Revisión de 2025:los 5 artículos principales de RTInsights que dan forma a la IA, la nube y la computación perimetral

En todo el panorama tecnológico en 2025, surgió un hilo común:las empresas estaban repensando rápidamente dónde y cómo se procesan, gestionan y aplican los datos a medida que la IA se vuelve fundamental para las operaciones comerciales.

Ya sea examinando el auge de las neonubes diseñadas específicamente para cargas de trabajo avanzadas de IA, las promesas y trampas en evolución de la Industria 4.0, la renovada importancia de los datos estructurados en la era de los agentes de IA, el dominio estratégico de la informática de punta o el creciente atractivo de PostgreSQL para las aplicaciones impulsadas por IA, los cinco artículos principales de RTInsights de 2025 resaltan colectivamente un cambio importante. Las organizaciones se están alejando de las arquitecturas monolíticas y los pilotos experimentales hacia ecosistemas integrados, escalables y preparados para inteligencia.

En conjunto, estos artículos muestran que el futuro de la transformación digital radica en las nuevas tecnologías y en la capacidad de operar los datos de manera eficiente y responsable en entornos distribuidos.

Con esto como introducción, aquí están los cinco artículos principales de RTInsights del año.

¿Qué son las neonubes y por qué las necesita la IA?

Este artículo explica el concepto de neonubes, una nueva generación de proveedores de nube creados específicamente para cargas de trabajo de IA en lugar de TI de uso general. Neoclouds se centra en ofrecer computación basada en GPU de alto rendimiento optimizada para el aprendizaje automático y la inferencia o entrenamiento de modelos a gran escala. A diferencia de los hiperescaladores tradicionales (como AWS, Azure y GCP), los operadores de neocloud enfatizan la rápida disponibilidad de GPU, precios flexibles y acceso dedicado o bare-metal. Estos objetivos y metas ayudan a evitar los cuellos de botella en el suministro, los elevados costos y los plazos de entrega impredecibles que a menudo se asocian con las GPU de alta gama.

El artículo sostiene que a medida que la IA se vuelva más generalizada en todas las industrias en 2025, los proveedores de infraestructura deberán evolucionar y las neonubes satisfacen esa necesidad. Permiten que las nuevas empresas, los investigadores y las empresas accedan a potencia informática de nivel de IA sin una enorme inversión de capital inicial ni largos retrasos en las adquisiciones. Las neonubes también ayudan a reducir la barrera de entrada para el desarrollo de IA/ML y respaldan la escalabilidad para cargas de trabajo sostenidas, lo que potencialmente democratiza el acceso a capacidades avanzadas de IA.

¿Por qué la Industria 4.0 se ha quedado corta? Abordar las brechas en la transformación industrial

Este artículo reflexiona sobre cómo la ambiciosa visión de la Industria 4.0 (es decir, fábricas inteligentes e interconectadas impulsadas por IoT, IA, nube y análisis en tiempo real) a menudo no ha estado a la altura de las expectativas. Si bien la promesa implicaba mantenimiento predictivo, cadenas de suministro optimizadas, calidad mejorada y mayor agilidad, muchas empresas se han quedado estancadas. Con frecuencia, sus proyectos permanecen como pilotos aislados en lugar de ampliarse a otras operaciones. Los desafíos comunes incluyen implementaciones fragmentadas, sobrecarga de datos sin información procesable, altos costos, incompatibilidades de sistemas heredados y dificultades para justificar el retorno de la inversión.

Además, el artículo cita barreras organizativas y culturales más profundas. Incluyen preocupaciones de ciberseguridad, una fuerza laboral que carece de habilidades digitales, una falta de estandarización y la dependencia de proveedores de soluciones patentadas. El artículo concluye que para aprovechar el potencial de la Industria 4.0, en lugar de tratar las nuevas tecnologías como soluciones puntuales, las empresas necesitan estrategias integradas que combinen plataformas de datos unificadas, análisis modernos (incluida la IA), computación de vanguardia, seguridad sólida e inversiones en personas y procesos.

Siete razones por las que PostgreSQL es una excelente opción para proyectos de IA

Aquí, el autor presenta argumentos sólidos a favor del uso de PostgreSQL (Postgres) como base de datos central para proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. El artículo sostiene que Postgres combina flexibilidad, escalabilidad y madurez. Eso lo convierte en una base sólida para las cargas de trabajo de IA en 2025 sin los inconvenientes de las bases de datos estrechas o propietarias "solo de IA".

Las ventajas clave enumeradas incluyen:soporte integrado o fácilmente agregado para la búsqueda vectorial (a través de extensiones como pgvector), que es crucial para la búsqueda basada en similitudes o la IA basada en incrustaciones; ricas opciones de indexación (árbol B, hash, GiST, etc.) para consultas eficientes; soporte nativo para almacenamiento estilo JSON/JSONB y NoSQL para datos semiestructurados; ejecución de consultas paralelas para rendimiento; y una fuerte escalabilidad a través de replicación, fragmentación y arquitecturas distribuidas.

