Al respecto “El Informe Global de Brecha de Habilidades 2025 de Fortinet” reveló un panorama definido por la falta de profesionales capacitados. Algo que resulta ser un factor crítico que aumenta las tasas de intrusión, así como las pérdidas financieras.

La investigación indica que el 86 % de las organizaciones experimentó al menos una brecha de seguridad en los últimos años. Mientras que un 28 % enfrentó entre cinco o más incidentes durante el mismo periodo, eso muestra la complejidad del malware.

Además, más de la mitad de los encuestados atribuye dichas intrusiones a una falta de entrenamiento en seguridad (54 %). Es decir, las certificaciones en ciberseguridad ya son un factor estratégico, para garantizar la continuidad operativa en las empresas.

Es decir, dichas cifras reflejan la magnitud y el nivel de desafío que enfrenta el sector empresarial con amenazas cada vez más sofisticadas. Así, el 67 % de las empresas reconoce que la brecha de habilidades, incrementa el nivel de riesgo de la industria.

A esto, se debe agregar una escasa conciencia en ciberseguridad (56 %), con dicho panorama la contratación y retención de talento certificado es clave. Ya que este tipo de acreditaciones profesionales son una herramienta indispensable de un alto valor.

Industria debe enfocarse en obtener certificaciones en ciberseguridad

A través de las certificaciones en ciberseguridad, las entidades productivas pueden demostrar su capacidad operativa y garantizar la resiliencia empresarial. De hecho, el informe subraya que la escasez global de especialistas en ciberseguridad es alta.

Esto resulta crítico en un entorno, donde los ataques impulsados por la inteligencia artificial (IA), se perfeccionan de manera acelerada. Así el impacto financiero puede ser alto, con empresas que han reportado pérdidas por más de un millón de dólares.

Se debe tener en cuenta, que las acreditaciones cumplen cuatro funciones clave, en primera instancia validan competencias reales. También permiten establecer algunos estándares comparables, así trazan trayectorias profesionales claras del empleado.

Además, con las certificaciones en ciberseguridad, las empresas pueden consolidar sus iniciativas de retención de empleados (48 %). Debido a que se generan nuevas oportunidades de desarrollo, es decir se crea un círculo virtuoso en la productividad.

Por esto, contamos con el programa Fortinet Network Security Expert (NSE) con el cual brindamos certificaciones estructuradas y progresivas. Con un temario que va desde lo básico hasta el diseño estratégico avanzado, así como la especialización.

De este modo, se cubren áreas críticas como redes seguras, seguridad en la nube y operaciones de protección de la información. Finalmente, las acreditaciones que se alinean con los roles producen mejores resultados, para individuos y organizaciones.

Por: Melonia da Gama, directora de Programas de capacitación y entrenamiento en Fortinet

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Así las pequeñas y medianas empresas (pymes) tienen una gran oportunidad de crecimiento en sus respectivos mercados. De hecho, este segmento representa cerca del 99 % del total de las unidades económicas, y así contribuye significativamente a la generación de empleos.

También, aportan un alto porcentaje del producto interno bruto (PIB) nacional. Sin embargo, el potencial que brinda la tecnología aún es un terreno sin explorar. Así, la democratización a nivel tecnológico, se traduce en grandes oportunidades para impulsar a todo el sector pyme.

En los últimos años, la propuesta de soluciones basadas en IA es más accesible y es así como la pyme e inteligencia artificial son el motor de la innovación. Algo que aplica incluso para las organizaciones con presupuestos limitados, con eso es posible consolidar su competitividad.

Ya sean sistemas de análisis predictivo o asistentes automatizados, la IA brinda soluciones de alto valor que pueden mejorar la eficiencia operativa. Para optimizar diversos aspectos como la experiencia del cliente y al mismo tiempo, se fortalece el proceso de toma de decisiones.

Con la democratización del acceso a soluciones de tecnología, se nivela el campo de juego y permite a las pymes competir en el mercado. Incluso en aquellas áreas, que antes parecían  exclusivas para actores más grandes como el corporativo, pero esto se está transformando.

Una industria emerge a través de las pymes e inteligencia artificial 

De acuerdo con el reporte KPMG Global tech report 2026: Private company, el 89 % de las empresas privadas esperan que la IA se convierta en un motor de innovación. Que además genera nuevos ingresos en los próximos años; así las pymes e inteligencia artificial son clave.

