Principales proveedores y frameworks compatibles en 2025.

Resumen Ejecutivo

El año 2025 marca un punto de inflexión definitivo en la trayectoria de la computación en la nube, el desarrollo de aplicaciones y la ciencia de datos. La industria ha transitado desde una fase "experimental" de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI), caracterizada durante 2023 y 2024 por programas piloto y chatbots aislados, hacia una fase "agéntica" y "operacional". En este nuevo paradigma, los agentes de IA, los sistemas autónomos y la integración profunda en los flujos de trabajo empresariales se han convertido en el estándar operativo. La distinción histórica entre el desarrollo de aplicaciones y la ciencia de datos se ha vuelto cada vez más porosa; las aplicaciones modernas son inherentemente inteligentes, y los flujos de trabajo de la ciencia de datos están ahora sujetos a los rigurosos estándares de ingeniería del desarrollo de software tradicional.

Este informe ofrece un análisis exhaustivo y pormenorizado de los principales proveedores de nube—Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Oracle Cloud Infrastructure (OCI) e IBM Cloud—evaluando sus capacidades durante el año 2025. Se examina su soporte para frameworks emergentes, la evolución de los entornos de ejecución (runtimes como Java 25 y Python 3.13), y el pivote estratégico hacia las "Fábricas de IA" y los flujos de trabajo agénticos. Asimismo, se sintetizan casos de éxito de clientes para demostrar cómo estas tecnologías se aplican en industrias reguladas, telecomunicaciones y finanzas, tejiendo una narrativa que conecta la infraestructura técnica con los resultados de negocio.

1. El Paisaje Estratégico de la Nube en 2025

1.1 Dinámicas de Mercado y el Cambio "Agéntico"

Para el año 2025, el mercado de infraestructura en la nube se ha consolidado en torno a una estructura de múltiples niveles. Los "Tres Grandes"—AWS, Microsoft Azure y Google Cloud—mantienen su dominio en el cómputo de propósito general y en ecosistemas de servicios expansivos. Sin embargo, ha ocurrido un cambio competitivo significativo en cuanto a la "Integridad de Visión" y la "Capacidad de Ejecución" en el desarrollo de aplicaciones de IA. El Cuadrante Mágico de Gartner de 2025 para Plataformas de Desarrollo de Aplicaciones de IA posiciona a Microsoft, AWS, Google e IBM como Líderes indiscutibles. Este reconocimiento subraya una tendencia crítica: el mercado ya no está impulsado únicamente por el costo bruto del cómputo o el almacenamiento, sino por la sofisticación de la "cadena de herramientas de IA" (AI toolchain). Las empresas priorizan plataformas que ofrecen gobernanza, anclaje de datos (grounding) y escala operativa para agentes de IA.

El tema predominante para 2025 es la IA Agéntica. A diferencia de los modelos generativos pasivos de años anteriores, los sistemas agénticos pueden razonar, planificar y ejecutar tareas a través de sistemas empresariales. Este cambio ha obligado a los proveedores de nube a re-arquitectar sus plataformas. Microsoft ha introducido "Azure AI Foundry" (rebranding y expansión de Azure AI Studio), Google ha profundizado la integración entre Vertex AI y su "Agent Engine", y Oracle ha lanzado su "AI Agent Hub". Estos movimientos indican que la competencia se ha desplazado de la capa de infraestructura a la capa de orquestación lógica y cognitiva.

1.2 El Auge de la IA Soberana y Híbrida

Otra característica definitoria del paisaje de 2025 es la madurez de la IA Soberana y las arquitecturas de Nube Híbrida. Las regulaciones europeas y los requisitos de residencia de datos han impulsado la adopción de soluciones de "Nube Soberana". Plataformas como la "EU Sovereign Cloud" y "Alloy" de Oracle Cloud, así como la plataforma watsonx de IBM ejecutándose sobre Red Hat OpenShift, abordan esta necesidad llevando el cómputo de IA hacia los datos, en lugar de requerir la exfiltración de datos hacia regiones públicas. Esta tendencia se evidencia aún más con la expansión de Alibaba Cloud en opciones de residencia de datos y su "Model Studio" para IA generativa localizada.

1.3 Visión General de Frameworks de Desarrollo

En 2025, el panorama del desarrollo de aplicaciones se caracteriza por un enfoque de "baterías incluidas" en los frameworks:

• Backend: Node.js, Python y Java siguen siendo la tríada de backends empresariales. Java 25 ha surgido como un estándar de alto rendimiento para cargas de trabajo serverless, particularmente en AWS Lambda, desafiando la noción de que Java es demasiado pesado para funciones efímeras.

• Frontend: React mantiene su dominio como biblioteca, pero los "meta-frameworks" como Next.js se han convertido en el estándar para aplicaciones en producción, ofreciendo renderizado híbrido y optimización SEO nativa. Angular continúa siendo un bastión en entornos empresariales a gran escala debido a su arquitectura modular rígida y tipado estricto.

• Móvil: Flutter y React Native forman el duopolio del desarrollo multiplataforma, con Kotlin Multiplatform ganando tracción significativa para equipos que priorizan Android pero requieren lógica compartida.

