La inteligencia artificial está impulsando el sector de data centers, redefiniendo la gestión de estas infraestructuras y ayudando no solo en la mejora de la gestión operativa de estos centros, sino, también, ayudando avanzar en la eficiencia energética y sostenibilidad.

En esta entrevista, Jose Alberto Llavot, Business Development Manager en Schneider Electric, explora cómo la IA está transformando los enfoques tradicionales, analizando el impacto de estas tecnologías en la reducción de la huella de carbono y los desafíos que enfrentan las organizaciones al integrar la IA en sus operaciones.

1. ¿Cómo la inteligencia artificial está transformando el enfoque tradicional hacia la gestión de infraestructura en los data centers, especialmente en lo que respecta a eficiencia energética y sostenibilidad?

La inteligencia artificial (IA) ha transformado profundamente la forma en que se opera y gestiona la infraestructura en los centros de datos, redefiniendo los enfoques tradicionales en múltiples dimensiones.

En primer lugar, el cambio en las demandas energéticas ha hecho evidente la necesidad de adoptar plataformas de gestión integradas que proporcionen una visión holística del entorno operativo. Estas plataformas permiten acceder a información en tiempo real, aplicar analítica avanzada y operar sobre gemelos digitales, lo que se traduce en una gestión significativamente más eficiente.

Además, las herramientas basadas en IA evolucionan constantemente y permiten una toma de decisiones autónoma a partir de los datos recopilados por los sistemas de monitoreo. Estas soluciones pueden:

• a. Generar recomendaciones operativas: Proponen ajustes en el uso de la infraestructura, respaldados por métricas y reportes que justifican decisiones orientadas al cumplimiento de los KPIs de sostenibilidad.
• b. Ejecutar acciones automatizadas: Intervienen directamente en la infraestructura para realizar ajustes en tiempo real. Este enfoque no solo permite obtener ahorros inmediatos y tangibles, sino que también requiere un alto grado de automatización y confianza en que las decisiones tomadas optimizan la eficiencia sin comprometer la continuidad operativa.

Actualmente, los algoritmos de IA están siendo implementados de forma intensiva en centros de datos dedicados, con aplicaciones clave en:

• Eficiencia energética: La IA optimiza dinámicamente el consumo energético, ajustando cargas de trabajo, sistemas de enfriamiento y distribución eléctrica en función de la demanda operativa.
• Sostenibilidad: Se emplean modelos predictivos para minimizar el desperdicio energético y maximizar el uso de fuentes renovables. Un ejemplo destacado es Google, que ha logrado reducir en un 40% el consumo energético de sus sistemas de enfriamiento mediante soluciones basadas en IA.

2. ¿Qué papel juega la IA en el en el monitoreo predictivo y la automatización de sistemas críticos como el enfriamiento y la distribución eléctrica para alcanzar operaciones más autónomas y resilientes?

La inteligencia artificial está encontrando terreno fértil en los sistemas más críticos de la infraestructura de los centros de datos: la distribución eléctrica y el enfriamiento.

En el ámbito de la infraestructura eléctrica, existe ya un alto grado de madurez tecnológica. Hoy es común encontrar equipos conectados a la red que permiten monitorear múltiples parámetros operativos en tiempo real. Esta conectividad facilita la integración con plataformas de análisis predictivo basadas en IA, lo que hace que su adopción sea un paso natural. Un ejemplo claro es el uso de herramientas como EcoStruxure Advisor de Schneider Electric, que permite a equipos de expertos monitorear, analizar y recomendar acciones preventivas y correctivas de forma proactiva.

Entre los beneficios más destacados se encuentra el mantenimiento predictivo, que permite detectar patrones anómalos en sensores y equipos antes de que ocurran fallos, reduciendo significativamente los tiempos de inactividad y mejorando la continuidad operativa.

En cuanto a los sistemas de enfriamiento, también han alcanzado un nivel de madurez considerable. Los equipos de precisión utilizados en data centers han incorporado desde hace años tarjetas de comunicación que permiten su gestión remota y optimización operativa. Estos sistemas ya operan en esquemas colaborativos, ajustando su rendimiento en función de parámetros de eficiencia energética.

