{"id":33836,"date":"2026-10-15T15:04:32","date_gmt":"2026-10-15T15:04:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.clubdelemprendimiento.com\/blog\/noticia-corporativa\/vertiv-ayuda-a-las-empresas-a-pasar-de-los-proyectos-piloto-de-ia-a-la-produccion\/"},"modified":"2026-10-15T15:04:32","modified_gmt":"2026-10-15T15:04:32","slug":"vertiv-ayuda-a-las-empresas-a-pasar-de-los-proyectos-piloto-de-ia-a-la-produccion","status":"publish","type":"noticia-corporativa","link":"https:\/\/www.clubdelemprendimiento.com\/blog\/noticia-corporativa\/vertiv-ayuda-a-las-empresas-a-pasar-de-los-proyectos-piloto-de-ia-a-la-produccion\/","title":{"rendered":"Vertiv ayuda a las empresas a pasar de los proyectos piloto de IA a la producci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<div>\n<p><a href=\"https:\/\/www.clubdelemprendimiento.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/nota_de_prensa_vertiv.png\" target=\"_blank\" class=\"fotonota\" rel=\"noopener\"> <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.clubdelemprendimiento.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/nota_de_prensa_vertiv.png\" style=\"max-width:600px;\" border=\"0\" class=\"postImage\" alt=\"\"><\/a><\/p>\n<p>La nueva gu\u00eda de implementaci\u00f3n, basada en investigaciones de Vertiv y STL Partners, ayuda a las organizaciones a determinar sus arquetipos de IA y d\u00f3nde debe ubicarse la infraestructura de soporte. Un enfoque basado en las cargas de trabajo conecta los requisitos empresariales con modelos de infraestructura dimensionados adecuadamente y dise\u00f1os de referencia para reducir los riesgos de implementaci\u00f3n<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Vertiv Holdings Co. (NYSE: VRT), l\u00edder mundial en infraestructura digital cr\u00edtica, y Deloitte Center for Integrated Research han presentado hoy una colaboraci\u00f3n destinada a ayudar a las empresas a abordar un desaf\u00edo fundamental a la hora de pasar de la experimentaci\u00f3n con inteligencia artificial a la producci\u00f3n: determinar d\u00f3nde deben ejecutarse las cargas de trabajo de IA y si la infraestructura f\u00edsica disponible puede darles soporte.<\/p>\n<p>La nueva <em>Gu\u00eda de Vertiv para el dise\u00f1o de infraestructura para la IA empresarial<\/em>, desarrollada por Vertiv y STL Partners, una empresa de investigaci\u00f3n especializada en infraestructura digital, proporciona a los responsables de negocio, TI e instalaciones un marco basado en las cargas de trabajo para tomar estas decisiones antes de comprometerse con un plan de infraestructura. A partir del resultado empresarial previsto y de la carga de trabajo de IA, las organizaciones pueden evaluar la ubicaci\u00f3n de la implementaci\u00f3n, los requisitos de infraestructura y la preparaci\u00f3n de las instalaciones y, a continuaci\u00f3n, asignar cada carga de trabajo a un modelo de infraestructura f\u00edsica y un dise\u00f1o de referencia adecuados para su posterior planificaci\u00f3n y validaci\u00f3n t\u00e9cnica.<\/p>\n<p>La investigaci\u00f3n en la que se basa la gu\u00eda destaca una consideraci\u00f3n fundamental a medida que las empresas trasladan las cargas de trabajo de IA a entornos de producci\u00f3n continuada: la preparaci\u00f3n de la infraestructura puede determinar d\u00f3nde pueden implementarse las cargas de trabajo y con qu\u00e9 rapidez pueden pasar a producci\u00f3n. La disponibilidad de energ\u00eda, refrigeraci\u00f3n, conectividad y capacidad operativa puede determinar si una instalaci\u00f3n existente puede dar soporte a una carga de trabajo o si se necesita un modelo de implementaci\u00f3n diferente.<\/p>\n<p>La gu\u00eda traduce estas consideraciones en un proceso de cuatro pasos: (1) definir el resultado empresarial previsto y la carga de trabajo de IA, (2) evaluar la escala, el funcionamiento y los requisitos operativos de la carga de trabajo, (3) determinar la ubicaci\u00f3n de implementaci\u00f3n m\u00e1s adecuada y (4) asociar la carga de trabajo y la ubicaci\u00f3n con un modelo de infraestructura f\u00edsica y un dise\u00f1o de referencia.<\/p>\n<p>\u00abLa siguiente fase de la IA empresarial estar\u00e1 determinada no solo por los modelos y la computaci\u00f3n, sino tambi\u00e9n por la capacidad de las organizaciones para proporcionar la energ\u00eda, la refrigeraci\u00f3n, la conectividad y el entorno operativo que requiere cada carga de trabajo\u00bb, afirm\u00f3 Giordano Albertazzi, CEO de Vertiv. \u00abAl partir de la carga de trabajo, las empresas pueden tomar decisiones sobre infraestructura con mayor antelaci\u00f3n, identificar antes las limitaciones y establecer una v\u00eda m\u00e1s s\u00f3lida para pasar de las aspiraciones en materia de IA a la producci\u00f3n\u00bb.