Un 78% de las empresas ya utiliza la inferencia de IA en sus operaciones

La compañía F5 ha publicado los resultados de su informe anual State of Application Strategy (SOAS), que desvela que la IA ya no es una iniciativa experimental, sino una carga de trabajo en producción que exige el mismo rigor en operaciones que cualquier sistema de misión crítica. Así, el informe, basado en las respuestas a una encuesta entre cientos de responsables de TI y seguridad, muestra que el 78% de las empresas ya usa la inferencia de IA a nivel interno, una muestra de que dan prioridad al control sobre la comodidad a medida que la IA se convierte en un elemento central de las operaciones del negocio.

Estos resultados surgen en un contexto en el que el 93% de las empresas ya opera en distintas nubes, y en el que el 86% distribuyen aplicaciones en entornos híbridos multicloud. Con esto presente, la complejidad de entregar y proteger las cargas de trabajo de IA ha llegado a un punto de inflexión.

La IA se ha convertido en una realidad operativa integrada de manera profunda en los resultados comerciales diarios. En la actualidad, las organizaciones coordinan, de media, siete modelos de IA de producción, y el 77% de ellas señala que la inferencia, es decir, la ejecución de modelos entrenados para generar resultados, se ha convertido en su actividad principal relacionada con esta tecnología, por encima de la creación y el entrenamiento de modelos.

Este cambio da más relevancia a la gobernanza operativa de los sistemas de IA, y trata la inferencia como una carga de trabajo gestionada y basada en políticas, integrada en la pila de aplicaciones y sujeta a las mismas exigencias de arquitectura, de seguridad y de escalabilidad que otros sistemas de producción.

En cuanto a las estrategias de IA como servicio, se reconocen ampliamente como arriesgadas y fuera de línea con respecto a las realidades empresariales modernas. Solo un 8% de las empresas dependen en exclusiva de servicios de IA públicos, y la mayoría está generando portfolios de modelos diversificados, lo que hace necesario contar con controles sofisticados de enrutado, respaldo y políticas para gestionar el coste, la precisión y la disponibilidad.

El 93% de las empresas aprovechan configuraciones multicloud, y el 86% ejecutan aplicaciones en entornos locales, de nube pública y de colocation. Esto refleja la tendencia general de operar en distintas nubes y entornos. Las cargas de trabajo de IA necesitan enrutado avanzado, mecanismos de respaldo y controles de políticas para optimizar costes, precisión y disponibilidad. Una estrategia unificada de entrega, seguridad y gobernanza en todos los entornos es ya esencial para gestionar la complejidad de las implementaciones de IA y aplicaciones modernas.

Eso sí, aunque es clave gestionar la complejidad de infraestructuras muy diversas, esto debe ir acompañado de un control preciso en todos los entornos para garantizar una integración perfecta, una aplicación consistente de las políticas y estrategias de seguridad unificadas. De esta manera se reducen los silos, se reducen al mínimo las disrupciones operativas y se mantiene la gobernanza a escala. Así, las empresas pueden optimizar el coste, la precisión y la disponibilidad. Todo mientras sacan el máximo partido a los sistemas híbridos multicloud para las implementaciones de IA y aplicaciones.

Priorizar seguridad y gobernanza, imprescindible para usar inferencia en operaciones

A medida que los sistemas de IA entran en producción a gran escala, la seguridad se convierte en una prioridad empresarial. Un 88% de las empresas se ha enfrentado a problemas de seguridad relacionados con la IA, y un 98% se está preparando para la IA agéntica, con sistemas autónomos que necesitan identidades, permisos y protecciones como los usuarios humanos. Esto lleva el perímetro de seguridad a las capas de prompts, tokens e identidad. Por ello, los modelos tradicionales son insuficientes, y la gobernanza en cada capa se convierte en algo esencial.

El informe de F5 revela además un cambio notable en la gestión de la carga de trabajo de IA. El control pasa ahora a los prompts, tokens y API. Casi el 29% de las empresas identifica las capas de propmts copmo el principal mecanismo de entrega, mientras que un 23% da prioridad a las capas de tokens para la entrega y la seguridad. Gobernar estas capas, por tanto, es calve para optimizar costes, rendimiento y seguridad.

Kunal Anand, director de Producto de F5, destaca que «la IA ha pasado de la experimentación a la operación. La pregunta ahora no es si las empresas usarán IA, sino si podrán ejecutarla de forma fiable, segura y a gran escala. Los datos de este año muestran un cambio claro: la inferencia de IA se está convirtiendo en un elemento central del negocio, lo que significa que la implementación de IA es ahora un desafío de gestión de tráfico, y la seguridad de la IA es un desafío de gobernanza y control. Las empresas que comprendan este cambio serán las que avancen más rápido y de forma más segura».

Aran Erel, Senior Regional Director de F5 en España, comenta por su parte que «el Informe sobre el Estado de la Estrategia de Aplicaciones de 2026 ofrece un análisis basado en datos de las fuerzas que están transformando la tecnología empresarial: la rápida operacionalización de la IA, la consolidación de la nube híbrida y un panorama de amenazas en constante evolución que exige nuevas ideas sobre la seguridad y el control. La madurez de la IA se está convirtiendo rápidamente en un indicador medible de la resiliencia operativa y el posicionamiento competitivo. Las organizaciones que inviertan en observabilidad, autenticación y control unificado en todos los entornos donde se ejecuta la IA serán los únicos capaces de transformar el potencial de la IA en un valor duradero para el negocio».