Por qué la inferencia redefine la arquitectura de IA en 2026

El punto de inflexión operativo de la IA

Según Andrés García, ingeniero de F5 para Latinoamérica, la industria está entrando en lo que los analistas denominan un “punto de inflexión operativo” de la inteligencia artificial. El foco se desplaza del desarrollo experimental a la ejecución continua en producción.

Andrés García

“Entrenar modelos es un evento. Inferir es un estilo de vida”, resume García. Mientras que el entrenamiento es episódico, costoso pero predecible, la inferencia implica mantener modelos activos las 24 horas, con tráfico real, picos de demanda y retroalimentación constante.

En este contexto, las organizaciones que no logren inferencia de baja latencia, bajo costo y alta seguridad simplemente no podrán escalar agentes de IA ni integrar estas capacidades en procesos críticos del negocio.

El cambio redefine profundamente las decisiones de infraestructura. El debate tradicional entre nube, on-premises y borde deja de girar en torno al almacenamiento y pasa a centrarse en la ejecución del razonamiento en tiempo real. Y la latencia es uno de los factores clave.

En arquitecturas de IA agéntica, un modelo no responde con una única llamada: razona en múltiples pasos, consulta bases de datos vectoriales, API y sistemas internos. “Cada milisegundo de ida y vuelta a una nube central se multiplica. Por eso, la inferencia empieza a desplazarse hacia el edge, donde el procesamiento ocurre físicamente más cerca del usuario o del sistema que toma la decisión”, comenta García.

El impacto también es económico. El entrenamiento se financia como un CapEx puntual; la inferencia, en cambio, se convierte en un OpEx permanente, un “grifo abierto” que puede disparar el presupuesto si no se gestiona con precisión. CPU, GPU o aceleradores especializados consumen recursos por hora, por petición y según el nivel de latencia requerido, explican desde F5.

A esto se suma un cambio en la escalabilidad: ya no se trata de crecer un clúster centralizado, sino de desplegar múltiples puntos de inferencia distribuidos, cada uno con sus propios requisitos de observabilidad, seguridad y resiliencia.

También se esperan cambios en el cumplimiento regulatorio. “Las normativas actuales –desde el AI Act de la UE, hasta las leyes de soberanía de datos en América Latina– no solo regulan dónde se almacenan los datos, sino dónde ocurre el procesamiento. De esta manera, la inferencia pasa a ser una cuestión legal, no solo técnica”, agrega García.

Desafíos emergentes

Desde F5 advierten que uno de los errores más frecuentes que cometen hoy las organizaciones es subestimar el costo operativo de la inferencia. Muchas continúan calculando el presupuesto de IA como si el entrenamiento fuera el gasto dominante, cuando en producción ocurre exactamente lo contrario.

La inferencia continua incorpora costos recurrentes de cómputo, almacenamiento de logs y trazas, observabilidad, pipelines de reentrenamiento, ingeniería de confiabilidad (SRE/DevOps), optimización de modelos y controles de seguridad, y cumplimiento. A esto se suman ineficiencias operativas comunes, como sobreaprovisionamiento, cold starts, uso de modelos no optimizados y dependencia excesiva de instancias por demanda.

“Si no se mide el costo por inferencia, no se puede optimizar nada”, señala García. Sin métricas claras –dólares por respuesta, por usuario o por transacción–, las decisiones de arquitectura se toman a ciegas.

Cuando la IA pasa a operar en procesos críticos como transacciones bancarias, sistemas de reservas, decisiones financieras o logísticas, los desafíos dejan de ser teóricos. Según García, en cuanto al desempeño, el principal enemigo ya no es la capacidad de cómputo, sino la latencia acumulada. En seguridad, la inferencia abre una nueva superficie de ataque, pues ya no se trata solo de malware, sino también de ataques semánticos, como la inyección de prompts ocultos en documentos aparentemente legítimos.

Desde el punto de vista de la privacidad, el riesgo crece más allá del robo de datos, hacia la amenaza de que el propio modelo, durante la inferencia, revele información sensible entre usuarios. “Esto está impulsando estrategias de soberanía de la inferencia, con despliegues on-premise o en customer edge para garantizar que los datos nunca abandonen entornos controlados”, resume.

Por último, aparece el desafío de control y gobernanza. En 2026, no basta con que la IA “funcione”, sino que las empresas necesitan trazabilidad, explicabilidad y capacidad de intervención en tiempo real. Gestionar la inferencia implica pasar de administrar servidores a gobernar decisiones automatizadas.

Para las empresas argentinas, caracterizadas por su necesidad de optimizar recursos y buscar eficiencias operativas, esta tendencia representa tanto un desafío como una oportunidad de oro para aumentar la competitividad a nivel regional y global. El giro hacia la inferencia marca un cambio estructural en la forma en que las organizaciones diseñan, operan y financian sus sistemas de inteligencia artificial, y las ventajas competitivas vendrán de la ejecución de inteligencia en tiempo real, con eficiencia, seguridad y control.