El sector financiero se ha consolidado como uno de los sectores más estratégicos para la computación de alto rendimiento (HPC) combinada con la inteligencia artificial en Latinoamérica, según Joaquim Merino, director de ventas de HPC e IA de Lenovo en la región. En una entrevista concedida a DCD, el ejecutivo explicó que actividades como el análisis de riesgo crediticio y la negociación de alta frecuencia (high-frequency trading) implican el manejo de grandes volúmenes de datos y el uso de sofisticados algoritmos de aprendizaje automático, lo que exige una capacidad computacional excepcional.

Según Merino, su área actúa en tres frentes dentro de Lenovo: el apoyo interno a los equipos comerciales y técnicos de la empresa en cuestiones relacionadas con la HPC y la IA, que, en su opinión, exigen competencias poco habituales en comparación con las cargas de trabajo tradicionales de los centros de datos, como el CRM; la promoción externa de soluciones, servicios y colaboraciones para clientes del sector público y privado; y la coordinación con los principales socios del ecosistema de IA, como Nvidia, HP, AMD e Intel.

El auge de la IA y el legado de la HPC

Este ejecutivo, que lleva trabajando con HPC desde 1989, recordó que esta tecnología solía ser extremadamente restrictiva, dominada por unos pocos fabricantes con arquitecturas propietarias y de difícil acceso. Afirma que la reducción de los costes, derivada de la evolución de las arquitecturas de clúster basadas en x86 y de las GPU, ha hecho económicamente viable la actual expansión de la inteligencia artificial. Para Merino, la IA como campo de estudio es anterior a la HPC, pero fue la maduración de la computación de alto rendimiento lo que permitió que la IA «despegara», al soportar el consumo de grandes volúmenes de datos que exigen el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

En cuanto a la IA y a las cargas de trabajo que más presionan hoy en día a la infraestructura bancaria, el ejecutivo distinguió entre las demandas dirigidas al público, como los chatbots y las herramientas generativas de atención al cliente, y las demandas internas, como el análisis de crédito y el high-frequency trading, cada una con requisitos computacionales distintos. Para Merino, sin embargo, el mayor reto para el sector financiero aún está por llegar: el momento en que la IA generativa comience a interactuar individualmente con cada cliente para ofrecerle un asesoramiento financiero personalizado, lo que aumentará de forma significativa el consumo de tokens y, por consiguiente, de energía y agua en los centros de datos.

Madurez desigual entre instituciones

Los datos del CEO Playbook 2026, un estudio de IDC en colaboración con Lenovo, revelan que el 97 % de las organizaciones latinoamericanas tiene previsto aumentar la inversión en IA. Merino afirmó que cada entidad financiera se encuentra en una situación distinta en cuanto a madurez digital. Para él, no hay duda de que quien no avance en la adopción de la inteligencia artificial perderá competitividad, no necesariamente por dejar de ofrecer una novedad llamativa al cliente, sino por no disponer de herramientas de análisis y de toma de decisiones que proporcionen una ventaja competitiva. El ejecutivo describió la inteligencia artificial como un mecanismo para extraer valor a partir de datos ya existentes, y no como una tecnología capaz de crear información nueva. En este sentido, argumentó que la urgencia actual no radica únicamente en disponer de datos bien gestionados y estructurados, sino también en explotarlos de manera eficaz, antes de que otros agentes lo hagan.

En cuanto a la gobernanza de los datos, Merino afirmó que el sector financiero ya abordaba el tema como una prioridad mucho antes de que se popularizara la IA, lo que lo sitúa por delante de otros sectores, como el manufacturero, e incluso de áreas del Gobierno, que presentan un grado de madurez desigual entre ministerios como los de Sanidad, Energía, Seguridad y Economía. Para ilustrar el riesgo de no explotar los datos estratégicos, el ejecutivo citó la legislación brasileña que considera los datos geológicos como propiedad nacional y señaló que, hoy en día, ningún sistema es inviolable, por lo que corresponde a las organizaciones mitigar los riesgos de acceso indebido y no buscar una protección absoluta.

Energía: el cuello de botella estructural de la región

Al abordar la ingeniería de hiperdensidad en los centros de datos, Merino calificó el consumo energético del sector como un problema grave. Citó una previsión de IDC según la cual los centros de datos en funcionamiento en todo el mundo consumirán 100 GW hasta 2030, un nivel equivalente a la mitad de la capacidad instalada total de Brasil, que hoy ronda los 200 GW. Como ejemplo concreto, se refirió al superordenador del PBIA, con un presupuesto de 1.000 millones de reales, cuya instalación está prevista en Río Grande del Norte debido al excedente de energía eólica anunciado recientemente en el estado.