Sin embargo, en México la mayoría de las empresas aún no cuentan con estrategias digitales formales. De hecho, algunos datos recientes del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) revelaron que las pymes en el país operan con un grado moderado de digitalización.

Pero persiste una brecha tecnológica que puede comprometer, tanto la competitividad como el ritmo de crecimiento de este sector productivo a corto o mediano plazo. En este contexto, el valor que la IA puede aportar a las pymes radica en su eficiencia, en términos operativos.

Así las empresas que tradicionalmente empleaban estructuras limitadas, ahora cuentan con la posibilidad de automatizar sus procesos administrativos y operativos. Para así optimizar su inventario y mejorar su gestión financiera, así las pymes e inteligencia artificial serán el motor.

Con la adopción digital se pueden reducir los errores humanos, algo que libera tiempo para que el talento pueda reorientar sus actividades. Ya sea para planear nuevas estrategias, que impulsen el crecimiento de las entidades productivas o para desarrollar nuevas soluciones.

Más allá de implementar herramientas tecnológicas, el verdadero reto para las pymes radica en la capacitación de su base de talento. Y finalmente, la transformación digital requiere un enfoque integral que contemple tanto la adopción de TI como el desarrollo de habilidades.

Por: Jesús Luna, socio Líder de Private Enterprise de KPMG México y Diego Bojórquez, director de Innovación en KPMG Ignition México

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Para el canal tecnológico en México, esto significa una oportunidad concreta de diferenciación de portafolio. Nuevos argumentos de venta y conversaciones de mayor valor con clientes.

Una AI PC es un equipo equipado con unidad de procesamiento neuronal (NPU), GPU avanzada y software optimizado. Lo que sirve para ejecutar cargas de inteligencia artificial directamente en el dispositivo, sin depender exclusivamente de la nube.

Esta capacidad de procesamiento local transforma el dispositivo final en un nodo inteligente dentro de la arquitectura digital de cualquier organización.

A diferencia de una actualización de ciclo normal, las AI PCs habilitan casos de uso específicos y medibles. Automatización de tareas repetitivas, análisis predictivo local, generación de variaciones de diseño en tiempo real, corrección de video automatizada y simulaciones preliminares sin latencia.

El argumento de negocio para directores de TI y líderes de operaciones

Para un director de TI, el procesamiento local de inteligencia artificial tiene tres implicaciones estratégicasclaras:

• Menor latencia en procesos críticos de la operación de la empresa. 

• Optimización de costos asociados a cómputo remoto y dependencia de nube.

• Mayor control sobre información sensible y propiedad intelectual.

Para un director de operaciones o finanzas, el argumento es igualmente directo: las AI PCs aceleran ciclos productivos y reducen retrabajos. Y también liberan recursos de infraestructura centralizada para tareas de mayor escala.

De acuerdo con PwC, la inteligencia artificial podría representar un incremento del PIB de México cercano al 5 % hacia 2030. Impulsado principalmente por mejoras en productividad.

Las organizaciones que adopten herramientas de IA en el puesto de trabajo están mejor posicionadaspara capturar ese impacto.

La oportunidad para el canal tecnológico con AI PCs

Para distribuidores e integradores, las AI PCs abren conversaciones de alto valor que el hardware convencional ya no genera.

No se trata únicamente de renovar equipos, se trata de acompañar una transición arquitectónica. El canal que llegue primero a esa conversación con sus clientes se posiciona como socio estratégico, no sólo como proveedor de equipo.

Esa transición implica tres conversaciones concretas con clientes:

1.- Identificar qué cargas de trabajo pueden migrar a procesamiento local.

2.- Rediseñar flujos de trabajo con métricas claras de productividad.

3.- Acompañar la adopción con soporte técnico y capacitación — donde se construye la relación de largo plazo.

El momento de actuar es ahora

La evidencia internacional muestra que el retorno de la inteligencia artificial se obtiene cuando los casos de uso están claramente definidos y alineados a procesos existentes.

El desafío combina infraestructura adecuada, desarrollo de habilidades digitales y una estrategia sólida de gestión de datos. El canal tiene un rol central en esta ecuación.

Las AI PCs no son una tendencia pasajera. Son una decisión arquitectónica con impacto directo en competitividad, eficiencia operativa y protección de activos digitales.

Para el canal tecnológico en México, la pregunta no es si este mercado va a crecer, es quién va a liderarlo.

Por Margarita Gutiérrez, México Field Product Marketing Team Leader en Dell Technologies.

