Qué será de la virtualización en 2026

Por Ed Hoppitt, EMEA Director - Business Value Practice, Red Hat

Presión migratoria desde plataformas de virtualización tradicionales

En 2025 se expuso la fragilidad de muchas estrategias de virtualización y cómo las organizaciones se encuentran atadas a algo que ahora no les funciona. La acumulación progresiva de tecnologías a lo largo de los años ha provocado que los ejecutivos se enfrenten a sistemas que, hoy en día, son caros de gestionar, complejos de reemplazar y están crecientemente desalineados con la velocidad de transformación que demanda la IA y la modernización digital, debido a que su origen y naturaleza están anclados en el pasado.

De cara a 2026, la presión para desvincular las cargas de trabajo críticas de los hipervisores legados se intensificará, impulsada por la escalada de los costes de renovación, las preocupaciones sobre el riesgo de concentración y un mayor enfoque en la resiliencia operativa. La oportunidad ya no es solo modernizar máquinas virtuales para la eficiencia, sino tratar la migración de máquinas virtuales como un mecanismo estratégico para reducir la deuda técnica, recuperar el control arquitectónico y crear una plataforma capaz de soportar tanto las cargas de trabajo actuales como las que están por venir. Aquellos que esperen a que las renovaciones fuercen el cambio descubrirán que el modelo operativo, y no la tecnología, es el principal obstáculo.

Coexistencia de cargas de trabajo de IA y máquinas virtuales tradicionales

En 2025, la mayoría de las empresas trataron la virtualización y la IA como dominios separados, operativa y arquitectónicamente. Al entrar en 2026, esa separación se vuelve insostenible. Las organizaciones buscan ejecutar cargas de trabajo de misión crítica e inferencia de IA que consumen muchos datos, una al lado de la otra, sin duplicar la infraestructura ni crear estructuras operativas paralelas.

Esto requiere un enfoque de la virtualización que reconozca las máquinas virtuales tanto como un objetivo de consolidación como parte de una capa de ejecución más amplia para la IA, lo que exige a los equipos de plataforma establecer una gestión de ciclo de vida, observabilidad y gobernanza unificada para ambos tipos de aplicaciones. El cambio aquí no es técnico sino cultural. Las empresas tendrán que integrar las disciplinas operativas de la IA directamente en las plataformas de cargas de trabajo existentes, en lugar de construir nuevos silos para acomodarlas.

Consolidación de plataformas e impulso para reducir la deuda técnica

La tendencia que vimos a lo largo de 2025, de plataformas multiplicándose más rápido de lo que los equipos pueden absorber, corre el riesgo de llegar a un límite insostenible en 2026. El análisis exhaustivo del presupuesto, las expectativas de soberanía y la escasez de ingenieros cualificados son factores confluyen para establecer una directriz clara, o se racionaliza lo existente, o la empresa se enfrentará a una fragilidad sistémica. La virtualización y la modernización de aplicaciones se verán cada vez más como herramientas para unificar en lugar de solo migrar.

Las organizaciones están buscando activamente consolidar entornos de ejecución, reducir las transferencias de responsabilidad y alinear los modelos operativos en aplicaciones legadas y nativas de la nube. Aquellos que tengan éxito tratarán el diseño de plataformas como una transformación organizacional en lugar de una simple actualización de infraestructura, invirtiendo en habilidades, ingeniería de plataformas y gobernanza tanto como en tecnología. No hacerlo, corre el riesgo de aumentar la complejidad exactamente en el punto en que el coste de operarla se vuelve insostenible.

Habilidades, modelos operativos y modernización para la resiliencia

En 2026, las organizaciones exitosas serán aquellas que reconozcan que la modernización tiene tanto que ver con las personas, la responsabilidad y los derechos de decisión como con el código y la computación. Los programas de virtualización comenzaron centrándose en el ahorro de gastos de capital a través de ejercicios de consolidación de servidores, y ahora han pasado a ser programas impulsados por gastos operativos, mucho más centrados en ofrecer resiliencia operativa y plataformas fiables.

Ese cambio requiere que los equipos operen de manera más autónoma, más cerca de las cargas de trabajo que soportan, con una propiedad del ciclo de vida que se extiende mucho más allá del despliegue inicial. Las organizaciones que creen las estructuras de gobernanza adecuadas, capaciten a los equipos para manejar cargas de trabajo integradas de virtualización e IA, e integren la planificación de salida en la estrategia de la plataforma, no solo soportarán las presiones de costes y resiliencia, sino que las utilizarán para recuperar agilidad estratégica.

Qué debería ejecutar dónde, cómo y por qué

A lo largo de 2025, la pregunta más común a la que se enfrentaron los equipos de plataforma fue engañosamente simple: "¿qué debería ejecutar dónde, cómo y por qué?". En realidad, se está convirtiendo en la decisión estratégica definitoria para 2026. A medida que las cargas de trabajo escalan, las expectativas de resiliencia se endurecen y los costes aumentan, las organizaciones ya no tratan las elecciones de infraestructura como una planificación táctica de despliegue; están alineando la ubicación de las cargas de trabajo con la intención del negocio, la tolerancia al riesgo y la gravedad de los datos (data gravity).

Se espera un cambio de las estrategias de "cloud first" o "on-prem por defecto" hacia modelos de despliegue situacionales que sopesan la latencia, la soberanía, la flexibilidad de salida y la madurez operativa para cada carga de trabajo. El "cómo" se vuelve tan importante como el "dónde": las organizaciones estandarizarán cada vez más la orquestación y la gestión del ciclo de vida en todos los entornos para evitar silos operativos o cargas de trabajo "estancadas" (stranded workloads).

Y, fundamentalmente, el "por qué" se centrará en la realización de valor y la resiliencia: los asesores ya están cuestionando si las cargas de trabajo justifican el costo de la infraestructura premium, si necesitan proximidad a GPU (GPU adjacency) o simplemente una disponibilidad predecible, y si fortalecen o erosionan la autonomía operativa a largo plazo. Aquellos que integren esta toma de decisiones en la estrategia de la plataforma, y no en la planificación de proyectos, avanzarán más rápido y evitarán la deuda arquitectónica que, de otro modo, podría tardar años en resolverse.