  
  

2. Amazon Web Services (AWS): La Fundación de Infraestructura y la Madurez Serverless

AWS continúa liderando el mercado en 2025 aprovechando su escala inigualable y madurez operativa. Su estrategia se centra en proporcionar el conjunto de herramientas "más amplio y profundo", permitiendo a los clientes construir aplicaciones diferenciadas sobre una base de fiabilidad extrema. La compañía ha realizado inversiones masivas para asegurar que su oferta de serverless no solo sea conveniente, sino performante para las cargas de trabajo modernas que exigen baja latencia.

2.1 Ecosistema de Desarrollo de Aplicaciones: La Revolución de Java 25

AWS ha actualizado agresivamente sus servicios de cómputo para soportar los últimos runtimes de lenguajes, abordando frontalmente los problemas de "arranque en frío" (cold start) y rendimiento históricamente asociados con las arquitecturas serverless.

2.1.1 AWS Lambda y la Optimización de Java 25

Un desarrollo significativo a finales de 2025 es el soporte para Java 25 en AWS Lambda. Esta actualización es crítica porque introduce cachés Ahead-of-Time (AOT), reemplazando el mecanismo tradicional de Class Data Sharing (CDS).

• Implicación Técnica: Los cachés AOT son fundamentales para Java en entornos serverless porque reducen significativamente el tiempo de inicio de la aplicación y la huella de memoria. Esto permite a las empresas utilizar Java—un lenguaje tradicionalmente visto como "pesado"—para microservicios sensibles a la latencia, eliminando la necesidad de reescribir lógica de negocio compleja en lenguajes más ligeros como Go o Node.js solo por razones de rendimiento.

• Compilación por Niveles (Tiered Compilation): AWS ha optimizado el runtime de Java 25 para permitir la compilación por niveles en funciones que utilizan SnapStart y Provisioned Concurrency. Esto significa que el compilador Just-In-Time (JIT) puede optimizar la ejecución del código sin incurrir en una penalización durante la ruta de invocación crítica, mejorando el rendimiento sostenido de las aplicaciones.

2.1.2 Soporte de Runtimes y Ciclo de Vida

AWS mantiene un calendario de soporte riguroso que dicta el ritmo de actualización para millones de desarrolladores. A finales de 2025, el panorama es el siguiente:

• Node.js: Node.js 24 es la última versión soportada (lanzada en noviembre de 2025), con Node.js 22 y 20 permaneciendo en soporte activo, lo que permite a los desarrolladores elegir entre estabilidad a largo plazo (LTS) y las últimas características de V8.

• Python: Python 3.14 (lanzado en noviembre de 2025) y 3.13 están totalmente soportados. Esto es crucial para las cargas de trabajo de ciencia de datos en Lambda, permitiendo el uso de las últimas optimizaciones de bibliotecas como Pandas y NumPy que a menudo dependen de las versiones más recientes de CPython.

• SnapStart: Esta característica, que toma instantáneas de la memoria inicializada para acelerar el arranque, ha ampliado su soporte más allá de Java, abarcando ahora Python 3.12+ y.NET 8+. Esto democratiza el rendimiento de "arranque instantáneo" para una gama más amplia de aplicaciones empresariales.

2.2 Ciencia de Datos e IA: La Pila de Generación de Valor

AWS separa su estrategia de IA en tres capas distintas: Infraestructura (chips Trainium/Inferentia para costos bajos), Plataforma (SageMaker para constructores de modelos) y Servicios de Aplicación (Bedrock/Q para consumidores de modelos).

2.2.1 Amazon SageMaker: El Estándar para MLOps

SageMaker sigue siendo la plataforma principal para ingenieros de ML que requieren control granular. En 2025, SageMaker ha expandido sus Deep Learning Containers (DLCs) para soportar los frameworks más recientes, asegurando que los equipos de investigación no se vean frenados por infraestructuras obsoletas:

• PyTorch: Las versiones 2.6 a 2.9 son soportadas nativamente, con compatibilidad para CUDA 13.0 introducida en diciembre de 2025. Esto permite el entrenamiento de modelos masivos aprovechando las últimas optimizaciones de hardware de NVIDIA.

• TensorFlow: Se soportan versiones hasta la 2.19 tanto para entrenamiento como para inferencia, manteniendo el soporte para el vasto ecosistema de modelos legacy y nuevos desarrollos en Keras.

• SageMaker HyperPod: Este servicio ha cobrado relevancia crítica para empresas como Luma AI, un proveedor de tecnología visual. Luma AI utiliza SageMaker HyperPod para entrenar "modelos visuales de frontera" que requieren operaciones complejas de red y almacenamiento GPU, demostrando la capacidad de AWS para manejar clústeres de entrenamiento resilientes a fallos.

2.2.2 Amazon Bedrock y la IA Generativa

Bedrock actúa como la capa de consumo para Modelos Fundacionales (FMs), diferenciándose por su neutralidad de modelos.

• Elección de Modelos: Ofrece acceso a modelos de AI21 Labs, Anthropic (familia Claude), Cohere, Stability AI y Meta, además de los modelos propios Amazon Titan.