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Para los responsables de tecnología, el reto ya no es sólo adoptar nuevas herramientas, sino decidir cuándo y cómo hacerlo sin comprometer el futuro del negocio.

Ejemplo de ello es la enorme presión por invertir en inteligencia artificial (IA), pero hacerlo sin una estrategia clara puede frenar, en lugar de acelerar, la innovación.

En este contexto, la pregunta más importante para las empresas no es cuál debe ser su plan específico de IA. Sino cómo pueden diseñar una organización con adaptabilidad empresarial ante cualquier transformación tecnológica.

En otras palabras, cómo construir una empresa que no sólo reaccione al cambio, sino que sea capaz de generar valor de forma constante mientras el entorno evoluciona.

La adaptabilidad empresarial no surge, se planea

Uno de los errores más comunes en la adopción de inteligencia artificial es comenzar por la tecnología en lugar de hacerlo por el desafío de negocio.

La innovación rara vez surge de la implementación de una herramienta por sí misma. Surge de resolver un problema concreto de manera más eficiente o de crear nuevas oportunidades de valor.

Este enfoque obliga a vincular cada inversión tecnológica con resultados tangibles. Definir indicadores claros de desempeño permite medir avances, aprender de los experimentos y ajustar el rumbo con rapidez.

Invertir no sólo en tecnología es esencial

Otro elemento central en la adaptabilidad empresarial es el talento. Lejos de reemplazar la creatividad humana, la IA amplifica su potencial.

Pero para aprovecharla es indispensable invertir en el desarrollo de habilidades y fomentar una cultura de experimentación donde probar nuevas ideas. Y aprender de los errores sea parte del proceso.

A medida que los equipos adquieren experiencia práctica con nuevas herramientas, desarrollan una comprensión más profunda de sus capacidades y limitaciones. Lo que les permite responder con mayor agilidad a los cambios tecnológicos.

Para que ese talento pueda desplegar todo su potencial, también es necesario contar con una base tecnológica flexible. Por esta razón, una estrategia de nube híbrida se vuelve fundamental.

Permite entrenar, ajustar y ejecutar modelos de IA donde sea necesario, sin sacrificar aspectos críticos como seguridad, cumplimiento normativo o soberanía de los datos.

Además, un enfoque híbrido evita que la innovación ocurra en silos.

Cuando las organizaciones cuentan con una plataforma uniforme con estos entornos, pueden gestionar datos, aplicaciones y modelos de forma consistente y repetible. Esa coherencia tecnológica es lo que permite escalar la innovación.

Sin embargo, muchas organizaciones descubren rápidamente que su principal obstáculo para adoptar IA no es la falta de herramientas, sino su propia infraestructura.

Las plataformas heredadas y las aplicaciones monolíticas dificultan la integración de nuevas capacidades y ralentizan el desarrollo.

Modernizar la base tecnológica se vuelve entonces una prioridad. Esto implica adoptar arquitecturas más flexibles, automatizar procesos y reducir la dependencia de sistemas propietarios fragmentados.

Si los equipos se acostumbran a trabajar con flujos automatizados y plataformas abiertas, la IA deja de percibirse como una tecnología disruptiva. Es más, comienza a integrarse de manera natural en los procesos de innovación.

De código abierto

Uno de los fenómenos más interesantes de la actual revolución tecnológica es la velocidad a la que evoluciona la IA en las comunidades de código abierto.

Modelos, herramientas y frameworks emergen constantemente, generando un ecosistema vibrante de innovación.

Esta dinámica puede convertirse en una ventaja estratégica para las organizaciones. El código abierto ofrece transparencia, flexibilidad y la posibilidad de evitar dependencias tecnológicas rígidas.

También permite experimentar con rapidez y adoptar lo mejor del ecosistema sin quedar atado a una sola plataforma.

Para las empresas que buscan mantenerse adaptables, la apertura tecnológica es un factor clave. En la era de la inteligencia artificial, la verdadera oportunidad no está solo en adoptar nuevas herramientas.

Sino en construir una base tecnológica capaz de evolucionar con ellas y transformar la forma en que operan las organizaciones.

Las empresas que logren entender que la adaptabilidad empresarial es un compromiso permanente estarán preparadas para la IA actual. Pero también para las tecnologías que aún están por venir.

Porque en un entorno donde el cambio es constante, la verdadera ventaja competitiva no es predecir el futuro, sino estar listo para adaptarse a él.

Por Robert Calva, Ecosystem Solutions lead, Región NOLA en Red Hat.

