Hitachi Vantara amplía su oferta de infraestructura para IA en América Latina
A medida que las organizaciones avanzan en la adopción de inteligencia artificial, la necesidad de infraestructura flexible y escalable se convierte en un desafío cada vez más relevante.
Hitachi Vantara amplió en América Latina una oferta basada en modelos de consumo bajo demanda para proyectos de datos e IA.
La adopción de inteligencia artificial está generando nuevas exigencias para las organizaciones, especialmente en áreas relacionadas con almacenamiento de datos, capacidad de procesamiento, gestión de infraestructura y control de costos.
En respuesta a estas necesidades, Hitachi Vantara anunció la expansión en América Latina de EverFlex, un modelo de infraestructura tecnológica bajo demanda orientado a proyectos de inteligencia artificial, almacenamiento empresarial y entornos de nube privada e híbrida.
La iniciativa estará disponible para organizaciones de la región, donde la compañía cuenta con presencia en Argentina, Brasil, Chile, Colombia y México.
La infraestructura, uno de los retos de la IA.
Aunque gran parte de la conversación sobre inteligencia artificial se concentra en modelos, aplicaciones y automatización, la infraestructura necesaria para soportar estas iniciativas se ha convertido en uno de los principales desafíos para las organizaciones.
De acuerdo con Hitachi Vantara, el crecimiento de los volúmenes de datos, las exigencias regulatorias y el aumento de las amenazas cibernéticas están obligando a las empresas a replantear la forma en que administran sus recursos tecnológicos.
Jeb Horton, vicepresidente senior de Servicios Globales de Hitachi Vantara, afirma:
“Todas las organizaciones enfrentan hoy desafíos similares: los volúmenes de datos continúan creciendo, las amenazas cibernéticas aumentan y las exigencias regulatorias relacionadas con soberanía de datos y cumplimiento normativo son cada vez más estrictas”.
Según la compañía, la ampliación de EverFlex busca facilitar el acceso a infraestructura para proyectos de IA mediante esquemas de pago por uso, servicios gestionados y modelos de contratación basados en resultados.
Menos inversión inicial, más flexibilidad.
La empresa señala que muchas organizaciones buscan acelerar iniciativas de inteligencia artificial sin asumir grandes inversiones iniciales en infraestructura.
En este sentido, los modelos de consumo bajo demanda permiten ajustar recursos tecnológicos de acuerdo con la evolución de los proyectos, combinando esquemas de gasto operativo (OpEx) y gasto de capital (CapEx).
De acuerdo con la compañía, este enfoque busca ofrecer mayor previsibilidad de costos y facilitar la expansión o reducción de capacidades según las necesidades de cada organización.
Qué incluye la oferta.
La propuesta contempla recursos asociados a:
Almacenamiento empresarial.
Infraestructura para nubes privadas e híbridas.
Plataformas de datos.
Servicios gestionados.
Infraestructura para cargas de trabajo de inteligencia artificial y analítica.
Recuperación de datos.
Esquemas de leasing y suscripción.
Modelos administrados de Infraestructura como Servicio (IaaS).
La compañía indicó que estos servicios pueden ser gestionados parcial o totalmente por Hitachi Vantara, dependiendo de los requerimientos de cada cliente.
Una tendencia que gana terreno.
La expansión de este tipo de modelos coincide con un cambio más amplio en la forma en que las organizaciones adquieren infraestructura tecnológica.
Según datos de Gartner citados por la compañía, para 2029 los modelos de Storage as a Service (STaaS) representarán el 50% de la inversión destinada a infraestructura local de almacenamiento y servicios de datos empresariales, frente al 15% registrado a comienzos de 2025.
Este comportamiento refleja una tendencia creciente hacia servicios tecnológicos consumidos bajo demanda, especialmente en proyectos donde la inteligencia artificial exige capacidad de cómputo, almacenamiento y escalabilidad difíciles de prever con anticipación.
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