Con IA, los centros de datos aumentan seguridad y eficiencia
¿Puede un software evitar apagones en los centros de datos antes de que ocurran?
¿Y reducir al mismo tiempo el consumo energético sin comprometer la operación?
La inteligencia artificial está cambiando la manera de operar los centros de datos, permitiendo anticipar fallas, optimizar energía y mantener la continuidad de los servicios en tiempo real.
Estas herramientas son cada vez más necesarias debido a la creciente complejidad de la infraestructura y la densidad energética.
El monitoreo tradicional de equipos y alarmas ya no es suficiente. Con la creciente densidad energética y la presión por mantener servicios ininterrumpidos, los centros de datos requieren herramientas capaces de prever problemas antes de que ocurran.
Según el Uptime Institute (2024), más del 70% de los incidentes en estas instalaciones están relacionados con fallas de monitoreo o gestión insuficiente.
Software predictivo y energía.
Los sistemas avanzados de gestión de infraestructura, como EcoStruxure IT de Schneider Electric, combinan monitoreo en tiempo real con análisis de inteligencia artificial y Big Data.
Recolectan miles de datos por segundo sobre energía, enfriamiento, UPS, baterías, PDUs y comportamiento térmico, y permiten a los operadores visualizar la salud completa de la infraestructura desde cualquier lugar del mundo.
Juan Mejía, Gerente Senior de Ventas de Software para Sudamérica, Schneider Electric, explica:
“El software inteligente se ha convertido en el copiloto del data center. Es la herramienta que permite anticiparse a riesgos, optimizar energía y garantizar continuidad incluso bajo las condiciones más exigentes. La inteligencia artificial ya no es un concepto futurista; es la clave para operar infraestructuras críticas con precisión, eficiencia y seguridad”.
Detección de fallas temprana.
El sistema identifica patrones anómalos en voltaje, temperatura, carga y estado de los equipos, detectando señales tempranas de fallas como baterías degradadas o sobrecargas térmicas.
Gracias a estas alertas proactivas, se reducen interrupciones no planificadas y se posibilita el mantenimiento preventivo en el momento adecuado.
Asimismo, estas plataformas permiten medir el consumo energético de manera detallada por dispositivo y rack, comparando el desempeño con datos globales.
El análisis continuo y los modelos predictivos ayudan a sugerir ajustes de distribución de cargas, temperaturas y configuraciones, con el objetivo de mejorar la eficiencia y reducir el impacto ambiental sin comprometer la operación.
Automatización en tiempo real.
La automatización permite que el sistema reaccione ante cambios en UPS, variaciones térmicas o desequilibrio de cargas antes de que un operador los detecte.
Esto es especialmente relevante en entornos donde segundos de caída pueden traducirse en pérdidas económicas significativas.
La Agencia Internacional de Energía estima que los centros de datos consumen entre 240 y 340 TWh anuales, y esta cifra crecerá con el aumento de la inteligencia artificial.
Prevenir fallas no solo evita interrupciones, sino también consumo innecesario generado por equipos ineficientes. Según McKinsey (2024), la gestión energética digital puede reducir entre 10% y 30% del consumo eléctrico.
Mejía explica que estas plataformas no solo predicen fallas, sino que también permiten realizar ajustes para mejorar el PUE (Power Usage Effectiveness) y fortalecer la sostenibilidad operativa. Explica que EcoStruxure IT recomienda configuraciones, modos de operación y ajustes de carga que disminuyen el desperdicio energético sin comprometer la disponibilidad.
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