La entrada La adaptabilidad empresarial, una ventaja competitiva crítica: Red Hat se publicó primero en Reseller.

Esto se debe replicar tanto a nivel personal como empresarial, ya que se trata de un aspecto esencial para el bienestar integral. Se debe tener en cuenta, que en los equipos tecnológicos existen extensiones digitales, que contienen desde historiales de navegación hasta registros.

Los cuales en algunos casos son personales y se almacenan en las propias aplicaciones, pero la mayoría de estas carecen de mecanismos de seguridad. Con esto, se exponen los datos del usuario, es decir se ponen en alto riesgo, es por esto que se deben tomar medidas al respecto.

Ya que esto implica de manera directa cuidar también nuestra estabilidad a nivel emocional, privacidad y autonomía. Es decir, la salud digital empresarial ahora es uno de los activos con alta prioridad dentro de las organizaciones, ya que se trata de la información de su negocio.

Así los datos corporativos viajan constantemente entre dispositivos, la cual está almacenada en los propios equipos o en plataformas en la nube. Sin embargo, la información siempre se encuentra expuesta y vulnerable, de ser extraída o secuestrada por las mafias de los cibercriminales.

En consecuencia, los efectos de una mala salud digital van más allá del ámbito tecnológico y corporativo. Debido a que algunos expertos documentaron, que los ciberataques dirigidos a datos personales o empresariales pueden desencadenar estrés, ansiedad y otros problemas.

Sector productivo debe mejorar su salud digital empresarial

Una salud digital empresarial deficiente puede derivar en una pérdida significativa, a nivel de la confianza en los servicios digitales de los proveedores de TI. De hecho, en casos reales los ciberataques, comprometieron tanto registros psicoterapéuticos como expedientes clínicos.

Con los cuales, se llevaron a cabo intentos de extorsión y exposición pública de los datos que se consideran confidenciales. Así, se demuestra que proteger nuestro entorno digital es una medida de autocuidado emocional, más allá de los entornos tradicionales de productividad.

Al respecto, se recomienda hacer respaldos de información de manera periódica además de gestionar mejor las contraseñas en servicios y dispositivos. Esto se resume en el concepto de buenos hábitos digitales, debido a que esto es parte fundamental del entorno empresarial.

De hecho, está comprobado que algunas plataformas empresariales no garantizan los niveles de protección que requieren las organizaciones. Ante esto, la salud digital empresarial es un factor estratégico, para mantener la operación diaria de las entidades del sector productivo.

A través de hábitos como el respaldo de información, verificar descargas y limitar permisos innecesarios, se puede mejorar la ciberseguridad corporativa. Ya que estas prácticas, no solo protegen nuestra información, adicionalmente contribuyen a reducir esta sobrecarga digital.

De este modo, se reduce la sensación de exposición constante de manera personal y dentro de las propias entidades empresariales. Finalmente, en un entorno de ciberamenazas que están en constante evolución y sofisticación, la salud digital debe ser una práctica cotidiana.

Por Oscar Martínez, director regional para México, Centroamérica y el Caribe en Kingston Technology

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Más allá de la capacidad de cómputo, hoy el desafío central es garantizar disponibilidad energética, estabilidad eléctrica y eficiencia térmica para cargas de alta densidad.

Mayor densidad, mayor exigencia eléctrica

La concentración de GPUs y aceleradores especializados ha elevado significativamente la potencia por rack.

Schneider Electric ha advertido que los entornos optimizados para IA pueden escalar hacia niveles extremos de densidad energética. Presionando los sistemas de distribución eléctrica y respaldo.

Paralelamente, la Agencia Internacional de Energía (IEA) estima que los data centers consumieron alrededor de 415 TWh en 2024. Lo que equivale al 1.5 % de la electricidad global y proyecta que esta cifra podría superar los 900 TWh hacia 2030 impulsada por IA y cargas avanzadas.

Esta tendencia obliga a rediseñar arquitecturas eléctricas, esquemas de redundancia y modelos de eficiencia.

Alimentación ininterrumpida como eje crítico

En entornos de misión crítica, los sistemas de alimentación ininterrumpida (UPS) se vuelven fundamentales. Actúan como primera línea de defensa ante interrupciones o variaciones de la red eléctrica, protegiendo cargas sensibles y evitando pérdidas operativas.

El mercado global de UPS para data centers refleja esta necesidad: se proyecta que crecerá de 8.76 mil millones de dólares en 2025 a 12.47 mil millones en 2030. Con un CAGR cercano al 7 %, impulsado en gran parte por la demanda asociada a IA (MarketsandMarkets).

