F5 publicó su informe anual State of Application Strategy 2026, en el que señala que la inteligencia artificial ha dejado de ser un experimento para convertirse en una carga de trabajo operativa integrada en los sistemas críticos de las organizaciones. Según el estudio, el 78% de las empresas ya ejecuta procesos de inferencia por cuenta propia, un indicador de que la gestión directa de modelos se ha convertido en una prioridad estratégica. Esta transición refleja un cambio en la manera en que las organizaciones equilibran control, coste y disponibilidad en un entorno donde la IA se distribuye entre múltiples nubes y centros de datos.
El informe sitúa este cambio en un contexto de creciente complejidad operativa. El 93% de las organizaciones trabaja con arquitecturas multicloud y el 86% distribuye aplicaciones entre entornos híbridos, lo que obliga a gestionar cargas de trabajo de IA con los mismos criterios de resiliencia, observabilidad y seguridad que cualquier otro sistema en producción. La inferencia, que ya supera al entrenamiento y la construcción de modelos como actividad dominante, se integra así en la capa de entrega de aplicaciones, donde las políticas de enrutamiento, disponibilidad y control de costes adquieren un papel central.
F5 destaca que la dependencia exclusiva de servicios públicos de IA es minoritaria: solo el 8% de las organizaciones se apoya de forma total en proveedores externos. La mayoría opta por carteras diversificadas de modelos, combinando servicios públicos, modelos propios y soluciones especializadas. Esta estrategia exige mecanismos de control capaces de gestionar variaciones en precisión, latencia, coste y disponibilidad, así como rutas de respaldo que permitan mantener la continuidad operativa.
La seguridad aparece como uno de los ejes más sensibles. El 88% de las organizaciones ha enfrentado incidentes relacionados con IA, y el 98% se prepara para la adopción de sistemas agentic, que requieren identidades, permisos y controles similares a los de los usuarios humanos. Este escenario desplaza el perímetro de seguridad hacia capas como los prompts, los tokens y las APIs, donde se definen las reglas que gobiernan el comportamiento de los modelos. El informe subraya que estas capas se están convirtiendo en puntos de control esenciales para gestionar riesgos y optimizar el rendimiento.
Otro hallazgo relevante es el papel creciente de los prompts y los tokens como mecanismos de entrega. El 29% de las organizaciones identifica la capa de prompts como el principal punto de control, mientras que el 23% prioriza la capa de tokens. Esta tendencia refleja un cambio en la arquitectura de la IA empresarial: la gestión ya no se limita a la infraestructura, sino que se extiende a los elementos que determinan cómo se ejecutan y supervisan las inferencias.
El análisis de F5 sitúa estos resultados dentro de una evolución más amplia: la madurez de la IA se está convirtiendo en un indicador de resiliencia operativa. Las organizaciones que invierten en observabilidad, autenticación y control unificado en todos los entornos donde se ejecutan modelos están mejor posicionadas para integrar la IA en sus procesos de negocio. La combinación de multicloud, seguridad distribuida y gobernanza de modelos se perfila como un requisito para transformar la promesa de la IA en valor sostenido.
Fuente: F5 | Editado por CDOL
