Un informe de Linux Foundation muestra cómo IA, coste y libertad de proveedor están cambiando la infraestructura de datos
Linux Foundation Research y la OpenSearch Software Foundation han publicado un estudio sobre cómo están cambiando las decisiones de infraestructura de datos a medida que las organizaciones incorporan inteligencia artificial.
- Publicado por RadarAbierto
- Hecho de referencia
- Última actualización
En un vistazo
Qué ha cambiado
Linux Foundation Research y la OpenSearch Software Foundation han publicado un estudio sobre cómo están cambiando las decisiones de infraestructura de datos a medida que las organizaciones incorporan inteligencia artificial.
La señal detectada por RadarAbierto es una reflexión publicada por Linux Foundation el 2 de octubre de 2026 sobre un informe que se había presentado el 22 de septiembre durante OpenSearchCon. El trabajo combina una encuesta web a 294 participantes con 11 entrevistas en profundidad.
Por eso sus porcentajes deben leerse como resultados de esa muestra, no como cifras universales de todas las organizaciones del mundo. QUÉ ESTÁ CAMBIANDO La principal conclusión del estudio no es simplemente que haya más IA.
El cambio relevante es que la infraestructura que permite buscar, recuperar, observar y procesar datos empieza a considerarse parte central de la arquitectura de IA.
Entre los participantes de la encuesta: - el 83% afirma que su organización ya ejecuta o planea ejecutar cargas de IA; - el 82% cita aplicaciones de IA generativa y LLM entre los principales casos de uso relacionados con infraestructura de datos; - el 68% prefiere búsqueda híbrida, combinando búsqueda por palabras y búsqueda semántica; - el 84% considera crítico poder acceder desde una sola plataforma a los datos necesarios para ejecutar IA.
Esto desplaza parte de la atención desde el modelo de IA hacia la infraestructura que alimenta, busca y observa esos sistemas. COSTE Y SEGURIDAD PESAN TANTO COMO LAS FUNCIONES El informe muestra que las organizaciones no están eligiendo plataformas únicamente por sus capacidades técnicas.
Entre los encuestados: - el 80% considera muy importante el coste total de propiedad; - el 79% sitúa seguridad y cumplimiento entre los criterios muy importantes; - el 71% considera una prioridad estratégica poder desplegar infraestructura sin depender de un proveedor o nube concretos; - el 78% considera crítica la interoperabilidad entre proveedores y herramientas.
Además, el 80% afirma que consolidaría plataformas si ello redujera de forma significativa los costes. La lectura práctica es que las decisiones sobre infraestructura de IA ya no son solo una comparación de prestaciones.
También implican: coste → seguridad → interoperabilidad → dependencia de proveedor → facilidad de operación. QUÉ PAPEL APARECE PARA OPENSEARCH OpenSearch nació en 2021 como fork de Elasticsearch y Kibana y pasó en 2024 a una gobernanza abierta bajo la Linux Foundation mediante la OpenSearch Software Foundation.
El informe de 2026 intenta medir cómo ha evolucionado desde entonces.
En la muestra: - el conocimiento de OpenSearch pasa del 68% en 2024 al 89% en 2026; - el uso en producción pasa del 19% al 36%; - otro 36% está probándolo o planea adoptarlo; - el 77% lo considera relevante como componente principal o de apoyo para infraestructura de IA; - el 62% ya lo emplea en cargas de IA.
Sin embargo, adopción no significa madurez completa. El propio informe señala que el 60% de los despliegues activos sigue siendo experimental o sustituible, frente a una proporción menor que ya lo considera infraestructura profundamente integrada o crítica.
Eso convierte el paso de prueba a producción estable en uno de los principales retos del proyecto. POR QUÉ LA BÚSQUEDA HÍBRIDA ESTÁ GANANDO PESO Una de las cifras más útiles del informe es que el 68% de los encuestados prefiere búsqueda híbrida.
La búsqueda tradicional por palabras sigue siendo buena para encontrar coincidencias exactas. La búsqueda semántica o vectorial intenta encontrar contenidos relacionados por significado.
La búsqueda híbrida combina ambas. En aplicaciones de IA esto puede ser especialmente útil cuando una organización quiere recuperar información interna para responder preguntas, alimentar sistemas RAG o buscar dentro de grandes colecciones de documentos.
No significa que la búsqueda híbrida sea automáticamente la mejor solución para todos los casos. Sí indica que muchas organizaciones están intentando combinar precisión tradicional y contexto semántico en lugar de elegir solo una de las dos técnicas.
VENDOR LOCK-IN SIGUE SIENDO UNA PREOCUPACIÓN REAL El estudio también aporta una señal interesante sobre independencia tecnológica. El 71% de la muestra considera prioritario poder desplegar infraestructura independientemente de un proveedor o nube específicos.
Y el 32% identifica el vendor lock-in entre sus principales preocupaciones de riesgo. Esto es relevante porque una plataforma de datos suele ser una decisión de largo plazo.
Mover índices, datos, observabilidad, pipelines, integraciones, permisos y aplicaciones puede resultar caro una vez que toda la organización depende de una arquitectura concreta. Por eso la interoperabilidad y la posibilidad de cambiar de proveedor se están convirtiendo en criterios de compra, no solo en principios técnicos.
NO TODO APUNTA A UNA ÚNICA PLATAFORMA El 44% prefiere una plataforma principal acompañada por herramientas especializadas cuando sea necesario. El 26% prefiere elegir la mejor herramienta independiente para cada caso.
Eso no significa que el mercado esté convergiendo hacia una única plataforma universal. Las necesidades cambian según tamaño, escala, tipos de consulta, especialización técnica, requisitos de seguridad y coste operativo.