En este contexto, Secure Power de Schneider Electric integra sistemas UPS, distribución eléctrica y monitoreo energético diseñados para infraestructuras críticas.

Más allá del respaldo energético, estas soluciones buscan estabilizar la calidad de la energía y permitir arquitecturas modulares o redundantes (N+1, 2N), esenciales en centros de datos de alta disponibilidad.

El valor del canal en proyectos AI-ready

La construcción de data centers preparados para IA no es un ejercicio meramente tecnológico; requiere integración especializada. El canal aporta valor en tres frentes:

• Diseño y dimensionamiento eléctrico. Considerando densidad, redundancia y proyección de crecimiento.

• Integración de infraestructura crítica. Combinando UPS, PDU y sistemas de gestión energética.

• Soporte durante el ciclo de vida. Desde implementación hasta mantenimiento preventivo y correctivo.

Además, la colaboración entre fabricantes de infraestructura y desarrolladores de tecnologías de IA refuerza la necesidad de socios técnicos capaces de traducir diseños de referencia en implementaciones operativas.

La evolución hacia data centers preparados para IA está impulsando una transformación estructural en la infraestructura eléctrica y térmica. La alimentación ininterrumpida y la gestión energética se convierten en pilares de continuidad operativa.

Para los resellers, el diferencial competitivo no radica únicamente en el suministro de equipos.

Sino en la capacidad de asesorar, integrar y sostener proyectos de infraestructura crítica en un entorno donde la densidad energética y la disponibilidad ya no son variables opcionales, sino requisitos estratégicos.

Por Carlos Jaime, Senior Manager de ventas y distribución en Schneider Electric para el área de Secure Power en México.

La entrada El canal, medular en la construcción de data centers listos para IA: Schneider Electric se publicó primero en Reseller.

Donde la IA, se alinea con la capacidad del talento humano para alcanzar objetivos de negocio más ambiciosos. En general, la industria tecnológica pretende democratizar y expandir el acceso a dichas tecnologías, para aportar un valor tangible a la sociedad.

Es decir, la infraestructura inteligente se consolida como un motor de cambio para las organizaciones, de todos los sectores e industrias. Al respecto, las Frontier Firms ya se encuentran en una etapa de maduración, eso más allá de la experimentación con IA.

Dichas organizaciones, ahora demandan una IA que sea capaz de generar resultados concretos e impulsar el crecimiento. Para consolidarse como una herramienta con un alto valor estratégico de negocio, así la rentabilidad en inteligencia artificial es clave.

Ante dicho contexto, en Microsoft identificamos dos pilares fundamentales para la transformación de las empresas pioneras. Los cuales son inteligencia y confianza, la primera se refiere a aprovechar el conocimiento propio sobre cada tipo de compañía.

Mientras la segunda, se enfoca en garantizar que las soluciones de IA se encuentren protegidas, gestionadas y supervisadas. Todo esto de una manera responsable, es así que los verdaderos diferenciadores de la IA provienen de un contexto más profundo.

Sector productivo se enfoca en la rentabilidad en inteligencia artificial

Además de la rentabilidad en inteligencia artificial, las empresas buscan que el valor de dichas soluciones se refleje en la operación cotidiana. Lo cual es posible cuando se integran directamente en las tecnologías, que los profesionales utilizan diariamente.

Es por ello, que Microsoft está renovando su portafolio de soluciones para brindar las experiencias ágiles, precisas y confiables que busca el mercado. Un ejemplo de eso es el despliegue de Work IQ, en la Wave 3 de Microsoft 365 Copilot para crear agentes.

Dicha iniciativa incorpora nuevas experiencias basadas en agentes para Word, Excel, PowerPoint y Outlook. El objetivo es impulsar una adopción integral y rentable de los agentes inteligentes (Agentic AI), dentro de los entornos operativos de las empresas.

Bajo un diseño basado en un sistema multi modelo, la propuesta de valor de la firma es capaz de integrar diversas plataformas como OpenAI y Anthropic. Esta apertura es un avance, en la búsqueda de la rentabilidad de la inteligencia artificial empresarial.

Este enfoque permite a las empresas elegir y trabajar con flexibilidad en entornos de múltiples nubes y servicios de datos. En cifras, Microsoft reportó un crecimiento del 160 % interanual en licencias de pago de Copilot, algo que refleja el valor que aporta.

