Sin una red moderna, la IA se convierte en una promesa difícil de cumplir

Cuando hablamos de inteligencia artificial en el ámbito empresarial, la conversación suele girar en torno a modelos, casos de uso o mejoras de productividad. Sin embargo, hay una cuestióncmenos visible, y probablemente más decisiva, que muchas organizaciones todavía no se están planteando con suficiente profundidad: ¿está preparada su infraestructura para sostener realmente la IA?

A medida que las organizaciones aceleran la adopción de IA, edge computing y arquitecturas híbridas, las exigencias sobre las infraestructuras de conectividad se multiplican. Más datos, más procesamiento distribuido, más interdependencia entre aplicaciones y, al mismo tiempo, mayor necesidad de operar en tiempo real. Todo ello está sometiendo a presión a redes que, en muchos casos, fueron diseñadas para un contexto muy distinto.

Y aquí aparece una contradicción cada vez más evidente: queremos sistemas más autónomos, experiencias digitales inmediatas y decisiones basadas en datos en tiempo real, pero seguimos apoyándonos en redes que no siempre ofrecen el nivel de resiliencia, observabilidad y seguridad que este nuevo escenario exige.

Laura Guijarro, Offering Manager Network & Edge, Kyndryl España.

Durante años, las organizaciones han invertido en automatización para simplificar la gestión de red: reducir tareas manuales, agilizar configuraciones o mejorar la monitorización. Pero el contexto actual obliga a ir un paso más allá.

La cuestión ya no es únicamente automatizar procesos, sino construir infraestructuras capaces de anticiparse. Redes que permitan identificar anomalías antes de que impacten en el negocio, optimizar dinámicamente el tráfico, reforzar políticas de acceso o acelerar la respuesta ante incidentes.

No se trata de sustituir el criterio humano ni de hablar de autonomía total, sino de combinar inteligencia operativa, automatización avanzada y capacidad de observación para gestionar entornos cada vez más distribuidos y complejos.

Para que esto sea posible, la observabilidad adquiere un papel fundamental. A medida que las infraestructuras incorporan más servicios cloud, edge computing y cargas de trabajo de IA, las organizaciones necesitan comprender en tiempo real cómo se comporta la red y cómo interactúan aplicaciones, usuarios y datos. Sin esa visibilidad resulta mucho más difícil anticipar incidencias, optimizar el rendimiento o garantizar la experiencia digital que demandan los negocios actuales.

Porque, en la práctica, una estrategia de IA difícilmente puede escalar sobre infraestructuras incapaces de garantizar baja latencia, alto rendimiento o disponibilidad consistente. Cuando esto no ocurre, los problemas terminan aflorando rápidamente: cuellos de botella, degradación de experiencia, incremento de riesgos operativos y dificultades para capturar el retorno esperado de las inversiones tecnológicas.

Esta transformación tiene otra consecuencia relevante: la separación tradicional entre redes y ciberseguridad empieza a perder sentido.

El crecimiento de cargas de trabajo distribuidas, el acceso remoto, los entornos híbridos y los nuevos sistemas basados en IA están ampliando significativamente la superficie de exposición de las organizaciones. Y, paralelamente, los ciberataques son cada vez más sofisticados, automatizados y difíciles de detectar.

Esta preocupación se refleja también en los datos. Citando el último Kyndryl Readiness Report, basado en encuestas a altos directivos, los ciberataques son el principal riesgo empresarial externo identificado por las organizaciones. Sin embargo, solo el 37 % afirma estar realmente preparado para gestionarlos de forma eficaz.

El desafío es especialmente relevante en un contexto en el que la propia IA también está modificando las capacidades ofensivas. Desde campañas automatizadas hasta intentos de manipulación de datos o explotación acelerada de vulnerabilidades, las amenazas evolucionan al mismo ritmo que las capacidades tecnológicas.

Por otra parte, aunque pueda parecer un horizonte lejano, la computación cuántica ya empieza a formar parte de las conversaciones sobre ciberseguridad. Algunos expertos advierten de que determinadas capacidades cuánticas podrían poner en riesgo los estándares de cifrado actuales en los próximos años, mientras que estrategias como el «recoger ahora, descifrar después» ya están sobre la mesa. Por ello, cada vez más organizaciones están explorando la agilidad criptográfica como una forma de adaptar sus mecanismos de protección a medida que evolucionan las amenazas y los estándares de seguridad.

Por ello, enfoques tradicionales de “seguridad desde el diseño”, creados para entornos predecibles y basados en reglas, ya no son suficientes. Modelos como Zero Trust, arquitecturas SASE o la convergencia entre operaciones de red y seguridad, responden a la necesidad de proteger entornos distribuidos con políticas coherentes, visibilidad adecuada y capacidad de adaptación continua.

La presión sobre las infraestructuras no hará más que aumentar. La expansión de agentes de IA, el crecimiento del edge computing o incluso los futuros retos asociados a la computación cuántica obligarán a repensar las bases tecnológicas sobre las que operan las organizaciones.

Sin embargo, las inversiones en tecnología por sí solas no son suficientes. Para aprovechar todo el potencial de la IA y de las nuevas arquitecturas digitales, las organizaciones deben reforzar también la inversión en talento, dotando a los equipos de red, seguridad y operaciones de las capacidades necesarias para implementar, gestionar y gobernar entornos cada vez más autónomos, distribuidos y complejos.

Las organizaciones que afronten esta transformación con una visión de largo plazo estarán mejor posicionadas para maximizar el valor de sus inversiones en IA y otras tecnologías emergentes. Por el contrario, aquellas que retrasen la modernización de sus infraestructuras corren el riesgo de quedar limitadas por redes poco resilientes, mayores vulnerabilidades de seguridad y una creciente dificultad para escalar la innovación.

En la era de la IA, la modernización de la red ha dejado de ser una simple actualización tecnológica. Se ha convertido en ‘must’ estratégico.