Uno de los mayores obstáculos para la implementación efectiva de la inteligencia artificial (IA) en las empresas no reside ni en los modelos, ni en el talento en ciencia de datos, ni siquiera en la infraestructura tecnológica, sino en la gestión operativa.
Actualmente, las organizaciones se enfrentan a una compleja realidad híbrida donde aplicaciones, cargas de trabajo, entornos de ejecución y la propia infraestructura se distribuyen entre entornos locales, nubes públicas, ubicaciones edge y sitios desconectados. Cada una de estas capas emplea herramientas, proveedores y lenguajes operativos distintos, generando una fricción constante y ampliando la brecha entre la ambición de la IA y su ejecución práctica.
Latha Vishnubhotla, directora de plataforma de Hewlett Packard Enterprise (HPE), explica que los verdaderos retos comienzan en la «fase Day 2» de la operación, es decir, cuando la infraestructura ya está en marcha y funcional. «Los equipos pueden desplegar rápido, pero el tiempo real se consume en mantener y optimizar esa infraestructura en funcionamiento», apunta. 
La ruptura de la nube híbrida en el día 2
La operación en entornos híbridos no consiste en gestionar un solo entorno, sino múltiples capas heterogéneas. Hay que lidiar con diferentes ejecutores — desde bare metal y máquinas virtuales, hasta contenedores y plataformas nativas de IA — así como con infraestructuras variadas en cómputo, almacenamiento y redes de diversos proveedores. Además, las cargas de trabajo se distribuyen entre data centers, nubes públicas, ubicaciones edge y sitios aislados.
Cada segmento tiene sus propios sistemas de gestión y telemetría, lo que en caso de fallos dificulta identificar el origen real, pues los síntomas suelen estar alejados del problema original. Vishnubhotla destaca: «Estas capas se comunican entre ellas, pero el proceso no es lineal; hay que investigar a fondo para detectar el fallo concreto».
Mientras que la provisión inicial puede ser rápida, las operaciones posteriores — mantenimiento, resolución de incidencias y optimización — son las que generan complejidad y consumen recursos.
La multiplicación del reto con la IA
La creciente integración de la IA no solo eleva el nivel de exigencia, sino que también introduce nuevas maneras de gestionar las operaciones. La capacidad limitada de los centros de datos, así como las restricciones de consumo energético, refrigeración, costes y sostenibilidad, impiden simplemente aumentar la infraestructura a voluntad.
Por ello, conceptos como FinOps y GreenOps se vuelven esenciales para gestionar los recursos de manera eficiente. «Al ejecutar estas cargas de trabajo, es fundamental preguntarse qué infraestructuras están infrautilizadas o desperdiciadas», explica Vishnubhotla.
Los métodos operativos tradicionales, basados en la intervención humana, ya no pueden abordar la enorme cantidad de datos y las múltiples dependencias, especialmente en organizaciones a gran escala.
La plataforma de operaciones como tejido conectivo
Lo que necesitan las empresas es una plataforma operativa que integre y unifique todas las capas y herramientas de su infraestructura híbrida. Aquí es donde entra en juego HPE GreenLake, diseñada para ofrecer una experiencia unificada en la gestión de entornos híbridos — incluyendo instalaciones locales, privados en la nube, edge y co-ubicaciones — sin sacrificar control ni visibilidad.
GreenLake no oculta la infraestructura tras una capa de abstracción, sino que la hace completamente visible y manejable desde un único plano de control, que opera en la nube. Esto proporciona a los equipos una visión integral y precisa de todos los activos, un elemento esencial cuando se gestionan miles de ubicaciones y dispositivos.
El impacto revolucionario de la inteligencia artificial agentica
El próximo paso evolutivo es la incorporación de inteligencia artificial agentica dentro de la plataforma de operaciones. Esta IA está especializada en dominios específicos — redes, almacenamiento, cómputo — y aporta una inteligencia profunda para gestionar las operaciones diarias.
En palabras de Vishnubhotla: «Cada capa ya posee inteligencia propia. Si logramos que se conecten, podemos alcanzar resultados extremadamente potentes».
Surge entonces el concepto de malla agentica, en el cual los agentes de IA comparten contexto transversalmente durante la provisión, la identificación de problemas y la optimización. Esto reduce el tiempo para localizar la raíz de un fallo, disminuye las falsas alertas y abre camino a operaciones predictivas y, en última instancia, autónomas.
Un ejemplo claro es el mantenimiento predictivo: en lugar de reaccionar a las averías, el sistema anticipa qué componentes pueden fallar, prioriza las acciones más críticas y ayuda a los equipos a intervenir antes de que se produzcan interrupciones en cascada.
Agilizando el retorno de inversión en IA
Las operaciones agenticas también aceleran el retorno de la inversión en IA, un objetivo prioritario para cualquier organización.
Al contar con una visión conjunta a nivel de plataforma, los equipos pueden responder rápidamente a preguntas estratégicas como ¿qué dispositivos están conectados?, ¿dónde está desplegada la infraestructura?, ¿quién y cómo la está utilizando?, o ¿dónde se está desperdiciando capacidad?
GreenLake facilita la automatización mediante copilotos, servidores MCP y flujos de trabajo basados en interfaces gráficas, reduciendo tiempos de provisión y la carga operativa. Los agentes de IA incluso pueden predecir la demanda y cerrar ciclos de retroalimentación que tradicionalmente demoraban semanas.
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Vishnubhotla subraya: «El cuello de botella siempre ha estado en las operaciones. Las empresas necesitan desplegar y operar su infraestructura desde el día cero hasta el día n para maximizar el valor de la IA cuanto antes».
Una plataforma integral, no una herramienta aislada
La complejidad híbrida ha llegado para quedarse, la presión que ejerce la IA sobre la infraestructura no cesa y las operaciones posteriores continúan aumentando en dificultad.
Por ello, la industria converge en una conclusión: la respuesta no está en añadir más herramientas, sino en adoptar una plataforma operativa unificada e inteligente.
GreenLake integra visibilidad, AIOps agentica e inteligencia multidominio en una plataforma diseñada para las necesidades reales de las empresas actuales. Conecta los silos, escala los equipos operativos y transforma la infraestructura de un factor limitante a un aliado.
Si la IA es el futuro de las empresas, las operaciones son la llave que abre esa puerta. Y la plataforma de operaciones potenciada por IA agentica es el medio para desbloquear ese futuro.
