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IA al rescate de los datos: Vertiv lanza servicio predictivo para evitar apagones en centros de datos

27 de enero de 2026
in Noticias, Secciones, Tecnología
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En un mundo donde la Inteligencia Artificial (IA) consume niveles de energía sin precedentes, la continuidad operativa se ha vuelto el activo más valioso de las empresas. Ante este reto, Vertiv, líder global en infraestructura digital, anunció el lanzamiento de Vertiv™ Next Predict, un servicio gestionado que utiliza algoritmos de Machine Learning para anticipar fallas en centros de datos antes de que ocurran.

Este avance marca el paso del mantenimiento reactivo (reparar cuando se rompe) al mantenimiento prescriptivo. El sistema analiza constantemente el comportamiento de los activos de energía y refrigeración, permitiendo que los técnicos calificados ejecuten medidas correctivas exactas, optimizando el rendimiento de las «fábricas de IA».

Mantenimiento «de la red al chip»

La versatilidad de este nuevo servicio reside en su capacidad de evolucionar junto a la infraestructura. Actualmente, Vertiv™ Next Predict soporta:

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  • Sistemas de almacenamiento de energía en baterías (BESS).
  • Componentes de refrigeración líquida, esenciales para procesadores de alta densidad.
  • Arquitecturas unificadas, diseñadas para escalar desde pequeñas nubes hasta grandes centros de datos.

Infraestructura robusta para una Colombia conectada

La llegada de estas herramientas predictivas es vital para el panorama tecnológico colombiano. Con el reciente anuncio de Movistar sobre la instalación de 1.185 nodos 5G para 2026, la demanda de datos y la necesidad de centros de procesamiento ultra-eficientes y resilientes nunca había sido tan alta.

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La industrialización de las operaciones mediante IA permite que las empresas locales adopten tecnologías de vanguardia con la seguridad de que su núcleo digital permanecerá encendido.

Tags: centros de datosEnergía y Refrigeracióninfraestructura digitalinteligencia artificialmachine learningMantenimiento PredictivoVertivVertiv Next Predict.
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