Sin embargo, el panorama está evolucionando rápidamente con la llegada del enfriamiento líquido (Liquid Cooling). Este avance responde a las nuevas exigencias térmicas de los procesadores dedicados a cargas de trabajo de IA. Llevar el sistema de enfriamiento lo más cerca posible del chip implica rediseñar completamente los equipos, lo que representa una mejora sustancial en eficiencia energética y aprovechamiento de recursos.

En este contexto, la IA representa tanto un reto como una oportunidad. Algunos de sus usos más prometedores incluyen:

• Automatización del enfriamiento: Sistemas como los desarrollados por DeepMind para Google ajustan automáticamente la climatización en función de la carga térmica, optimizando el consumo energético.
• Gestión eléctrica inteligente: La IA redistribuye cargas eléctricas de forma dinámica para evitar sobrecargas, mejorar la resiliencia y garantizar la continuidad operativa.

3. ¿Podrías valorar el impacto que han tenido las soluciones basadas en IA en la reducción de la huella de carbono y el consumo energético de data centers?

El impacto de la inteligencia artificial en la eficiencia energética y sostenibilidad de los centros de datos aún está en evolución, especialmente fuera del entorno de los grandes data centers.

Actualmente, los data centers de gran escala han demostrado resultados tangibles en la reducción del consumo energético y la huella de carbono gracias a la implementación de IA. Empresas como Microsoft y Amazon han reportado mejoras de hasta un 30% en eficiencia energética, mientras que la integración de fuentes renovables y la optimización operativa han contribuido a una disminución significativa de emisiones de CO₂. Estos avances han permitido que muchos centros obtengan certificaciones ambientales como LEED o ISO 50001.

Sin embargo, es importante destacar que más del 90% de las aplicaciones de IA y los procesadores especializados aún se concentran en data centers dedicados. En contraste, los data centers de borde (Edge) todavía no han adoptado ampliamente estas tecnologías, lo que limita el alcance actual del impacto positivo de la IA en términos de sostenibilidad.

Se proyecta que para 2028, la distribución de aplicaciones de IA se equilibrará entre data centers dedicados y Edge (50/50), lo que ampliará significativamente el alcance de sus beneficios. Solo entonces podremos tener una visión más completa del verdadero impacto ambiental de la IA, especialmente cuando su adopción se extienda a centros de datos pequeños y medianos, que representan una parte sustancial del ecosistema digital.

No obstante, también es un hecho que el propio procesamiento de IA está generando una demanda energética sin precedentes, lo que plantea un desafío importante en términos de consumo de recursos naturales. La paradoja es clara: la IA impulsa una mayor demanda energética, pero al mismo tiempo ofrece herramientas para optimizar y reducir ese consumo de forma más inteligente y sostenible.

En este contexto, la industria de los centros de datos se posiciona como un actor clave en la transición hacia una infraestructura digital más eficiente y responsable. El verdadero potencial de la IA en sostenibilidad está aún por desplegarse a escala global.

4. ¿Cómo se equilibra la creciente demanda de procesamiento de datos con el compromiso ambiental de la empresa?

La creciente demanda de procesamiento de datos es una realidad innegable, impulsada por la consolidación de la Industria 4.0, donde la automatización, digitalización y electrificación ya forman parte del presente operativo de muchas organizaciones.

Este nuevo paradigma no solo redefine la productividad, sino que también se perfila como un camino viable hacia un futuro más sostenible. En este contexto, los compromisos de reducción de huella de carbono se han convertido en indicadores clave de desempeño (KPIs) para empresas a nivel global.

El gran reto consiste en satisfacer esta creciente necesidad de procesamiento de datos de forma responsable, optimizando el uso de la energía a través de tecnologías más eficientes. Un ejemplo destacado es el enfriamiento por líquido (Liquid Cooling), una innovación que permite aprovechar las condiciones térmicas del entorno para enfriar los sistemas de manera más eficiente, especialmente bajo los nuevos requerimientos térmicos de los procesadores de alto rendimiento.

Esta tecnología representa un cambio de paradigma: al reducir la dependencia de sistemas de enfriamiento tradicionales —que actualmente pueden representar hasta el 70% del consumo energético de un centro de datos—, se abre la puerta a una operación mucho más eficiente y alineada con los objetivos de sostenibilidad.

