{"id":38083,"date":"2025-12-04T17:22:51","date_gmt":"2025-12-04T17:22:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bloomberg.com\/latam\/blog\/el-giro-en-la-carga-de-trabajo-de-los-centros-de-datos-de-ia-favorece-las-bases-de-datos-sobre-las-aplicaciones\/"},"modified":"2025-12-04T17:22:51","modified_gmt":"2025-12-04T17:22:51","slug":"el-giro-en-la-carga-de-trabajo-de-los-centros-de-datos-de-ia-favorece-las-bases-de-datos-sobre-las-aplicaciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bloomberg.com\/latam\/blog\/el-giro-en-la-carga-de-trabajo-de-los-centros-de-datos-de-ia-favorece-las-bases-de-datos-sobre-las-aplicaciones\/","title":{"rendered":"El giro en la carga de trabajo de los centros de datos de IA favorece las bases de datos sobre las aplicaciones."},"content":{"rendered":"
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[vc_column_text]Este art\u00edculo fue escrito por Mandeep Singh, analista senior de la industria de Bloomberg Intelligence, y el analista asociado Robert Biggar. Se public\u00f3 primero en la Terminal Bloomberg.<\/em><\/p>\n

El cambio de la IA hacia la inferencia a escala a partir del desarrollo de modelos est\u00e1 inclinando la demanda de los centros de datos hacia las bases de datos (especialmente aquellas utilizadas por chatbots, agentes de codificaci\u00f3n y otros agentes de IA) y alej\u00e1ndose de las cargas de trabajo de aplicaciones como la gesti\u00f3n de relaciones con los clientes, lo que beneficia a proveedores de software como Oracle y MongoDB. Las cargas de trabajo de entrega de contenidos y ciberseguridad deber\u00edan tener un crecimiento m\u00e1s r\u00e1pido en los centros de datos de IA dado su papel en la implementaci\u00f3n de agentes.<\/p>\n

Los agentes de IA impulsan la demanda de centros de datos hacia la capa de datos.<\/h2>\n

La tokenizaci\u00f3n de datos empresariales para alimentar chatbots, agentes de codificaci\u00f3n y otros agentes de IA deber\u00eda impulsar un crecimiento superior a la tendencia para las bases de datos vectoriales (almacenes de datos empresariales no estructurados). A medida que las funciones empresariales integran modelos de IA con datos corporativos propios, los proveedores de software como Oracle y MongoDB podr\u00edan experimentar una mayor demanda. M\u00e1s all\u00e1 del crecimiento en datos de capacitaci\u00f3n, esperamos una inflexi\u00f3n en la creaci\u00f3n de bases de datos y el consumo de datos a medida que se multiplican los agentes en distintos casos de uso.<\/p>\n

Dada la intensa iteraci\u00f3n que hay detr\u00e1s de las capacidades avanzadas, las empresas se basar\u00e1n en centros de datos abundantes de aceleradores para lograr un alto rendimiento de la carga de trabajo en la capa de la base de datos. Con la multiplicaci\u00f3n de matrices en el centro de la inferencia de modelos en lenguaje de gran tama\u00f1o, las bases de datos vectoriales est\u00e1n posicionadas para estar entre las categor\u00edas de mayor carga de trabajo, lo que permite escalabilidad y respuestas m\u00e1s r\u00e1pidas.[\/vc_column_text][vc_single_image image=”38086″ img_size=”large” alignment=”center”]\n

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Agende una demostraci\u00f3n.<\/div>\n\t\t
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\n\t\tCont\u00e1ctenos<\/a>\n\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n[vc_column_text]<\/p>\n

Se avecina una desaceleraci\u00f3n en las cargas de trabajo de aplicaciones<\/h2>\n

