Guillem Alsina Gonzàlez
El arranque de 2026 se perfila como un punto de inflexión para los presupuestos de infraestructura TI en las empresas, según afirma Darren Cunningham (vicepresidente de Komprise) en Intelligent CIO. Si hace un año la conversación giraba en torno a los aranceles como principal factor de riesgo, ahora la presión se desplaza hacia un frente más tangible para los equipos de sistemas: la combinación de escasez de componentes por una parte, y las tensiones de precio en memoria y almacenamiento por otra, en un contexto marcado por el gran consumo de estos componentes que realizan los centros de datos para cargas de trabajo de inteligencia artificial.
Las demandas crecientes de memoria de alto ancho de banda (HBM) y de almacenamiento flash de alta capacidad (NAND/SSD) están añadiendo presión sobre la disponibilidad de equipamiento y sobre los precios, un escenario que algunas previsiones derivan en un impacto en niveles relevantes: en determinados segmentos, los precios de DRAM y SSD podrían aumentar en más de un 50%, en un contexto en el que el inventario de memoria se ha reducido de forma acusada durante el último año, según afirma Cunningham.
La tensión no se limita al equipamiento para las instalaciones del cliente, puesto que los precios del almacenamiento en la nube se proyectan al alza en paralelo, debido a la dependencia de los proveedores cloud de estos componentes y a un posible incremento de la demanda asociado a estrategias de copia de capacidad. En la práctica, esto introduce más fricción en la planificación, al trasladar a los modelos de consumo una parte del mismo problema de base: los costes de los componentes y su disponibilidad condicionan la oferta, los precios y, previsiblemente, los presupuestos.
Ante este panorama, y según detalla Cunningham, la respuesta intuitiva es la de adelantar compras para evitar el golpe de la subida de los precios. Sin embargo, el propio escenario impone límites: la acumulación preventiva de ordenadores, almacenamiento y memoria puede ser viable únicamente cuando existe margen presupuestario para flexibilizar el gasto y cuando la organización está preparada para absorber inventario. Por lo tanto, en este año el enfoque no se reduce a comprar antes, sino a comprar mejor y a reducir dependencias del crecimiento lineal de capacidad.
En 2026, mejorar la eficiencia de la infraestructura y del almacenamiento de datos pasa de ser una opción operativa a convertirse en una táctica crítica para mitigar riesgos de suministro y sostener la competitividad. Esto afecta de lleno a responsables de infraestructura, operaciones y almacenamiento, que se enfrentan a un entorno en el que la estrategia de “añadir más capacidad” deja de funcionar como respuesta automática.
El origen de este ajuste se explica por la confluencia de varios factores; por un lado, la aceleración de la IA está absorbiendo capacidad productiva de memoria, ya que los fabricantes redirigen oferta hacia HBM destinada a GPU y otros procesadores de IA. Ese desplazamiento deja una menor disponibilidad para la DRAM y la NAND convencionales que se utilizan en servidores y sistemas de almacenamiento corporativos.
Por el otro lado, incluso con la expansión de capacidad de fabricación, el crecimiento no alcanza el ritmo de la demanda global, lo que deriva en escasez persistente y plazos de entrega prolongados.
A todo ello se suma un efecto de arrastre sobre el coste total de la infraestructura. Un análisis atribuido a IDC vincula el encarecimiento de la memoria y flash con incrementos del coste global de los servidores, cabinas de almacenamiento e infraestructura cloud, lo que estrecha los presupuestos y complica la planificación a medio y largo plazo. Con estos condicionantes, la compra recurrente de capacidad como solución general se vuelve menos viable: no solo por el precio, sino por el riesgo de depender de una cadena de suministro que puede tensarse en cualquier momento.
En este punto, el foco se desplaza hacia la gestión del ciclo de vida del dato y hacia la optimización del parque existente. El texto plantea que los equipos de TI pueden exprimir más valor de los recursos actuales con ajustes de configuración, dimensionamiento más fino del hardware, y automatización para supervisar rendimiento y eficiencia.
Paralelamente, cobra importancia revisar las relaciones con proveedores desde una óptica de precio y soporte, así como evaluar con cautela la acumulación preventiva de equipamiento o el uso de la nube como respaldo de capacidad, idealmente con apoyo de analítica para evitar decisiones basadas en urgencias.
