidad temporal de la nube y luego volver a un estado de menor coste.
Esta idea se ve reforzada por la normativa. En España, el sector público lo lidera, porque el Esquema Nacional de Seguridad (ENS) establece requisitos no solo para la residencia de datos, sino para la forma en que se operan las plataformas de TI. En el sector bancario, DORA impulsa las decisiones relativas a la resiliencia y la respuesta en materia de ciberseguridad. Estas son razones económicas, no solo técnicas, para pensar detenidamente en la ubicación y el control de las cargas de trabajo.
El modelo híbrido funciona cuando se diseña deliberadamente. Aunque se haya construido por accidente, crea duplicación, gobernanza inconsistente y responsabilidad poco clara. Aunque se haya creado de forma planificada, adapta las necesidades de las cargas de trabajo a la economía de la plataforma y evita el patrón habitual de que el gasto en la nube aumente más rápido que el valor empresarial.
El modelo operativo importa tanto como la plataforma. La estandarización crea coherencia. La consolidación reduce el desperdicio. La automatización elimina el esfuerzo manual y reduce el riesgo operativo. La orquestación permite a los equipos administrar servicios en entornos con menos fricción. Aquí es donde SCC España cobra sentido. Los clientes necesitan un socio tecnológico que analice toda su infraestructura en su conjunto, en lugar de empezar ofreciendo una solución basada en un único producto. Esto implica evaluar el entorno actual, detectar ineficiencias y riesgos, y elaborar un plan por fases en función de las prioridades de la empresa. Los presupuestos son ajustados y los plazos son fijos. Los planes lo reflejan.
La IA aumenta el precio de cometer errores en la estrategia de infraestructura
La IA está cambiando la conversación sobre la infraestructura. Pone de manifiesto aquellas debilidades que antes las organizaciones eran capaces de sortear. Es posible que una empresa desee contar con operaciones basadas en la inteligencia artificial, un mejor conocimiento de los clientes o una toma de decisiones más ágil. Las preguntas más difíciles vienen primero. ¿Dónde están los datos? ¿Se encuentran clasificados y protegidos? ¿Es posible procesarlos en el lugar adecuado? ¿Cuánto costará el servicio informático? ¿Qué latencia, resiliencia y gobernanza necesita el caso de uso?
Algunas cargas de trabajo de IA funcionan bien mediante servicios de nube pública. Otras generan un volumen de datos demasiado elevado, son demasiado sensibles o dependen en exceso del rendimiento como para que resulte rentable. La ingesta de vídeo, el análisis a gran escala, el procesamiento en el borde y los casos de uso de datos privados suelen requerir entornos locales o dedicados. La preparación para la IA no es una iniciativa independiente. Se basa en la preparación de la infraestructura, la preparación de los datos y la preparación operativa.
Este punto se ve reforzado por la normativa. En virtud de la Ley de la UE sobre la IA, y por motivos de seguridad y buenas prácticas, la gobernanza y la distribución de la carga de trabajo constituyen una prioridad. A medida que se generaliza el uso de la IA, a menudo en forma de IA agéntica que se ejecuta en una infraestructura híbrida, es necesario controlar y proteger los datos, las rutas entre sistemas, los usuarios y las aplicaciones. Esto requiere la misma disciplina de orquestación y gestión que se aplica a cualquier otra carga de trabajo crítica.
Existe cierta presión comercial para moverse rápidamente, y seguir al resto conlleva su propio riesgo. Las organizaciones que se saltan la fase preparatoria desarrollan proyectos piloto costosos que no pueden ampliarse de forma segura ni económica. Quienes primero comprendan su infraestructura podrán priorizar casos de uso, elegir las plataformas adecuadas y gestionar los costes desde el principio. Lo más sensato es introducir la IA en la estructura de datos y en los procesos empresariales a un ritmo mesurado, mientras que las eficiencias a corto plazo en otros ámbitos contribuyan a financiar el trabajo.
Dónde ayuda SCC
La mayoría de las empresas no necesitan otra conversación impulsada por el proveedor. Necesitan una visión más clara de sus opciones y un plan que puedan defender ante el consejo de administración.