A medida que los agentes de IA automatizan m\u00e1s pasos en los flujos de trabajo cotidianos, se necesita ejecutar menos de ese trabajo dentro de grandes conjuntos de aplicaciones. Esto apunta a un crecimiento m\u00e1s lento en la demanda de centros de datos para la planificaci\u00f3n de recursos empresariales, la gesti\u00f3n de relaciones con los clientes, la gesti\u00f3n de capital humano y de la cadena de suministro. Los agentes de modelos de razonamiento y las herramientas de investigaci\u00f3n profunda ahora pueden navegar por la web de forma aut\u00f3noma, extraer fuentes y realizar an\u00e1lisis por s\u00ed mismos, tareas que antes se realizaban en las interfaces de usuario de esas aplicaciones.<\/p>\n

El software de ingenier\u00eda (dise\u00f1o y fabricaci\u00f3n asistida por computadora), puede sortear estos obst\u00e1culos, ya que la simulaci\u00f3n y la creaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos mantienen las cargas de trabajo ancladas en herramientas especializadas.[\/vc_column_text][vc_single_image image=”38087″ img_size=”large” alignment=”center”][vc_column_text]<\/p>\n

Los agentes de codificaci\u00f3n potencian las cargas de trabajo de pruebas<\/h2>\n

Los agentes de codificaci\u00f3n de IA \u2014asistentes integrados en las herramientas de desarrollo que sugieren, escriben y corrigen c\u00f3digo\u2014 deber\u00edan dar un gran impulso a las cargas de trabajo de desarrollo y prueba de aplicaciones. Los agentes de Cursor, Claude Code de Anthropic, GitHub Copilot, Codex de OpenAI y Gemini Code Assist manejan tareas como la depuraci\u00f3n y la adici\u00f3n a c\u00f3digo existente. Las empresas informan ganancias de productividad de un 30 a un 40% en el nuevo c\u00f3digo escrito con estos agentes, lo que deber\u00eda canalizar m\u00e1s desarrollo y pruebas a los centros de datos de IA. La generaci\u00f3n de c\u00f3digo basada en instrucciones se est\u00e1 convirtiendo r\u00e1pidamente en una de las caracter\u00edsticas de IA generativa m\u00e1s utilizadas en las aplicaciones empresariales existentes[\/vc_column_text][vc_single_image image=”38084″ img_size=”large” alignment=”center”][vc_column_text]<\/p>\n

La entrega de contenidos y la ciberseguridad tambi\u00e9n se benefician<\/h2>\n

A medida que los agentes aut\u00f3nomos de IA se integren en los flujos de trabajo empresariales, m\u00e1s tareas cr\u00edticas se ejecutar\u00e1n en centros de datos de IA. El auge de modelos de razonamiento como o3 de OpenAI cambia el enfoque hacia garantizar que la infraestructura sea r\u00e1pida, eficiente y confiable en lugar de simplemente tener un modelo. Esto supone un impulso para las redes de distribuci\u00f3n de contenidos (CDN) de empresas como Cloudflare y proveedores de ciberseguridad como Zscaler. La mayor\u00eda de las empresas buscan integrar las bases de datos de conocimientos y documentaci\u00f3n internas con LLM, al tiempo que conf\u00edan en proveedores de CDN y ciberseguridad para gestionar el consumo de tokens para el ajuste y la inferencia de LLM.[\/vc_column_text][vc_single_image image=”38088″ img_size=”large” alignment=”center”]<\/p>\n\n<\/div>\n\n\n\t\t\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El giro de la IA hacia la inferencia a gran escala impulsa la demanda de centros de datos centrados en bases de datos usadas por agentes y chatbots.<\/p>\n","protected":false},"author":2007,"featured_media":38085,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[350,73],"tags":[],"class_list":["post-38083","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-artificial-intelligence","category-blog"],"yoast_head":"\nEl giro en la carga de trabajo | Bloomberg<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"El giro de la IA hacia la inferencia a gran escala impulsa la demanda de centros de datos centrados en bases de datos usadas por agentes y chatbots.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" 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