Gracias a su capacidad de procesar cargas de trabajo intensivas, la nube se está convirtiendo en el eje central de la inteligencia artificial y sus aplicaciones derivadas. Según los expertos de Capgemini, la tendencia ya se refleja en el gasto en la nube pública, que se duplicará de los 723.000 millones de dólares de 2025 hasta los 1,47 billones en 2029. Además, el informe evidencia que las arquitecturas clásicas podrían resultar insuficientes para las demandas del sector.
Las empresas necesitan ajustar los modelos con información propia, controlar los datos y cumplir las normativas vigentes, lo que las está llevando a adoptar arquitecturas híbridas, privadas, multinube y soberanas para operar de manera segura y legal. En particular, los agentes de IA demandan infraestructuras escalables, distribuidas y de baja latencia, en los que la nube y el borde se integran en una única estructura inteligente para responder con rapidez y eficiencia.
Las plataformas híbridas se consolidarán como el estándar en 2026. En lugar de tratarse de herramientas rígidas, la actividad operativa de la IA fluirá entre entornos edge o de borde, la nube privada o la pública. Así, la nube 3.0 marca el momento en que el modelo deja de ser una plataforma de TI para convertirse en una capa de ejecución distribuida que posibilita la IA a gran escala.
Un cambio de modelo operativo
Este cambio de modelo se manifiesta en tres señales claras. El primer indicador de la expansión de la nube 3.0 es la aparición de arquitecturas híbridas optimizadas para IA, donde las empresas distribuyen sus cargas de trabajo entre entornos privados, públicos y de borde. De este modo, la IA ya no depende de un único proveedor a gran escala, sino que se despliega donde resulte útil. Un segundo factor determinante es que, a menudo, las organizaciones ejecutan aplicaciones críticas con varios proveedores de forma simultánea por razones de resiliencia y de soberanía de datos. Por último, sectores altamente regulados ─como el público, el de la salud o el bancario─ están combinando la potencia de los grandes proveedores con controles estrictos sobre la ubicación y gestión de la información.
Capgemini recuerda que, dado que las organizaciones están pasando de utilizar agentes de IA experimentales a implementar sistemas en producción, se requieren marcos de orquestación robustos que coordinen múltiples agentes especializados.