Merino señaló que, aunque reconoce el mérito de esta elección, la dependencia de una fuente intermitente como la energía eólica plantea dudas sobre la estabilidad del suministro para una infraestructura crítica, y subrayó que la máquina, aun así, ya parte de una capacidad limitada frente a las futuras necesidades de entrenamiento e inferencia de modelos nacionales. Para el ejecutivo, la escasez de energía disponible es hoy en día el principal factor limitante para la instalación de nuevos centros de datos de gran tamaño en América Latina, lo que también explica por qué la adopción de la IA en la región todavía se considera baja.

Neptune: refrigeración líquida para reducir el espacio y el consumo energético

En cuanto a la optimización del espacio físico en los centros de datos, Merino atribuyó los avances de Lenovo, como la reducción de la densidad en un 50 %, a la arquitectura de refrigeración líquida Neptune, desarrollada a lo largo de 13 años y que actualmente se encuentra en su sexta generación. La solución, según Merino, ha evolucionado desde un sistema que solo extraía calor de la CPU hasta una arquitectura que refrigera todos los componentes del servidor que generan calor —incluida la memoria, la fuente de alimentación y las tarjetas PCI— mediante conductos de cobre con tecnología específica para evitar la condensación.

Merino destacó que la eliminación de la necesidad de ventiladores, que ocupan mucho espacio físico en el centro de datos, permite reducir el tamaño de los servidores y hacer que los equipos sean mucho más silenciosos. Según él, la solución se ha desarrollado en colaboración con el equipo de ingeniería de Nvidia, cuyas principales GPU también utilizan refrigeración líquida, lo que se traduce en una reducción del consumo energético de alrededor del 40 %. El ejecutivo también comparó el circuito cerrado de agua utilizado por Lenovo con las soluciones de la competencia basadas en glicol, una sustancia que calificó de tóxica y sujeta a requisitos normativos adicionales para los centros de datos.

¿Nube pública, IA soberana o modelo híbrido?

En cuanto a la posibilidad de que la arquitectura Neptune, aplicada a plataformas como la AI Cloud Giga Factory de Nvidia, se adapte a los bancos que deseen construir su propia infraestructura de IA, en lugar de depender únicamente de la nube pública, Merino relacionó la decisión con el debate sobre la soberanía de los datos. En su opinión, las instituciones financieras tenderán a adoptar un modelo de IA híbrido, manteniendo los datos sensibles en entornos propios (giga factories on-premises) mientras evalúan, caso por caso, la relación entre el riesgo financiero de una filtración y la relación coste-beneficio de mantener las cargas de trabajo en la nube. Lenovo mantiene una estrecha relación con los proveedores de servicios en la nube, afirma Merino, y el papel de su equipo es de carácter consultivo, orientando a los clientes del sector financiero a sopesar los riesgos y los costes entre mantener los datos en las propias instalaciones y en la nube, sin que ello suponga una competencia con los CSP (proveedores de servicios en la nube).

A partir del 1 de septiembre, Joaquim Merino encabezará una gira de presentación sobre inteligencia artificial por Latinoamérica, con paradas en Santiago, Ciudad de México, Bogotá, Lima, Asunción y Buenos Aires, que concluirá en Brasil. El tema central de la iniciativa será la soberanía tecnológica y de datos aplicada a las necesidades de IA en la región.

En opinión del ejecutivo, la inteligencia artificial se convertirá en «la próxima arma de decisión masiva», y los países u organizaciones capaces de extraer valor de sus datos de manera eficiente tendrán una ventaja competitiva y geopolítica. Para Merino, la construcción de la soberanía en IA depende de tres pilares: la capacidad de producción local de microprocesadores, un camino que, según él, lleva entre 10 y 20 años para alcanzar la competitividad frente a fabricantes como TSMC; la formación de mano de obra especializada en disciplinas relacionadas con la IA y la HPC; y el desarrollo de una pila de software de código abierto. Reconoció el liderazgo de Nvidia en el mercado, respaldado por el ecosistema CUDA, pero señaló que la dependencia de la compra de GPU a este fabricante es un factor a tener en cuenta. Según él, una estrategia posible es iniciar el camino hacia la IA apoyándose en arquitecturas CUDA/Nvidia, al tiempo que se desarrolla, en paralelo, un ecosistema equivalente basado en herramientas de código abierto, capaz de funcionar de forma independiente de fabricantes como Nvidia, Intel, AMD, Risc-V o Arm. Para Merino, se trata de un proceso complejo que exige una política estatal a largo plazo, financiación y capacidad técnica.