En resumen, la clave está en equilibrar la creciente demanda de cómputo con una gestión energética inteligente, donde la innovación tecnológica y la inteligencia artificial actúan como habilitadores para alcanzar metas ambientales sin comprometer el rendimiento operativo.

5. ¿Cuáles son los principales desafíos que enfrentan las organizaciones al integrar IA en la infraestructura del data center, y cómo los están superando?

La integración de procesamiento basado en inteligencia artificial (IA) en centros de datos representa un cambio estructural profundo, tanto a nivel físico como operativo.

En primer lugar, la incorporación de hardware especializado para IA conlleva una demanda energética significativamente mayor, lo que puede requerir desde renegociaciones de contratos de suministro eléctrico hasta la reconfiguración de la infraestructura eléctrica y mecánica. Esto incluye:

• Recalcular la capacidad estructural de los espacios.
• Incrementar la capacidad de respaldo energético.
• Integrar nuevos equipos de cómputo de alta densidad que convivirán con la infraestructura tradicional.

Estos cambios no solo afectan el área blanca, sino que también incrementan la presión sobre las áreas de soporte, como salas eléctricas, sistemas de enfriamiento y distribución de energía, que deben adaptarse a cargas más concentradas en espacios más reducidos.

Como resultado, la gestión de la infraestructura se vuelve cada vez más interdependiente. Mientras que anteriormente el personal de facilities se enfocaba exclusivamente en aspectos eléctricos y mecánicos, hoy se requiere que los administradores de data centers tengan una comprensión integral de estos sistemas. La convergencia entre TI e infraestructura física exige un perfil más especializado y multidisciplinario.

Aunque la IA facilitará la automatización y la toma de decisiones operativas, la interacción humana seguirá siendo crítica. Esto implica un desafío claro en términos de capacitación y especialización: tanto los operadores como los diseñadores y especialistas en proyectos deberán adquirir un conocimiento más profundo para diseñar, implementar y gestionar esta nueva generación de centros de datos de forma eficiente y segura.

6. Mirando hacia el futuro, ¿qué innovaciones impulsadas por IA visualiza para la próxima generación de data centers sostenibles e inteligentes?

Mirando hacia el futuro, la inteligencia artificial será el motor de una transformación profunda en la próxima generación de data centers, marcando el inicio de una era de automatización total, eficiencia energética y sostenibilidad operativa.

Uno de los cambios más significativos será la automatización integral de los servicios de mantenimiento, tanto preventivo como correctivo. La IA permitirá que estas tareas se gestionen de forma autónoma, sin necesidad de intervención directa del administrador del data center. Esto será posible gracias a sistemas cada vez más predictivos, capaces de anticipar fallas mediante el análisis continuo de datos operativos, evitando interrupciones y optimizando la disponibilidad.

Además, se espera que el uso de recursos —energía, enfriamiento, espacio— sea autogestionado por sistemas inteligentes, que ajusten dinámicamente su operación en función del entorno, la carga de trabajo y los objetivos de sostenibilidad. Para lograrlo, será fundamental contar con una infraestructura compuesta por equipos conectables, automatizables y gestionables, capaces de integrarse en plataformas avanzadas de orquestación.

Un ejemplo de este enfoque es el ecosistema EcoStruxure, que propone una arquitectura escalable basada en capas de madurez tecnológica: desde la conectividad de dispositivos hasta el uso de software especializado en optimización de recursos. Este tipo de soluciones ya están disponibles y representan una realidad a corto plazo, especialmente para data centers de gran escala.

Sin embargo, el verdadero potencial se alcanzará cuando estas capacidades se democraticen y lleguen a data centers medianos y pequeños, permitiéndoles beneficiarse de la toma de decisiones autónoma y de una operación más eficiente, segura y sostenible.

En resumen, las innovaciones impulsadas por IA que marcarán el futuro incluyen:

• Mantenimiento autónomo y predictivo.
• Optimización energética en tiempo real.
• Gestión inteligente de cargas y recursos.
• Integración de tecnologías como liquid cooling y edge computing.
• Plataformas de gestión unificadas con analítica avanzada.

Estas capacidades, combinadas con la electrificación y digitalización de la infraestructura, permitirán alcanzar nuevos niveles de eficiencia operativa y cumplimiento de objetivos ambientales.