Recientemente Gartner pronosticó que el gasto mundial en infraestructura de nube soberana alcanzará los 80,000 millones de dólares en 2026, lo que constituye la señal más clara hasta la fecha de que el mercado de la nube está entrando en una fase más compleja para los líderes tecnológicos.
El crecimiento se ve impulsado no solo por la demanda, sino también por las preocupaciones en torno al control, la resiliencia y el riesgo. Para los CIO y CTO, esto desplaza la planificación de la nube más allá de la optimización hacia decisiones más complejas sobre costes, capacidad y ubicación.
Los resultados de proveedores como AWS muestran que la demanda de nube pública se mantiene fuerte, y esto solo aumentará con el interés en la IA. La capacidad se expande, los servicios se multiplican y la inversión sigue siendo intensa.
Sin embargo, para los líderes en tecnología empresarial, este crecimiento no elimina la necesidad de hacer concesiones. A medida que las cargas de trabajo impulsadas por IA se vuelven más intensivas en memoria y computación, las suposiciones sobre capacidad elástica y economía predecible son cada vez más difíciles de sostener, especialmente fuera de las plataformas de hiperescala, donde la exposición a la volatilidad de costos y los retrasos en el aprovisionamiento es más inmediata.
Esa presión se debe a la gran velocidad con la que la demanda de IA está pasando de la experimentación a la producción. Según un análisis Omdia, el gasto global en infraestructura en la nube alcanzó los 102,600 millones de dólares en el tercer trimestre de 2025, un 25 % más interanual, gracias a que las empresas escalaron las cargas de trabajo de IA en sus sistemas centrales.
Al mismo tiempo, una Investigación de Deloitte destaca que la IA ya no se limita a aplicaciones individuales, sino que se está convirtiendo en una capa fundamental de la pila tecnológica empresarial. Este cambio incrementa drásticamente la demanda de cargas de trabajo con uso intensivo de memoria y computación, modificando las suposiciones que los CIO pueden hacer sobre costo, escala y disponibilidad.
A medida que los precios se vuelven más volátiles y el aprovisionamiento menos predecible, los CIO se enfrentan a fricciones en programas diseñados para simplificar las cosas. Los proyectos se retrasan, los presupuestos se revisan y, en algunos casos, la infraestructura heredada se mantiene en funcionamiento más tiempo del previsto porque las alternativas no están disponibles o ya no son económicamente viables.
El problema no es simplemente un mayor gasto, sino una brecha cada vez mayor entre la ambición tecnológica y lo que la infraestructura subyacente puede soportar de forma realista.
Durante gran parte de la última década, la estrategia de la nube solía asumir una migración constante hacia plataformas públicas. A medida que las cargas de trabajo impulsadas por IA imponen demandas sostenidas de memoria y recursos computacionales, esta suposición se vuelve cada vez más difícil de mantener. Los CIO deben distinguir cada vez más entre las cargas de trabajo que realmente se benefician de la elasticidad a hiperescala, aquellas que requieren un control más estricto sobre los costos o la localización de los datos, y aquellas que necesitan la flexibilidad para adaptarse a las condiciones cambiantes.
En la práctica, esto está impulsando un enfoque más selectivo para la adopción de la nube, que equilibra la nube pública, la infraestructura privada y los modelos híbridos para gestionar los costos, el rendimiento y el riesgo.
Para muchas organizaciones, las arquitecturas híbridas se perfilan como la forma más pragmática de gestionar dicha complejidad. La nube pública sigue siendo la solución ideal para cargas de trabajo que se benefician de un escalado rápido, capacidad de ráfaga o acceso a servicios de IA gestionados. La infraestructura privada, por su parte, ofrece mayor previsibilidad en cuanto a costes, rendimiento y disponibilidad para sistemas con uso intensivo de memoria o críticos para el negocio.
De cara al futuro, la adopción de la nube está entrando en una nueva fase. La IA seguirá impulsando la demanda, mientras que es probable que persistan las limitaciones en materia de memoria, computación, energía y cadenas de suministro. En este contexto, la estrategia en la nube se convierte en algo que requiere una reevaluación regular en lugar de una revisión periódica.
Por Julio César Castrejón, Country Manager de Nutanix México
