La inteligencia artificial está evolucionando de herramienta experimental a infraestructura tecnológica crítica. Analizamos la columna de Nicolás Cánovas, director general de AMD para América Latina, y el contexto actual de la carrera global por cómputo, inferencia y centros de datos de IA.
Durante años, la inteligencia artificial fue presentada como una promesa tecnológica. Hoy, la conversación cambió de forma radical: el debate ya no gira únicamente alrededor de los modelos o los algoritmos, sino de algo mucho más fundamental —la infraestructura que permite que esos sistemas funcionen en el mundo real.
Para Nicolás Cánovas, director general de AMD para América Latina, ese cambio marca el inicio de una nueva etapa en la evolución tecnológica.
“La inteligencia artificial ha transitado desde ser una visión aspiracional hasta convertirse en una infraestructura crítica del presente. Ya no es un concepto experimental: es un motor tangible de productividad, transformación y competitividad.”
La comparación no es menor. En su columna, Cánovas plantea que la IA está entrando en la misma categoría histórica que tecnologías como la electricidad o internet: sistemas habilitadores que terminan redefiniendo la forma en que operan las economías completas.
La verdadera batalla: cómputo y escala
En el discurso público suele hablarse de modelos de lenguaje, chatbots o generadores de imágenes, pero detrás de cada uno de esos sistemas existe una infraestructura gigantesca de cómputo.
Entrenar modelos de IA moderna requiere clusters masivos de GPU, redes de alta velocidad y centros de datos especializados, una combinación que hoy se ha convertido en uno de los recursos estratégicos más disputados de la industria tecnológica.
De hecho, en los últimos dos años el mercado global ha entrado en lo que algunos analistas llaman “la carrera del cómputo para IA”, donde empresas como Microsoft, Google, Amazon, Meta y OpenAI compiten por construir infraestructuras capaces de sostener modelos cada vez más grandes.
Desde la perspectiva de Cánovas, la clave para que esa infraestructura genere valor real no está únicamente en el entrenamiento, sino en la inferencia.
“Esta tecnología no funciona en el vacío: requiere plataformas, sistemas y herramientas que conecten datos, modelos y aplicaciones de forma robusta.”
“La infraestructura de IA se expresa realmente cuando la inferencia puede escalar, es decir, cuando un modelo entrenado puede convertirse en decisiones operativas que generen impacto en tiempo real.”
Ese cambio de enfoque es importante. Mientras el entrenamiento de modelos suele ocurrir en laboratorios o centros de datos especializados, la inferencia es lo que permite que la IA llegue al mundo real, desde asistentes digitales hasta sistemas de automatización industrial.
La expansión hacia el edge
Otra tendencia clara en el desarrollo de IA es su desplazamiento hacia el edge computing, es decir, el procesamiento cercano al usuario o al dispositivo donde se generan los datos.
Esto explica por qué cada vez más dispositivos —desde laptops hasta automóviles— integran aceleradores de IA o NPUs dedicadas, capaces de ejecutar modelos localmente sin depender de la nube.
Este enfoque permite:
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menor latencia
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mayor privacidad de datos
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menor dependencia de conectividad constante
Además, abre la puerta a aplicaciones emergentes como robótica autónoma, manufactura inteligente y análisis industrial en tiempo real.
Apertura tecnológica como acelerador de innovación
En el ecosistema de IA también existe un debate constante sobre qué tan abierto debe ser el desarrollo tecnológico.
Por un lado, algunas empresas han optado por modelos cerrados y plataformas propietarias. Por otro, existe una corriente que apuesta por estándares abiertos y colaboración entre distintos actores de la industria.
Para Cánovas, este segundo enfoque ha demostrado ser particularmente efectivo.
“La comunidad tecnológica ha demostrado que la apertura impulsa innovación y facilita la integración de capacidades entre distintos actores, desde empresas privadas y startups hasta gobiernos y universidades.”
La lógica detrás de esta postura es relativamente clara: los ecosistemas abiertos tienden a generar más interoperabilidad y reducir dependencias tecnológicas que pueden frenar la adopción de nuevas herramientas.
América Latina y la oportunidad tecnológica
Más allá del debate global, la conversación sobre infraestructura de IA también tiene una dimensión regional importante.
Históricamente, América Latina ha sido principalmente consumidora de tecnología desarrollada en otras regiones. Sin embargo, el crecimiento de la inteligencia artificial podría abrir un nuevo escenario.
“En el plano regional, América Latina tiene una oportunidad histórica. La región puede pasar de ser consumidora tecnológica a creadora de soluciones si invierte en infraestructura, talento e integraciones colaborativas entre sectores.”
“Cuando esa infraestructura de IA robusta y abierta se combina con capacidades locales, puede catalizar transformaciones profundas en educación, salud, industria y servicios públicos.”
Actualmente ya existen señales de ese cambio: varios países de la región están comenzando a invertir en centros de datos, talento especializado y programas de investigación en IA, aunque todavía existe una brecha considerable frente a mercados como Estados Unidos, Europa o China.
La infraestructura detrás de la nueva economía digital
En el fondo, la conversación sobre IA ya no es solo tecnológica, sino también económica.
Los países y empresas que logren construir infraestructura de cómputo escalable, eficiente y accesible probablemente tendrán una ventaja competitiva significativa durante la próxima década.
En ese contexto, las alianzas entre empresas tecnológicas también se han vuelto una pieza clave del ecosistema.
“Empresas líderes como Meta, OpenAI y Oracle eligieron a AMD como socio tecnológico para impulsar sus iniciativas más ambiciosas, confiando en nuestra capacidad de innovación, escalabilidad y eficiencia.”
Estas colaboraciones reflejan una tendencia más amplia dentro de la industria: la inteligencia artificial ya no es el proyecto de una sola empresa, sino un ecosistema completo de hardware, software, plataformas de nube y centros de datos interconectados.
El verdadero reto de la IA
Para Cánovas, la conclusión es clara.
“La inteligencia artificial no es una promesa del futuro, es infraestructura del presente.”
Su adopción a gran escala dependerá de la capacidad de construir sistemas que sean abiertos, escalables y sostenibles, algo que requiere no solo innovación tecnológica, sino también cooperación entre industria, academia y sector público.
La historia de las grandes revoluciones tecnológicas suele mostrar un patrón claro: primero llega la invención, luego llega la infraestructura que la vuelve ubicua.
En el caso de la inteligencia artificial, parece que estamos entrando justo en esa segunda etapa.
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