SCC ayuda a las organizaciones a trazar el recorrido a lo largo de los próximos tres años. Esto comienza por identificar aquellos ámbitos en los que el coste, el riesgo y la complejidad van en aumento: el riesgo asociado a la virtualización, el uso de la nube pública, la eficiencia de los centros de datos, la ubicación de las cargas de trabajo, la resiliencia y la preparación de las plataformas de inteligencia artificial. El valor proviene de unir esos puntos en un plan por fases que identifica eficiencias a corto plazo, a la vez que protege la libertad de cambiar de dirección más adelante.
HPE amplía su oferta en los ámbitos de la nube híbrida, la infraestructura, la protección de datos, la gestión y las plataformas preparadas para la IA. SCC aporta su experiencia en asesoramiento, integración y operaciones para aplicar esa capacidad en función de las prioridades de cada cliente.
En España, esta asociación está muy consolidada. SCC cuenta con la categoría de proveedor de soluciones Gold de HPE y dispone de competencias en toda la cartera de HPE. Además, es un centro de referencia en la prestación de servicios «as-a-Service» y cuenta con una amplia experiencia reconocida en GreenLake. Para la infraestructura de IA, SCC forma parte del programa Zenith de HPE. SCC integra las soluciones de HPE en servicios profesionales especializados y gestionados, de modo que el éxito y la adopción por parte de los clientes sigan formando parte del plan, en lugar de ser una cuestión secundaria.
Esa amplitud se refleja en todos los sectores. SCC España trabaja con organizaciones del sector público, la banca, los seguros, la industria farmacéutica, las universidades, la industria manufacturera y el comercio minorista, utilizando tecnologías de HPE como elementos fundamentales, desde soluciones de computación, almacenamiento y resiliencia hasta computación para IA, infraestructura como código, almacenamiento de nueva generación y grandes plataformas para datos no estructurados. Algunos resultados se obtienen solo con HPE. Muchos combinan HPE con integraciones de un conjunto más amplio y probado de tecnologías de socios.
El resultado es una ruta por fases basada en la infraestructura, el perfil de carga de trabajo, la situación presupuestaria y los resultados que la empresa necesita proteger.
En la práctica: un regulador utiliza IA para evaluar la IA
Un ejemplo reciente del trabajo europeo de SCC muestra cómo se desarrolla esto. Un regulador líder mundial de atención sanitaria y medicamentos necesitaba evaluar una oleada de rápido crecimiento de dispositivos médicos basados en inteligencia artificial y de medicamentos desarrollados conjuntamente con esta tecnología, y los métodos de revisión tradicionales no podían seguir el ritmo. Los modelos que se evaluaron contenían algunos de los datos más sensibles y de la propiedad intelectual más valiosa del sector sanitario, por lo que la nube pública por sí sola no resultaba adecuada. El material no podía salir de un entorno de confianza, y las cargas de trabajo eran demasiado sensibles y dependientes del rendimiento como para basarse en una economía difícil de predecir.
En colaboración con HPE, SCC ha puesto a disposición del equipo de evaluación del organismo regulador una plataforma de IA segura y apta para entornos de producción, basada en la arquitectura NVIDIA RTX y situada en el centro de sus cargas de trabajo más sensibles. En lugar de sustituir lo que la organización ya tenía en funcionamiento en la nube pública, el diseño lo complementó, llevando la capacidad de cálculo hasta los datos, de modo que los modelos confidenciales pudieran analizarse a gran escala sin necesidad de trasladarlos en ningún momento. Esto constituye ahora la base de una estrategia a más largo plazo que abarca la nube privada, la pública y la híbrida, en la que el trabajo más sensible se mantiene cerca y protegido. En la práctica, es el mismo principio: decida qué cargas de trabajo deben permanecer bajo su control y, a continuación, diseñe la arquitectura de modo que el coste y la flexibilidad mejoren juntos en lugar de competir.
El hilo conductor es el control.
La economía de las infraestructuras ha cambiado, y las suposiciones del último ciclo hacen que el siguiente sea más difícil de financiar. Todos los euros de gasto en tecnología no presupuestados aún tienen que recuperarse en ingresos. Una revisión estructurada del coste, la colocación de la carga de trabajo y la elección de la plataforma proporciona a los responsables de TI una mejor base para realizar esos cálculos, y un diseño que no tendrán que deshacer en tres años.
Empiece por identificar en qué puntos se cruzan actualmente la presión sobre los costes, la resiliencia y la demanda futura, y en qué casos un modelo más flexible eliminaría las fricciones que encarecen el cambio.
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