En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha dejado una huella significativa en numerosos campos y sectores, y uno de los ámbitos en los que la IA ha tenido un impacto transformador es en los centros de datos. Estas infraestructuras críticas, han encontrado en la IA una herramienta invaluable para mejorar su eficiencia operativa, optimizar sus recursos y aumentar su capacidad de procesamiento.

Gartner estima que el mercado de la IA alcanzará un valor superior a los 134 billones de dólares para el 2025. Estas cifras son impulsadas por la reducción de procesos manuales, la automatización de tareas, la recopilación y el reconocimiento de información e incluso alargar la vida útil de los equipos; factores que recobran especial importancia en los data center.

La democratización de este tipo de inteligencia llegó para quedarse en la industria de los centros de datos, cada vez será más común la interacción humana con robots o máquinas que realizarán tareas repetitivas o cotidianas, mientras que el personal que opera las infraestructuras podrá dedicarse a labores estratégicas que impulsarán el crecimiento del negocio.

Gestión del cambio

Incluir estrategias de IA en el sector de procesamiento de datos implica utilizarla en las operaciones diarias, capacitar al personal y crear una verdadera cultura de cambio hacia nuevas formas de realizar los procesos de la compañía. Según Gartner en los próximos cinco años las organizaciones adoptarán aplicaciones de IA más fiables, responsables y sostenibles ambientalmente. Además, la IA es una herramienta invaluable para mejorar su eficiencia.

Aunque la inteligencia artificial avanza a pasos de gigante, sigue presentando desafíos para los equipos implementadores de estas soluciones. Por ello es necesario dotar al personal de la visión estratégica del negocio y definir una clara ruta de cambio y evolución hacia tecnologías emergentes.

El mismo informe de la firma consultora revela que en 2025 más del 50% de las empresas habrán ideado plataformas de orquestación de la IA para ponerla en funcionamiento.

Optimización y Eficiencia para los centros de datos

Uno de los mayores desafíos en los centros de datos es la gestión eficiente de los recursos, como la energía, el enfriamiento, el espacio físico y la capacidad misma de procesamiento. La IA ha permitido desarrollar algoritmos y sistemas de gestión inteligente que optimizan el uso de estos recursos.

Por ejemplo, los sistemas de IA pueden analizar en tiempo real los patrones de consumo de energía y ajustar la distribución eléctrica para minimizar el desperdicio. Asimismo, pueden regular la temperatura y los sistemas de enfriamiento de manera precisa, evitando el sobrecalentamiento y reduciendo los costos operativos.

La inteligencia artificial ya está contribuyendo con la industria para ser más eficiente en los procesos, pero también destaca en varios aspectos fundamentales para nuestra industria:

  • Eficiencia en el procesamiento de datos

La IA también ha mejorado significativamente la eficiencia del procesamiento de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural han permitido desarrollar sistemas de inteligencia artificial capaces de analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida y precisa.

Esto ha posibilitado la automatización de tareas repetitivas y la toma de decisiones inteligentes en tiempo real. Los centros de datos ahora pueden procesar y analizar información compleja de manera más eficiente, lo que facilita la identificación de patrones, la detección de anomalías y la generación de conocimientos valiosos para las organizaciones

  • Seguridad y mantenimiento predictivo

La seguridad de los centros de datos es una preocupación primordial, y la IA ha demostrado ser una herramienta efectiva en este sentido. Los sistemas de inteligencia artificial pueden monitorear constantemente la red y los sistemas de seguridad, detectando posibles amenazas y actuando de manera proactiva para evitar ataques.

  • Prevención de fallas

La IA permite el mantenimiento predictivo, ya que puede analizar datos históricos y en tiempo real para predecir fallas o problemas potenciales en los equipos. Esto facilita la planificación de mantenimientos preventivos, reduciendo el tiempo de inactividad y mejorando la disponibilidad de los servicios.

  • Sostenibilidad

La inteligencia de datos permite establecer el uso de energías dentro del centro de datos y saber cuáles equipos están consumiendo más KW. La optimización de los equipos permite reducir la pérdida de energía contribuyendo a la reducción de la huella de carbono.

