La carrera por la IA comienza en la infraestructura: ¿Están preparadas las empresas colombianas?
La carrera por la IA comienza en la infraestructura: ¿Están preparadas las empresas colombianas?
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Diana Dorado
Redacción
27 de octubre de 2026
Un análisis de CLM (distribuidor de valor agregado) sobre el estudio Desbloqueando el potencial de la IA en Colombia 2026 (AWS–Strand Partners) advierte que la infraestructura tecnológica representa el principal cuello de botella para escalar la Inteligencia Artificial en el país. Aunque el uso de IA en empresas creció del 34 % al 42 % en un año (sumando más de 130.000 organizaciones), solo el 12 % ha logrado transformar significativamente su modelo de negocio, mientras que el 74 % permanece estancado en usos básicos (como chatbots o automatizaciones aisladas).
Para llevar los proyectos desde la fase de piloto hacia resultados de negocio sostenibles, las empresas deben resolver brechas estructurales en gestión de datos, conectividad, capacidad de cómputo adaptativa y ciberseguridad.
1. Brechas en la adopción e infraestructura de IA en Colombia (2026)
|
Dimensión de Análisis |
Indicador Clave (AWS / ASUS) |
Diagnóstico Operativo |
|---|---|---|
|
Adopción General de IA |
42 % de las empresas |
Crecimiento constante pero hiperconcentrado en etapas de prueba o piloto. |
|
Nivel de Transformación Alto |
12 % de los usuarios |
Escasa minoría que ha integrado la IA en sus procesos centrales de negocio. |
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Uso Básico / Superficial |
74 % de los usuarios |
Herramientas enlatadas o automatización sin impacto en la arquitectura de datos. |
|
Fallas en Hardware Pyme |
26 % de las Pymes (Estudio ASUS) |
Reportan caídas frecuentes en hardware, limitando el despliegue de nuevas herramientas. |
2. Los 4 pilares de la arquitectura de infraestructura para IA
De acuerdo con CLM, escalar la IA de forma segura exige balancear cuatro componentes críticos de TI:
1. Gestión de Datos (Nivel Superior / Base Central): Gobernanza, calidad de datos y trazabilidad. Datos dispersos, incompletos o sin trazabilidad generan sesgos y respuestas no confiables en los modelos.
2. Conectividad y Latencia: Redes robustas para el intercambio masivo y continuo de información entre bases de datos corporativas, modelos y sistemas transaccionales.
3. Cómputo y Nube Híbrida: Procesamiento adaptativo, manejo de GPUs y balance de cargas (workloads). En sectores fuertemente regulados (banca, salud, energía y gobierno), el modelo híbrido garantiza la privacidad, el cumplimiento normativo y la baja latencia.
4. Ciberseguridad e Identidades: Protección de datos confidenciales, control de accesos y mitigación del riesgo para evitar que la expansión de agentes y consultas incremente la superficie de ataque sobre la información.
“La carrera por la IA no se define únicamente por quién incorpora primero una herramienta, sino por quién cuenta con los cimientos tecnológicos para integrarla a sus procesos. La preparación no significa tener la infraestructura más grande, sino la adecuada para el caso de uso”, explicó Eddy Rojas, Director Comercial LATAM de CLM.