La Inteligencia Artificial ya no es un experimento sino una carga de trabajo en producción

Un nuevo estudio revela que las corporaciones que ya usan la inferencia de inteligencia artificial en sus actividades se acercan a ocho de cada diez.

F5,compañía de entrega y protección de aplicaciones y API, ha publicado su informe anual State of Application Strategy (SOAS), que revela que la inteligencia artificial ha superado un umbral crítico: ya no es una iniciativa experimental, sino una carga de trabajo en producción que exige el mismo rigor operativo que cualquier sistema de misión crítica. La investigación, basada en las respuestas de cientos de responsables de TI y seguridad de todo el mundo, muestra que el 78 % de las organizaciones ya utiliza la inferencia de IA internamente, una clara señal de que las empresas priorizan el control sobre la comodidad a medida que la IA se convierte en un elemento central de las operaciones del negocio.

Estos hallazgos llegan en un momento crucial. Con el 93 % de las organizaciones operando en múltiples nubes y el 86 % distribuyendo aplicaciones en entornos híbridos multicloud, la complejidad de entregar y proteger las cargas de trabajo de IA ha alcanzado un nuevo punto de inflexión.

“La IA ha pasado de la experimentación a la operación. La pregunta ahora no es si las empresas usarán IA, sino si podrán ejecutarla de forma fiable, segura y a gran escala”, afirma Kunal Anand, director de Producto de F5. “Los datos de este año muestran un cambio claro: la inferencia de IA se está convirtiendo en un elemento central del negocio, lo que significa que la implementación de IA es ahora un desafío de gestión de tráfico, y la seguridad de la IA es un desafío de gobernanza y control. Las empresas que comprendan este cambio serán las que avancen más rápido y de forma más segura”.

Conclusiones del informe

La IA es una realidad operativa, no un experimento

La IA ya no es un experimento llamativo ni una preocupación futura; se ha convertido en una realidad operativa profundamente integrada en los resultados comerciales diarios. Actualmente, las organizaciones coordinan un promedio de siete modelos de IA de producción, y el 77 % de ellas sostiene que la inferencia -la ejecución de modelos entrenados para generar resultados- se ha convertido en su actividad principal de IA, superando a la creación y el entrenamiento de modelos. Este cambio enfatiza la gobernanza operativa de los sistemas de IA, tratando la inferencia como una carga de trabajo gestionada y basada en políticas, integrada en la pila de aplicaciones y sujeta a las mismas exigencias de arquitectura, de seguridad y de escalabilidad que otros sistemas de producción.

Las estrategias de IA como servicio se consideran un riesgo

Las estrategias de AI-as-a-Service son ampliamente reconocidas como arriesgadas y desalineadas con las realidades empresariales modernas. Solo el 8 % de las organizaciones dependen exclusivamente de servicios de IA públicos. La gran mayoría está creando portfolios de modelos diversificados, lo que requiere controles sofisticados de enrutamiento, respaldo y políticas para gestionar el coste, la precisión y la disponibilidad.

La multicloud híbrida es el nuevo estándar de entrega

Esto refleja la tendencia general de operar en múltiples nubes y entornos, con el 93 % de las empresas aprovechando configuraciones multicloud y el 86 % ejecutando aplicaciones en entornos locales, de nube pública y de colocation. De manera similar, las cargas de trabajo de IA requieren enrutamiento avanzado, mecanismos de respaldo y controles de políticas para optimizar costes, precisión y disponibilidad. Una estrategia unificada de entrega, seguridad y gobernanza en todos los entornos resulta ahora esencial para gestionar la complejidad de las implementaciones de IA y aplicaciones modernas.

Si bien es clave gestionar la complejidad de infraestructuras tan diversas, esto debe ir acompañado de un control preciso en todos los entornos para garantizar una integración perfecta, una aplicación consistente de las políticas y estrategias de seguridad unificadas. Este equilibrio reduce los silos, minimiza las disrupciones operativas y mantiene la gobernanza a escala, lo que permite a las organizaciones optimizar el coste, la precisión y la disponibilidad, al tiempo que desbloquear todo el potencial de los sistemas híbridos multicloud para las implementaciones de IA y aplicaciones.

La seguridad y la gobernanza de la IA son ahora requisitos sistémicos

A medida que los sistemas de IA entran en producción a gran escala, la seguridad se ha convertido en una prioridad para toda la empresa. El informe muestra que un 88 % de las organizaciones se ha enfrentado a desafíos de seguridad relacionados con la IA, mientras que un 98 % se está preparando para la IA agéntica: sistemas autónomos que necesitan identidades, permisos y guardarraíles como los usuarios humanos. Esto traslada el perímetro de seguridad a las capas de prompts, tokens e identidad, lo que hace que los modelos tradicionales resulten insuficientes y que la gobernanza en cada capa sea esencial.

Capas de prompts y tokens: Los puntos de control que impulsan la entrega de IA

El informe revela un cambio significativo en la gestión de la carga de trabajo de IA, con el control trasladándose a los prompts, tokens y API. Casi el 29 % de las organizaciones identifica las capas de prompts como el principal mecanismo de entrega, mientras que un 23 % prioriza las capas de tokens para la entrega y la seguridad. Gobernar estas capas es clave para optimizar el coste, el rendimiento y la seguridad, dando a las empresas una ventaja competitiva sobre aquellas centradas únicamente en la infraestructura.

Por qué es importante

Aran Erel, Senior Regional Director de F5 en España, dice que “el Informe sobre el Estado de la Estrategia de Aplicaciones de 2026 ofrece un análisis basado en datos de las fuerzas que están transformando la tecnología empresarial: la rápida operacionalización de la IA, la consolidación de la nube híbrida y un panorama de amenazas en constante evolución que exige nuevas ideas sobre la seguridad y el control. La madurez de la IA se está convirtiendo rápidamente en un indicador medible de la resiliencia operativa y el posicionamiento competitivo. Las organizaciones que inviertan en observabilidad, autenticación y control unificado en todos los entornos donde se ejecuta la IA serán los únicos capaces de transformar el potencial de la IA en un valor duradero para el negocio”.