Infraestructura invisible: cloud, legado y seguridad definirán el 2026

Las cifras lo dejan claro. Aunque el 38% de las organizaciones afirma estar probando agentes de IA, solo el 11% logró ponerlos en producción. El cuello de botella no es la inteligencia, sino la base estructural. Más del 80% del conocimiento corporativo sigue concentrado en datos no estructurados, degradando sistemas de RAG y obligando a las empresas a mantener validaciones humanas como muleta operativa. A medida que la IA migra del papel de copiloto al de operadora, el costo del error aumenta y la tolerancia a la improvisación cae drásticamente.

El primer pilar de esta ecuación es el legado. Informes recientes muestran que alrededor del 25% de la infraestructura considerada “misión crítica” ya opera en fin de soporte o cerca de ello, mientras que el 82% de las organizaciones sufrió interrupciones relevantes de TI en el último año. Además, se estima que el 80% del conocimiento corporativo aún reside en datos no estructurados y silos legados, lo que degrada sistemas de búsqueda y respuesta (RAG) e impide la autonomía de los agentes. Esta deuda técnica no solo encarece operaciones; bloquea la adopción de agentes, dificulta auditorías regulatorias y amplía riesgos de seguridad.

Escalar IA sobre arquitecturas parchadas es acelerar en una carretera llena de baches: el problema no aparece en el piloto, pero cobra su precio en producción. Por eso, la “higiene de datos” deja de ser un proyecto de TI para convertirse en una capa permanente del stack tecnológico. Las organizaciones que no ataquen esta fragmentación verán a sus agentes de IA “romperse” no por falta de inteligencia, sino por falta de contexto. El ROI del 31% proyectado para empresas brasileñas este año solo será capturado por quienes transformen el “AI-ready data” en un activo fluido y gobernado.

El segundo pilar es la nube - no como solución mágica, sino como extensión del legado cuando está mal planificada. Cerca del 70% de los CEOs admiten que sus entornos de nube fueron construidos “por accidente, no por diseño”. El resultado son costos superiores a lo previsto, reversiones de cargas de trabajo hacia on-premises y datos atrapados en entornos nunca desmantelados. En paralelo, el gasto global en nube pública se encamina a más de 700 mil millones de dólares anuales, mientras que el 90% de las organizaciones operará en modelos híbridos hasta 2027. El dilema deja de ser nube versus on-premises y pasa a ser previsibilidad versus elasticidad, especialmente en la economía de la inferencia, donde el costo relevante es decisión por segundo con SLA (acuerdo de nivel de servicio) garantizado.

No por casualidad, se anunció la inversión masiva de gigantes como AWS en América Latina - que suma más de 10,8 mil millones de dólares entre Brasil, México y Chile, lo que señala que la región ahora es un centro de procesamiento estratégico, y no solo una consumidora. Para el ejecutivo, esto significa que la multicloud debe dejar de ser una pesadilla de red para convertirse en una infraestructura elástica, capaz de ejecutar código legado hasta cinco veces más rápido mientras sostiene cargas de trabajo de IA en tiempo real.

El tercer pilar, y quizás el más urgente, es la seguridad. La criptografía post-cuántica dejó de ser un tema académico y entró en la agenda del consejo. Según un estudio, avances recientes redujeron drásticamente el número estimado de qubits necesarios para romper claves RSA de 2048 bits, mientras ataques del tipo “harvest now, decrypt later” ya están en curso. Apple, Microsoft, Google y AWS iniciaron la transición, pero el desafío real será físico y operativo: millones de dispositivos, sensores industriales y sistemas críticos no están preparados para algoritmos post-cuánticos. La actualización ocurrirá en olas y llevará años, y quien no empiece en 2026 quedará estructuralmente expuesto.

Las visiones recientes de especialistas ayudan a entender el cuadro completo. Por un lado, los agentes de IA dejan de ser reactivos y pasan a ejecutar tareas especializadas bajo supervisión humana, reorganizando flujos de trabajo y ampliando productividad. Por otro, esa autonomía solo es viable con fábricas de IA resilientes, datos gobernados, entornos híbridos e infraestructura soberana para cargas críticas. La colaboración entre personas y agentes exige identidad digital, control de acceso, observabilidad continua y arquitectura preparada para fallos - exactamente donde legado, nube y seguridad se encuentran.

El impacto de estos cambios se refleja directamente en la eficiencia organizacional, dando origen a la llamada “empresa superfluida”. La fricción interna, que históricamente cuesta a la economía global cerca de 8,8 billones de dólares al año, finalmente encontró un adversario a la altura. Al eliminar silos y automatizar flujos de ingeniería y I+D, los líderes proyectan reducciones de costo entre 35% y 50%. Sin embargo, el paradoxo de la superfluidez es que exige un rediseño estructural de punta a punta: procesos diseñados para humanos no se traducen a ciclos de milisegundos de la IA. El éxito exige la valentía de simplificar arquitecturas antes de perseguir la perfección.

El escenario en Brasil es particularmente prometedor, pero exige agilidad. Mientras el 23% de las tareas corporativas ya cuentan con soporte de IA, la meta de elevar ese nivel al 40% hasta 2027 tropieza con la escasez de talentos y la infraestructura obsoleta. Una investigación sobre el tema es enfática: las empresas que intentan escalar IA sobre modelos operativos tradicionales, como PMOs y comités secuenciales, enfrentan una tensión estructural insostenible. El liderazgo en 2026 no será medido por quién tiene el chatbot más impresionante, sino por quién tuvo la disciplina de reformar el “piso de fábrica digital” para soportar la autonomía.

Todo este desplazamiento explica por qué 2026 no será sobre novedades, sino sobre ejecución. El gasto corporativo en IA Generativa ya saltó de 1,7 mil millones de dólares en 2023 a 37 mil millones en 2025, convirtiéndose en costo recurrente de negocio. Al mismo tiempo, la infraestructura global necesaria para sostener la IA debe exigir más de 4 billones de dólares hasta 2030. En este contexto, la improvisación se convierte en riesgo financiero y la gobernanza pasa a ser producto: datos confiables, identidad clara, seguridad robusta e integración de extremo a extremo dejan de ser “buenas prácticas” y se convierten en prerrequisitos operativos.

El año que comienza será aquel en que las organizaciones tendrán que responder a una pregunta simple e incómoda: ¿nuestra infraestructura acelera o frena nuestra estrategia de IA? Atacar el legado, rediseñar la nube y anticipar la transición de seguridad no es un trabajo inspirador, pero es exactamente ese esfuerzo invisible el que separará a quienes escalan agentes de forma sostenible de quienes quedarán atrapados entre pilotos eternos y crisis recurrentes. La IA ya funciona. Lo que está en prueba ahora es la madurez estructural de las empresas.