Si bien es cierto, ha resurgido el debate sobre los alcances de la IA, lo cierto es que los beneficios de estas tecnologías conducen al éxito empresarial y responden a las estrategias de digitalización que cada vez más demandan los usuarios.

Como bien apunta Gartner, las organizaciones seguirán buscando en la inteligencia artificial una forma de mejorar sus procesos de toma de decisiones. Aquellas que tengan la perspicacia de adoptar estos métodos rápidamente lograrán diferenciarse más de la competencia y ganarán agilidad y capacidad de respuesta ante los cambios del ecosistema.

IA desde la mirada experta

Juan Carlos Londoño es Pre-Sales Director de Ingenium y cuenta con amplia experiencia en la industria de los data center, ha liderado proyectos de gran tamaño en la región Latinoamericana. Conversamos con él y estas es su perspectiva con respecto a la IA:

¿Por qué la IA se convierte en una herramienta que impulsa la optimización de los data center?

“La IA puede ayudar a la optimización desde diferentes aspectos:

  1. Operación Automatizada: realizando tareas rutinarias y repetitivas de la operación diaria de los data center, analizando tendencias y múltiples variables de una forma más rápida que las personas, ayudándoles a tomar decisiones correctas de una manera más ágil o incluso anticipada, por ejemplo, anticipando posibles fallos de componentes o de necesidad de reemplazo de partes o repuestos de manera proactiva, por medio del mantenimiento predictivo. 
  2. Gestión de la eficiencia energética: por medio de ajustes automatizados del control de sistema de enfriamiento, el apagado automático de equipos TI con baja carga de trabajo, entre otros.
  3. Gestión de la capacidad: por ejemplo, ajustando dinámicamente las cargas de trabajo del ambiente híbrido de TI (cargas que se soportan en el DC propio Enterprise y las cargas que se llevan a la Nube a un proveedor tercero); analizando mucho más rápidamente que las personas, las diferentes variables de espacio físico, capacidad eléctrica, capacidad de enfriamiento, densidad eléctrica de nuevos equipos o gabinetes, para gestionar más eficientemente la capacidad misma de infraestructura física del data center”.

 

¿En qué medida se ha adoptado la IA en los proyectos de DC en Latam?

“En general estamos en una etapa insipiente donde apenas se están empezando a implementar IA en la región. Los fabricantes de equipo de infraestructura física cada vez más están integrando en sus nuevos modelos, características de ajustes automatizados basados en desarrollos de IA”.

¿Cuáles acciones ya son una realidad gracias a la IA?

“Cada vez es más común ver más integraciones y mejores automatizaciones en las plataformas de gestión de la infraestructura física (BMS / DCIM) y de la infraestructura de TI (ITSM, los hypervisores de gestión de la virtualización), orientados a los 3 aspectos que indicaba en la primera respuesta. También ya se cuentan con herramientas de diseño que, empleando la IA y Realidad Aumentada, facilitan el proceso de diseño y construcción de proyectos de DC”.

¿En el futuro, cuáles considera usted que serán los hitos más importantes de la IA en los Data Center?

“En el futuro vamos a tener mayor participación de la IA en la operación de los DC, facilitando la labor de los responsables de la operación del día a día, pero no reemplazando a los operadores, ya que éstos se van a seguir necesitando para supervisar las tareas realizadas o recomendaciones que provea la IA, para tomar decisiones, especialmente cuando las cosas se “salgan del manual”; y para implementar nuevas tecnologías y procesos.

También la IA va a permitir tener una mejor seguridad física de los ambientes de DC, ayudando a los responsables de seguridad física, a identificar más rápidamente intrusiones o accesos no autorizados.

La gestión de la capacidad de TI y de infraestructura física, y de la eficiencia energética, y cómo hacerlas cada vez más eficientes y optimizadas, será algo en lo que sin duda seguirá avanzando el IA con el paso de los años”.