De hecho colabora con organizaciones y empresas tales como Mercedes-Benz, NASA, ING así como múltiples universidades de prestigio. Finalmente, aseguramos que esta adopción demuestra que la IA ya no es más un experimento, sino toda una realidad.

Por Judson Althoff, CEO del Negocio Comercial de Microsoft

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Según IDC, el volumen de datos generados por las empresas en México está creciendo a tasas de doble dígito. Con sectores como manufactura, servicios financieros, retail y telecomunicaciones liderando esta expansión.

A nivel global, se estima que la generación de datos alcanzará los 393.9 ZB para 2028.

A pesar de este crecimiento, más del 60 % de las iniciativas de analítica avanzada e IA en América Latina no logran escalar. Debido a limitaciones críticas de infraestructura, especialmente en almacenamiento y gestión de datos.

Este aumento exponencial de datos está cambiando las preguntas que los clientes plantean a los canales. Ya no se trata de ‘cuánta capacidad necesito’, sino de:

¿Qué tan rápido puedo mover mis datos? ¿Dónde deben residir mis datos? (en la nube, en infraestructura local o en ambos). Y ¿Están preparados para soportar IA, automatización y continuidad operativa?

Este cambio es evidente en sectores clave:

Manufactura avanzada: El análisis en tiempo real impulsa la productividad.

Banca: La latencia puede ser la diferencia entre detectar o no un fraude.

Retail: La experiencia omnicanal depende del acceso inmediato a la información.

Las innovaciones en TI dependen de cómo se manejan los datos

• IA y analítica avanzada. Entrenar modelos, realizar RAG, operar en tiempo real, etc., exige un desempeño muy alto, bajas latencias, paralelismo y escalabilidad masiva en el data plane. Si el almacenamiento es básico, la IA simplemente no escala, o se vuelve costosa y lenta.

• Nubes privadas/híbridas y cloud-native. Kubernetes, microservicios y DevOps requieren almacenamiento que se integre de forma nativa. Con snapshots, replicación, QoS, APIs, etc. Un array genérico económicono ofrece esto y termina frenando la modernización.

• Ciberresiliencia. El ransomware y Zero Trust colocan al almacenamiento en el centro (inmutabilidad, air gap lógico, recuperación masiva rápida). La plataforma de datos es pieza clave de la estrategia de seguridad, no solo un ‘disco grande y barato’.

En resumen, si la empresa quiere innovar en AI, cloud, seguridad o edge, el almacenamiento puede habilitaro bloquear esa innovación.

Los estudios muestran que las organizaciones ‘Best-in-Class’ en datos no usan storage aislado, sino como parte de un full stack de infraestructura integrado. Con cómputo, red, nube y seguridad.

Esto convierte al almacenamiento en motor de innovación porque:

-Se integra nativamente con la nube y multicloud (replicación, tiering, movilidad de datos), habilitando nuevos modelos de entrega de aplicaciones y datos.

-Soporta cargas tradicionales y modernas (bases de datos, VMs, contenedores, IA, analytics) sin crear islas tecnológicas, acelerando lanzamientos y simplificando la TI.

-Automatiza y orquesta: AIOps, telemetría, provisión automática y políticas por intención… Menos tiempo ‘apagando fuegos’ y más en proyectos de valor.

En lugar de ser un recurso pasivo, el almacenamiento pasa a ser la plataforma de servicios de datos sobre la cual el negocio construye innovación.

El cliente ha cambiado. El canal debe transformarse

Para los canales de distribución, este cambio implica una transformación radical:

Dejar de ser simples proveedores de hardware para convertirse en asesores estratégicos en arquitectura de datos.

Los canales que sigan vendiendo almacenamiento sin comprender las cargas de trabajo, la movilidad de datos o la gobernanza corren el riesgo de perder relevancia.

En México, los esquemas híbridos ya no son la excepción, sino la norma.

Según datos del INEGI, más del 70 % de las empresas medianas y grandes utilizan servicios en la nube, aunque mantienen cargas críticas en infraestructura propia.

Este entorno coloca al almacenamiento empresarial en el centro de la estrategia, donde las plataformas deben facilitar:

• Movilidad de datos

• Replicación

• Seguridad

• Administración unificada

Los entornos híbridos pueden convertirse en silos costosos y difíciles de gestionar. Aquí es donde los canales tienen una oportunidad única: diseñar soluciones que conecten mundos, en lugar de fragmentarlos.

