Google Cloud encuestó a 1,402 líderes de TI en todo el mundo y concluyó que el 83% debe actualizar su infraestructura para ejecutar IA agéntica en producción. Esto es lo que significan los datos para tu stack.
La infraestructura para la IA agéntica
La IA agéntica no solo piensa, también actúa, y ese cambio está poniendo en jaque a una infraestructura pensada para una web más lenta y a ritmo humano. El segundo informe anual de Google Cloud encuestó a 1,402 líderes sénior de TI en 12 países para identificar cómo es realmente una base lista para producción para agentes autónomos.
Descarga la guía completaDónde falla la infraestructura heredada
La brecha de preparación
El 83% de las organizaciones afirma que su infraestructura necesita actualizarse para ejecutar IA agéntica en producción, y el 12% requiere reconstruirla.
El cuello de botella de la gobernanza
El 79% de los líderes tecnológicos señala la seguridad, la gobernanza y MLOps como la principal barrera para escalar la inferencia de forma segura.
El costo oculto
El 62% de los líderes paga un costoso "impuesto de inferencia", derivado de las tarifas de salida de datos (egress), el exceso de almacenamiento y el hardware especializado inactivo.
Los números detrás del cambio
1
83%
de las organizaciones requieren actualizar su infraestructura para una IA agéntica de nivel producción
2
52%
ya ejecuta una arquitectura multicloud híbrida, frente al 41% de hace un año
3
91%
de los líderes ya considera el consumo de energía en sus decisiones de hardware
La IA agéntica exige un nuevo estándar de infraestructura
La inferencia ya representa el 47% de todas las cargas de trabajo de IA, superando oficialmente al entrenamiento. Un solo prompt agéntico puede desencadenar cientos de acciones posteriores en sistemas que nunca fueron diseñados para comunicarse entre sí, y por eso el 83% de las organizaciones afirma que su stack actual se queda corto. Cerrar esa brecha implica unificar data lakes, cómputo y herramientas de IA en una única plataforma cloud preparada para IA, en lugar de ir parchando sistemas heredados.
La gobernanza es el precio de entrada para escalar
El 79% de los líderes tecnológicos cita la seguridad, la gobernanza y MLOps como su mayor obstáculo para escalar la inferencia, y el 35% señala específicamente la seguridad insuficiente en el acceso a múltiples sistemas. Los agentes necesitan un acceso amplio para ser útiles, lo que también los convierte en una nueva superficie de ataque para la inyección de prompts y el envenenamiento de herramientas. Las organizaciones líderes responden centralizando el control y la observabilidad en lugar de tratar la seguridad como una ocurrencia tardía.
La multicloud híbrida ya es la opción por defecto
La adopción de multicloud híbrida pasó del 41% al 52% de las organizaciones en un solo año, a medida que las empresas equilibran la potencia bruta de la nube para el entrenamiento con la velocidad de los entornos edge y on-premises para la inferencia. La eficiencia de costos es un impulsor paralelo: el 96% de los líderes la considera hoy importante en sus decisiones de infraestructura de IA, y la complejidad operativa, las tarifas de salida de datos y el hardware inactivo figuran entre los principales costos ocultos.
Qué significa esto para tu stack de datos
Las organizaciones que lideran la era agéntica no son las que tienen los modelos más grandes, sino las que cuentan con la infraestructura más resiliente, gobernada y eficiente en costos por debajo. Esa base parte de los mismos fundamentos que Datakimia construye todos los días: un data warehouse limpio y centralizado, una gobernanza clara y pipelines listos para alimentar a los agentes que tu negocio operará mañana.
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