La expansión de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito empresarial está llevando a muchas organizaciones a enfrentarse a un nuevo desafío: la necesidad de contar con un sistema de almacenamiento de datos más inteligente y eficiente. A medida que las soluciones de IA ganan terreno en diversos sectores, se hace evidente que no basta con disponer de algoritmos avanzados. También es crucial asegurar que la información que los alimenta esté bien organizada, protegida y accesible.
Según previsiones de IDC, en 2025 el volumen global de datos almacenados alcanzará los 175 zettabytes, una cifra que evidencia el ritmo exponencial al que crece la información digital. Un dato aún más relevante es que cerca del 80% de estos serán datos no estructurados, es decir, contenidos como imágenes, vídeos, documentos o registros generados por sensores, que no siguen un formato predefinido.
Esta nueva realidad obliga a las empresas a buscar sistemas capaces de analizar, clasificar y administrar automáticamente el almacenamiento. Las tecnologías de aprendizaje automático y análisis predictivo se están comenzando a aplicar en esta área con el objetivo de identificar patrones de uso y anticipar necesidades. También se espera que los sistemas automatizados asuman tareas rutinarias de administración, lo que permitirá reducir costes y optimizar recursos.
Índice de temas
La calidad del dato como base del éxito
Uno de los principales obstáculos para avanzar en proyectos de IA es la dispersión y desorganización de la información. Sin una estructura clara en los almacenes de datos, los modelos pueden arrojar resultados erróneos o poco confiables , comprometiendo así el éxito de la iniciativa.
Para evitarlo, se necesitan infraestructuras que ofrezcan rápida velocidad de entrada y salida (I/O), escalabilidad, soporte para múltiples tipos de archivos y medidas de seguridad integradas . La calidad y accesibilidad del dato son factores determinantes para el rendimiento de los sistemas de IA.
Los expertos advierten que, sin una estrategia clara de almacenamiento , la inteligencia artificial no podrá desplegar todo su potencial. Por ello, se plantea una transformación en la gestión de la información, basada en plataformas unificadas que puedan operar en entornos locales, nubes privadas y públicas.
Un nuevo modelo de almacenamiento
Muchas organizaciones siguen operando con arquitecturas de tres niveles que separan la computación, la red y el almacenamiento. Este modelo, heredado de décadas anteriores, presenta limitaciones frente a las exigencias actuales. Por el contrario, las plataformas de almacenamiento unificado permiten gestionar bloques, archivos y objetos desde un único sistema , lo que simplifica la administración y reduce los riesgos de incompatibilidad.
La adopción progresiva de estas soluciones también tiene implicaciones en materia de seguridad , ya que reduce la superficie de ataque frente a amenazas como el ransomware. Menos silos de datos y más visibilidad significan también mayor capacidad para detectar y mitigar riesgos .
No existe un único camino para integrar la IA y el almacenamiento. Las distintas etapas del proceso, desde el preprocesamiento de datos hasta la inferencia o la personalización de modelos, implican requisitos técnicos distintos . Por eso, las empresas deben optar por infraestructuras que garanticen escalabilidad dinámica, movilidad de datos y acceso ágil a los resultados que la IA pueda ofrecer.