La tendencia que refleja el estudio es hacia reducir complejidad cuando sea posible, sin renunciar necesariamente a herramientas especializadas.
QUÉ PUEDE SACAR DE AQUÍ UNA EMPRESA QUE ESTÉ PREPARANDO IA Antes de elegir una infraestructura para una nueva aplicación de IA, esta investigación sugiere que conviene responder al menos estas preguntas: 1. ¿Dónde estarán los datos que necesita la aplicación?
2. ¿Cómo se buscarán y recuperarán?
3. ¿Necesitamos búsqueda por palabras, vectorial o híbrida?
4. ¿Qué coste tendrá operar la plataforma a escala?
5. ¿Cómo se aplicarán seguridad, permisos y cumplimiento?
6. ¿Podremos mover la carga a otro proveedor?
7. ¿Qué parte depende de servicios propietarios?
8. ¿Tenemos experiencia interna para operar la plataforma?
9. ¿Necesitamos soporte comercial?
10. ¿La arquitectura seguirá siendo manejable cuando aumenten los datos y las cargas de IA?
Estas preguntas son más útiles que elegir una tecnología únicamente porque incluya funciones de IA. LO QUE EL INFORME NO DEMUESTRA Hay varios límites importantes.
La encuesta tiene 294 participantes y un fuerte peso del sector tecnológico: el 65% trabaja en empresas de TI.
Además: - el 46% de las organizaciones de la muestra está en Estados Unidos o Canadá; - el 30% está en Europa; - Asia-Pacífico representa el 13%; - el resto del mundo, el 11%. Los autores señalan expresamente que los resultados son más representativos de Norteamérica y Europa.
El estudio fue realizado por Linux Foundation Research junto con OpenSearch Software Foundation y aparece patrocinado por OpenSearch. Eso no invalida los datos, y además el conjunto de respuestas anonimizadas se publica para análisis independiente, pero sí es contexto relevante al interpretar conclusiones favorables sobre OpenSearch.
Por eso RadarAbierto no debe convertir “la encuesta encontró” en “todas las empresas están haciendo esto”. EL DATO ABIERTO ES UN PUNTO A FAVOR Linux Foundation Research publica los datos anonimizados de la encuesta en Zenodo.
Esto permite que investigadores y terceros revisen las respuestas, rehagan análisis, comprueben segmentaciones, comparen regiones y cuestionen conclusiones.
RECURSOS Informe completo: https://www.linuxfoundation.org/research/opensearch-data-infrastructure-2026 Reflexión de Linux Foundation: https://www.linuxfoundation.org/blog/reflections-on-the-2026-open-data-infrastructure-report Anuncio del informe: https://www.linuxfoundation.org/press/opensearch-software-foundation-and-linux-foundation-research-report-finds-organizations-seek-neutral-data-infrastructure-as-global-ai-implementation-peaks OpenSearch: https://opensearch.org/ Datos abiertos: https://zenodo.org/communities/linux-foundation-research QUÉ SEGUIREMOS RadarAbierto seguirá si aparecen nuevas mediciones que permitan comprobar si: - la adopción en producción de OpenSearch continúa creciendo; - los despliegues experimentales pasan realmente a ser críticos; - cambia el peso de la búsqueda híbrida; - aumenta o disminuye la preocupación por vendor lock-in; - aparecen comparaciones independientes con otras plataformas; - los datos abiertos del estudio generan análisis que confirmen o cuestionen sus conclusiones.
El interés de esta señal no está en una acción urgente, sino en ofrecer una referencia cuantitativa y verificable sobre cómo las organizaciones están intentando construir la capa de datos que necesita la IA.
Por qué puede importarte
El estudio muestra que la infraestructura de datos se está convirtiendo en parte central de la IA empresarial: coste, seguridad, interoperabilidad y libertad de proveedor pesan junto a las funciones técnicas. También aporta datos sobre búsqueda híbrida y madurez de OpenSearch.
Cómo ha evolucionado
Primer registro en RadarAbierto: 03/10/2026. Estado actual: actual.
Añadiremos los cambios posteriores sin borrar este registro.
Qué todavía no sabemos
Los porcentajes proceden de una encuesta a 294 participantes y no representan a todas las organizaciones. La muestra está concentrada en TI, Norteamérica y Europa.
El estudio fue realizado con OpenSearch Software Foundation y patrocinado por OpenSearch; conviene distinguir los datos observados de las conclusiones promocionales.
Qué seguiremos
Seguiremos nuevas ediciones del estudio, análisis independientes del dataset abierto, cambios en adopción real de OpenSearch y si las preferencias por búsqueda híbrida, interoperabilidad, coste y libertad de proveedor se mantienen en muestras futuras.
Referencia práctica para equipos que estén decidiendo cómo construir búsqueda, recuperación, observabilidad y acceso a datos para aplicaciones de IA sin quedar excesivamente ligados a un proveedor.
Son señales públicas verificables de repercusión; no equivalen a visitas de la web original salvo que la propia fuente publique ese dato.Seguir el contexto
La señal conserva procedencia y relaciones internas para que puedas comprobar el origen y explorar cambios relacionados.
¿Tienes una evidencia que falta?
Puedes aportarla como evidencia candidata. Se revisará antes de incorporarse y nunca se publica automáticamente como verdad.
Si tu navegador lo permite, puedes abrir RadarAbierto desde el móvil como una aplicación, sin convertirlo en una app nativa.
Esta ficha verificable es igual para todos. Puedes indicar si te afecta, si no se entiende, si quieres seguirla o si no te interesa. Para que seguir u ocultar cambie solo tu selección, crea Mi Radar.