El dato no estructurado como factor de presión presupuestaria
El problema se agrava porque mientras que memoria y almacenamiento se encarecen y resultan más difíciles de conseguir, el volumen de los datos en las organizaciones sigue creciendo. La presión es especialmente visible en el dato no estructurado, que engloba elementos como archivos de usuario, correo electrónico y chats, registros, contenidos multimedia, copias de seguridad, artefactos de aplicaciones y resultados de investigación. En el informe Komprise 2026 State of Unstructured Data Management Report, el 74% declara contar con más de 5 PB de datos y el 40% almacena más de 10 PB.
Los datos no estructurados suelen representar entre el 70% y el 90% de la huella de datos empresarial y, además, se reparten entre múltiples repositorios con visibilidad y gobernanza limitados. Esa dispersión (entre sistemas de archivos distribuidos, almacenamiento de objetos, aplicaciones SaaS, nube y entornos on-premises) dificulta responder a preguntas básicas para la eficiencia, como qué datos son necesarios, cuáles se usan activamente, dónde hay duplicados y qué contenido aporta bajo valor.
Sin esa visibilidad, los datos consumen las capas de almacenamiento más caras, empujando a ampliaciones de capacidad que, en el contexto actual, resultan más costosas, con mayores plazos y sin resolver el origen del problema. Cunningham subraya que reaccionar comprando más almacenamiento eleva costes y plazos de entrega, pero no corrige el crecimiento descontrolado y la acumulación de datos de escasa utilidad.
En este marco, una estrategia moderna de gestión de datos no estructurados se presenta como una herramienta para actuar con criterio en vez de hacerlo a la defensiva. La aproximación propuesta se apoya en analítica para entender patrones de uso y necesidades de ciclo de vida, con el objetivo de ubicar el dato en el lugar que le corresponde según su uso y su valor, y eliminar lo que ya no se necesita, como contenido huérfano, duplicado o desactualizado. También contempla la capacidad de mover de forma automatizada datos fríos o inactivos hacia niveles de almacenamiento de menor coste, como el almacenamiento de objetos en la nube, reduciendo la presión por adquirir hardware nuevo en un momento de precios altos y retrasos de envío.
El argumento económico aparece reforzado por el propio sondeo de Komprise: el 85% de las organizaciones espera gastar más en almacenamiento de datos y copias de seguridad este año, y la optimización de costes se sitúa entre las prioridades. En paralelo, la gestión más fina del dato permite priorizar inversiones allí donde aportan valor, puesto que no todos los conjuntos de datos requieren el mismo rendimiento ni la misma ubicación.
La visibilidad transversal del almacenamiento, incluido el cloud, facilita reservar el almacenamiento de alto rendimiento para los datos críticos como, por ejemplo, los que soportan analítica o canalizaciones de datos para IA, y derivar el resto a capas secundarias o de archivo. El resultado buscado es estirar inversiones ya realizadas y liberar presupuesto para iniciativas de IA y transformación digital, en vez de dedicarlo a mantenimiento y ampliaciones constantes de infraestructura.
En su análisis, Cunningham también vincula esta disciplina con la ciberseguridad, ya que los silos de datos no estructurados figuran entre los objetivos habituales de los ataques de ransomware y brechas de datos, en parte por carecer de gobernanza homogénea o de visibilidad consistente.
Una estrategia integral ayuda a identificar contenido obsoleto, sin control o duplicado y, con ello, a retirar, proteger o asegurar datos que amplían innecesariamente la superficie de ataque. La limpieza y el aseguramiento proactivos, en este enfoque, reducen riesgos y apoyan el cumplimiento, una cuestión recurrente en la agenda de los CIO.
Los analistas no esperan un retorno próximo a condiciones “normales” de precio y disponibilidad en memoria y almacenamiento, mientras que el volumen de datos no estructurados continuará creciendo. Con esa perspectiva, los responsables de infraestructura y operaciones quedan ante una elección: mantener tácticas reactivas de compras puntuales de almacenamiento y sistemas de respaldo, condicionadas por coste y plazos, o recentrar la estrategia en el dato y en una gestión distinta basada en requisitos de negocio, riesgo, valor y antigüedad.
El texto de Cunningham reconoce que estas decisiones suelen chocar con inercias reales, como relaciones de largo plazo con proveedores, preferencias de la dirección de TI y límites presupuestarios. Aun así, plantea que adoptar una perspectiva centrada en los datos dentro de la estrategia de aprovisionamiento de infraestructura puede aportar beneficios sostenidos durante años, con independencia de la situación puntual de la cadena de suministro.