IA y analítica: el almacenamiento como factor decisivo

Aunque la conversación sobre inteligencia artificial en México suele centrarse en modelos y software. La realidad es que muchos proyectos de IA fracasan, en primer lugar, por la infraestructura de almacenamiento.

Sin un rendimiento adecuado, baja latencia y acceso simultáneo a grandes volúmenes de datos, las iniciativas suelen quedarse en pruebas de concepto.

IDC advierte que las organizaciones que no modernizan su arquitectura de datos y almacenamiento enfrentan serios obstáculos para escalar proyectos de IA. Más allá de pilotos, sin importar el software que utilicen .

Para integradores y resellers, esto abre la puerta a conversaciones de mayor valor:

• Infraestructura diseñada para cargas mixtas

• Automatización operativa

• Crecimiento modular

En México, el almacenamiento empresarial ya no es solo una decisión táctica: es una decisión estratégica que define innovación, continuidad y competitividad.

Los canales que entiendan esto no solo sobrevivirán, sino que liderarán la transformación digital de sus clientes. Posicionándose como socios estratégicos en un entorno cada vez más complejo y dinámico.

Por Arturo Benavides, director de Pre-ventas Dell Technologies México

La entrada Almacenamiento, de commodity a motor estratégico para la innovación: Dell se publicó primero en Reseller.

Sin embargo, debemos ser claros: obtener valor real de la IA no consiste simplemente en conectar un modelo pre entrenado y esperar resultados mágicos.

La brecha entre la promesa tecnológica y el impacto tangible sigue siendo amplia para muchas organizaciones.

Muchas soluciones de IA se dicen ‘listas para usarse’, pero la implementación empresarial exitosa exige planificación estratégica e integración sistemática. Los entornos corporativos demandan resultados uniformes, confiables y auditables, algo que no se logra con aproximaciones aisladas.

Para alcanzar ese nivel de madurez, las organizaciones necesitan un enfoque estructurado que combine la personalización profunda de los modelos con una integración sólida de los datos empresariales. Alineada a los procesos existentes y a los requisitos de gobernanza y cumplimiento.

Es en este punto donde la mentalidad de plataforma se vuelve un diferenciador clave. 

Contar con una plataforma de inteligencia artificial implica tener un marco común para diseñar, entrenar y desplegar modelos de forma consistente. Sin importar el equipo o el entorno.

Esta coherencia va más allá de lo técnico: es lo que permite escalar la IA con confianza y minimizar riesgos operativos. Así como asegurar que cada iniciativa genere valor real para el negocio.

Para los líderes de negocio y los arquitectos de TI, pensar en términos de plataforma va mucho más allá de la eficiencia.

Implica escalabilidad, control y la capacidad de inyectar el conocimiento específico de la organización directamente en los modelos. En lugar de depender de respuestas genéricas, la empresa puede reflejar su contexto, su lenguaje y sus prioridades en la forma en que la IA razona y responde.

El desafío es que la mayoría de las organizaciones ya posee una auténtica mina de oro de datos propios, dispersos en:

Documentos, wikis, chats, bases de conocimiento e investigaciones internas. 

Aprovecharlos es la clave para pasar de resultados superficiales a respuestas ricas en contexto. Convertir un LLM de propósito general en una herramienta verdaderamente empresarial requiere algo más que ‘alimentarlo’ con información.

Exige personalizar su comportamiento, construir canales de datos robustos y mantener la uniformidad de la infraestructura en todo el ecosistema.

Una plataforma de inteligencia artificial uniforme permite precisamente ese salto: del experimento al entorno operativo.

Facilita la adopción de múltiples técnicas de personalización. Desde la ingeniería de prompts hasta el ajuste fino y la generación aumentada por recuperación (RAG), dentro de un marco coherente.

El resultado es una IA más escalable y consistente, alineada con lo que las empresas realmente necesitan.

La ingeniería de prompts, por ejemplo, permite moldear el comportamiento del modelo mediante instrucciones cuidadosamente diseñadas.

RAG, por su parte, posibilita que los modelos consulten información reciente y relevante desde los repositorios internos en el momento de la consulta.

Y enfoques más avanzados, como el ajuste fino aumentado por recuperación (RAFT). Combinan ambas estrategias para mejorar el razonamiento y la precisión, especialmente en contenidos de formato largo y de dominio específico.

Sin embargo, la personalización del modelo es sólo la mitad de la ecuación. La otra mitad es la integración de datos.