<\/p>\n<p>\u00abLos aspectos econ\u00f3micos y los requisitos operativos de la IA cambian a medida que las cargas de trabajo pasan a producci\u00f3n\u00bb, afirm\u00f3 Nicholas Merizzi, director y responsable de Silicon2Service en EE. UU. de Deloitte Consulting LLP. \u00abLas organizaciones deben tener en cuenta conjuntamente el valor empresarial, la gobernanza, la responsabilidad operativa y la infraestructura. Incorporar estas cuestiones antes al proceso de planificaci\u00f3n proporciona a los responsables una base m\u00e1s s\u00f3lida para decidir d\u00f3nde deben ejecutarse las cargas de trabajo de IA y c\u00f3mo deben recibir soporte a lo largo del tiempo\u00bb.<\/p>\n<p>El proceso reconoce que la IA empresarial consiste en un porfolio de cargas de trabajo, en lugar de una \u00fanica decisi\u00f3n sobre infraestructura. Las cargas de trabajo exploratorias pueden permanecer en la nube, mientras que las cargas de trabajo continuadas o cr\u00edticas para el negocio pueden favorecer una infraestructura h\u00edbrida o una capacidad gestionada por la propia empresa. Las cargas de trabajo que requieren tiempos de respuesta m\u00e1s r\u00e1pidos, mayor control, proximidad a los datos o un funcionamiento espec\u00edfico de los modelos pueden necesitar ejecutarse en el extremo de la red o en otro entorno controlado.<\/p>\n<p>Este enfoque espec\u00edfico para cada carga de trabajo permite que la nube p\u00fablica, los centros de colocation, la capacidad propiedad de la empresa, los entornos h\u00edbridos y la infraestructura en el extremo de la red desempe\u00f1en cada uno su funci\u00f3n. En lugar de defender de forma generalizada el uso de la nube o posicionarse en su contra, la gu\u00eda proporciona un m\u00e9todo coherente para determinar el entorno operativo adecuado para cada carga de trabajo de IA.<\/p>\n<p>La investigaci\u00f3n clasifica las cargas de trabajo de IA empresarial en seis arquetipos que abarcan el desarrollo de modelos, su reentrenamiento y cuatro categor\u00edas de uso en producci\u00f3n. Estos arquetipos ayudan a las organizaciones a identificar cargas de trabajo con requisitos similares de funcionamiento, operaci\u00f3n e infraestructura, creando una base m\u00e1s coherente para la planificaci\u00f3n. A continuaci\u00f3n, cada carga de trabajo puede asociarse con uno de los cuatro modelos de infraestructura f\u00edsica: cl\u00faster de IA en el extremo de la red, cl\u00faster de IA peque\u00f1o, cl\u00faster de IA grande y cl\u00faster de IA de alta densidad.<\/p>\n<p>Los cuatro modelos proporcionan un punto de partida para tomar decisiones relacionadas con la energ\u00eda, la refrigeraci\u00f3n, los sistemas de control, la conectividad, la resiliencia, el soporte operativo y el crecimiento futuro. A continuaci\u00f3n, los dise\u00f1os de referencia correspondientes pueden adaptarse en funci\u00f3n de la evaluaci\u00f3n de las instalaciones, los requisitos de las cargas de trabajo y la ingenier\u00eda detallada.<\/p>\n<p>La preparaci\u00f3n de las instalaciones es fundamental en los cuatro modelos. La gu\u00eda ayuda a las empresas a evaluar si una ubicaci\u00f3n propuesta dispone de suficiente energ\u00eda, refrigeraci\u00f3n, conectividad y capacidad operativa, as\u00ed como de espacio para crecer. Realizar esta evaluaci\u00f3n en una fase temprana puede ayudar a identificar las limitaciones de la infraestructura antes de que se conviertan en obst\u00e1culos para la implementaci\u00f3n.<\/p>\n<p>La gu\u00eda completa, <em>Designing Infrastructure for Enterprise AI (Dise\u00f1o de infraestructura para la IA empresarial)<\/em>, detalla los seis arquetipos de cargas de trabajo, los cuatro modelos de infraestructura f\u00edsica y una hoja de ruta de cuatro fases para planificar, implementar y evolucionar la infraestructura de IA empresarial. Est\u00e1 disponible en <a href=\"http:\/\/vertiv.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">Vertiv.com<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"featured_media":33837,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v22.7 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Vertiv ayuda a las empresas a pasar de los proyectos piloto de IA a la producci\u00f3n - Blog Club del Emprendimiento<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.clubdelemprendimiento.com\/blog\/noticia-corporativa\/vertiv-ayuda-a-las-empresas-a-pasar-de-los-proyectos-piloto-de-ia-a-la-produccion\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Vertiv ayuda a las empresas a pasar de los proyectos piloto de IA a la producci\u00f3n - 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