Postgres también proporciona sólidos controles de acceso, cifrado y auditoría para mejorar la seguridad y el cumplimiento de los datos. Finalmente, como sistema maduro de código abierto con una comunidad activa y un ecosistema amplio, Postgres permite flexibilidad y mantenibilidad a largo plazo.

En general, el artículo presenta Postgres como una opción pragmática, rentable y versátil que puede soportar tanto las necesidades de datos estructurados tradicionales como los flujos de trabajo de IA modernos, evitando al mismo tiempo la complejidad y fragmentación que pueden surgir del uso de bases de datos especializadas separadas para tareas de IA.

El Edge Computing dominará el procesamiento de datos en 2030

Este artículo explora cómo es probable que la informática de punta supere a los centros de datos centralizados tradicionales como lugar principal de procesamiento de datos a principios de la década de 2030. Según las proyecciones citadas, alrededor del 74 % de los datos del mundo se procesarán fuera de los centros de datos clásicos para entonces, impulsado en gran medida por la creciente demanda de aplicaciones de baja latencia, impulsadas por IA y localizadas geográficamente.

El auge de la informática de punta está estrechamente relacionado con la proliferación de la IA, en particular la IA generativa, que favorece el procesamiento localizado en términos de velocidad, capacidad de respuesta y eficiencia del ancho de banda. El artículo señala que se espera que el gasto total en informática de punta crezca rápidamente, creando nuevas oportunidades para los operadores de telecomunicaciones, los hiperescaladores y las empresas por igual. Los operadores de telecomunicaciones, en particular, se destacan como posicionados para beneficiarse al incorporar soluciones de vanguardia en sus redes (por ejemplo, a través de arquitecturas de redes de acceso de radio abiertas).

Como resultado, la informática de punta se enmarca como un cambio estratégico en la forma en que se manejan los datos:descentralizar la potencia informática, reducir la latencia, permitir la toma de decisiones en tiempo real y abrir nuevos modelos de negocio para IA, IoT y aplicaciones de análisis en tiempo real.

Con los agentes de IA en escena, los datos estructurados vuelven a estar de moda

En este artículo, los autores sostienen que el resurgimiento de los datos estructurados dentro de las empresas en 2025 está ligado a la creciente prevalencia de agentes de IA y su necesidad de información confiable y bien organizada. A medida que los agentes de IA se integran cada vez más en los flujos de trabajo empresariales, los datos estructurados, que son más fáciles de consultar, analizar, integrar y validar, ofrecen ventajas sobre los formatos no estructurados que podrían requerir más procesamiento previo, son menos consistentes o más difíciles de administrar para lograr cumplimiento y confiabilidad.

El artículo sugiere que los datos estructurados permiten una mejor gobernanza, coherencia, trazabilidad e integración con los sistemas empresariales. Todos estos son fundamentales cuando los agentes de IA actúan de forma autónoma o toman decisiones. A medida que las empresas se inclinan cada vez más hacia la automatización, el análisis y el soporte de decisiones impulsados por la IA, los datos estructurados se convierten en una base que proporciona claridad y estructura para la entrada del modelo, el procesamiento posterior, la auditoría y el cumplimiento.

De hecho, en lugar de quedar marginados por el aumento de grandes datos no estructurados (texto, imágenes, etc.), los datos estructurados están recuperando importancia porque respaldan a los agentes de IA de maneras que los datos no estructurados a menudo no pueden:velocidad, confiabilidad, trazabilidad y una integración más sencilla con los ecosistemas de datos existentes.

Una última palabra sobre 2025

Si bien cada artículo aborda una faceta diferente de los esfuerzos digitales empresariales modernos, convergen en una visión compartida:la IA está remodelando la infraestructura, los procesos y las prioridades en todas las industrias.

Las neonubes y el auge de la informática de punta reflejan una descentralización de la potencia informática para satisfacer las demandas de rendimiento de la IA generativa y el análisis en tiempo real.

Las luchas de la Industria 4.0 subrayan que la tecnología por sí sola no puede generar transformación sin estrategias cohesivas, datos integrados y alineación organizacional.

Las fortalezas de PostgreSQL para proyectos de IA, junto con el resurgimiento de los datos estructurados, revelan que bases de datos confiables y bien gobernadas son esenciales a medida que la IA pasa a la producción y los agentes asumen tareas autónomas.

En última instancia, el mensaje central es que el éxito en la era de la IA requiere combinar la infraestructura adecuada con la arquitectura de datos adecuada, y hacerlo de una manera que permita escalabilidad, agilidad y confianza.