Para ofrecer respuestas relevantes a nivel empresarial, la IA necesita acceso en tiempo real a información crítica:

Actualizaciones de productos, cambios en políticas internas, historial de clientes y mucho más.

Esto requiere canales capaces de ingerir, fragmentar e indexar datos no estructurados -como PDFs o páginas HTML- y ponerlos a disposición durante la inferencia. El beneficio es claro: respuestas fluidas, pero también contextualmente correctas.

En última instancia, poner la inteligencia artificial en marcha con confianza implica dejar atrás los experimentos aislados.

Las organizaciones necesitan plataformas uniformes que les permitan adaptar modelos en profundidad y conectarlos con sus datos de forma segura y significativa. También necesitan espacios controlados para probar, aprender y explorar nuevos casos de uso sin poner en riesgo su información.

Solamente así, la IA dejará de ser una promesa interesante para convertirse en un activo estratégico real y productivo.

Por Robert Calva, Ecosystem Solutions lead, Región NOLA en Red Hat.

La entrada Plataforma de inteligencia artificial para valor empresarial real: Red Hat se publicó primero en Reseller.

Su promesa es clara: razonar, planificar y ejecutar tareas desde una PC sin depender totalmente de la nube.

Pero escalar OpenClaw en entornos corporativos vulnerables abre preguntas críticas: Privacidad, costos y eficiencia energética encabezan la lista.

Aquí entra en juego Intel, optimizando el modelo bajo un enfoque de IA híbrida empresarial.

IA híbrida empresarial como nuevo estándar con OpenClaw

Hoy OpenClaw opera principalmente en la nube, aunque el software se instala localmente, las peticiones viajan a modelos externos. Intel propone un giro estratégico, un modelo híbrido que combina procesamiento local y servicios en la nube.

La IA híbrida empresarial permite que datos sensibles permanezcan en la PC bajo control directo de la organización. Documentos internos, transcripciones y archivos privados se procesan localmente. La nube interviene sólo cuando es estrictamente necesario.

Este esquema reduce la exposición de información crítica, también fortalece el cumplimiento regulatorio en sectores sensibles. En términos prácticos, la IA híbrida empresarial equilibra privacidad y funcionalidad sin sacrificar desempeño.

Para el canal TI, esto representa una propuesta diferenciada frente a modelos exclusivamente cloud.

Costos y eficiencia bajo control

El segundo beneficio clave es económico. El procesamiento local reduce el consumo de tokens en la nube. Tareas como análisis documental, resúmenes y planificación intermedia se ejecutan en el dispositivo.

Así, disminuye la frecuencia y volumen de solicitudes externas. El impacto se refleja directamente en el presupuesto.

Las organizaciones pueden escalar OpenClaw con mayor previsibilidad financiera. Un punto crítico para CIOs y CFOs.

El tercer pilar es energético. Las PC con IA de Intel integran procesadores Core Ultra Serie 3, nombre clave ‘Panther Lake’.

Esta plataforma soporta modelos superiores a 30 mil millones de parámetros en configuraciones locales e híbridas. El resultado es alto rendimiento con bajo consumo energético, un requisito indispensable en laptops empresariales.

La infraestructura basada en Serie 3 permite agentes siempre activos. Sin comprometer batería ni límites térmicos. Para proyectos de IA híbrida empresarial, esta eficiencia se traduce en continuidad operativa sostenible.

Más allá de OpenClaw

OpenClaw puede ser viral hoy, pero la tendencia apenas comienza. La evaluación en escenarios empresariales —análisis de reuniones, planificación y automatización— refuerza una conclusión estratégica:

Los usuarios quieren control, quieren que la IA priorice lo local y proteja los datos críticos.

La IA híbrida empresarial responde a esa demanda al fusionar cómputo local con inteligencia en la nube. El siguiente paso será la colaboración profunda entre ambos entornos.

Modelos cloud descompondrán tareas complejas. Agentes locales ejecutarán cargas específicas en el dispositivo.

Intel ya prepara Super Builder, orientado a agentes colaborativos híbridos. El mensaje para el ecosistema de asociados es contundente:

La ventaja competitiva no está solo en la potencia, está en ofrecer IA híbrida empresarial segura, eficiente y financieramente sostenible.

Porque en la nueva economía digital, controlar los datos y los costos es tan estratégico como innovar.

Por Olena Zhu, directora de Soluciones de IA, Ecosistema de PC de Intel, y profesora adjunta de la Universidad de Purdue.

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