• Capacidades Agénticas: Bedrock permite la creación de agentes que pueden ejecutar tareas de múltiples pasos, integrando lógica de negocio con capacidades generativas.

• Guardrails: AWS enfatiza la "IA Responsable" con características para filtrar contenido y asegurar el cumplimiento, crucial para industrias reguladas que no pueden permitirse alucinaciones o fugas de datos.

2.3 Estudio de Caso Profundo: Clearwater Analytics

El caso de Clearwater Analytics proporciona un punto de referencia para una "Pila GenAI" madura en AWS en 2025. Como proveedor de soluciones SaaS para contabilidad de inversiones y reportes, la precisión y la seguridad son no negociables.

• El Desafío: La necesidad de escalar operaciones globales y mejorar la fiabilidad de los informes contables de inversión, gestionando billones de dólares en activos bajo gestión.

• Arquitectura de Solución:

  • Gobernanza: Utilizaron AWS Control Tower y AWS Organizations para gestionar entornos de múltiples cuentas, descentralizando los permisos para fomentar la productividad de los desarrolladores sin sacrificar la seguridad.

  
  

  • Pila GenAI: Construyeron la "Clearwater Intelligent Console" (CWIC) utilizando Amazon Bedrock y SageMaker. Emplean una estrategia de LLM de "dos puntas": utilizan modelos avanzados (como Claude vía Bedrock) para razonamiento complejo y modelos más pequeños y ajustados (fine-tuned via SageMaker JumpStart) para tareas específicas del dominio que requieren alta precisión y menor latencia.

  
  

  • Implementación de RAG: Integraron el framework LangChain para conectar los LLMs con sus datos propietarios para la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), asegurando que las respuestas de la IA estén ancladas en datos financieros reales.

• Resultados de Negocio: La implementación de esta arquitectura resultó en una reducción del 90% en el esfuerzo de conciliación manual y una generación de informes regulatorios un 80% más rápida. Además, les permitió crecer su negocio en un 20% sin aumentar la plantilla operativa, demostrando el impacto directo de la IA en la eficiencia del margen.

3. Microsoft Azure: La Fundición de IA y la Integración Empresarial

La estrategia de Microsoft Azure en 2025 gira en torno a Azure AI Foundry (una unificación y rebranding de sus capacidades de IA) y una integración profunda con el ecosistema de desarrolladores (GitHub, Visual Studio). Azure se posiciona no solo como una nube, sino como la "Fábrica de Aplicaciones y Agentes de IA" para la empresa moderna.

3.1 Azure AI Foundry: La Plataforma Unificada

Azure AI Foundry es la pieza central de la oferta de Microsoft en 2025, diseñada para unificar la selección de modelos, el desarrollo y la gobernanza bajo un solo techo operativo.

• Catálogo de Modelos: Alberga más de 11,000 modelos, incluyendo la serie GPT-5 (GPT-5, GPT-5-mini, GPT-5-nano), Anthropic Claude, Mistral, Cohere y DeepSeek. La disponibilidad de modelos "nano" y "mini" subraya una tendencia hacia la eficiencia de costos y la ejecución en el borde (edge).

• Foundry Agent Service: Este servicio permite a los desarrolladores orquestar múltiples agentes con un código mínimo. Soporta flujos de trabajo de "IA Agéntica" donde los agentes pueden acceder a datos y ejecutar tareas de forma autónoma, integrándose con sistemas empresariales a través de conectores preconstruidos.

• Plano de Control (Foundry Control Plane): Una diferenciación crítica es el Plano de Control de Foundry, que proporciona observabilidad a nivel de organización, seguridad (defensa contra inyección de prompts) y gobernanza. Esto responde directamente a la necesidad de los CIOs de tener visibilidad sobre "la sombra de la IA" dentro de sus organizaciones.

3.2 Frameworks de Desarrollo de Aplicaciones: Continuidad y Modernización

Azure continúa atendiendo a los desarrolladores empresariales con un soporte robusto para.NET y Python, asegurando que las inversiones en código legacy puedan coexistir con nuevos desarrollos de IA.

3.2.1 Azure Functions y Runtimes

El soporte de Azure Functions sigue un ciclo de vida estricto alineado con los lanzamientos de lenguajes:

• Java: Java 25 se encuentra en estado de "Preview", mientras que Java 21 y 17 están en Disponibilidad General (GA), proporcionando opciones para equipos conservadores y vanguardistas.

• Python: Python 3.13 es GA (con soporte hasta octubre de 2029), y se ha emitido una advertencia clara de que el soporte para Python 3.9 finaliza en octubre de 2025, obligando a las organizaciones a actualizar sus bases de código de ciencia de datos.

• .NET: Las versiones.NET 8, 9 y 10 son soportadas bajo el "modelo de trabajador aislado" (isolated worker model). Este modelo desacopla el runtime de la función del runtime de Azure, permitiendo mayor flexibilidad y evitando conflictos de dependencias, lo cual es vital para aplicaciones C# complejas.

• Node.js: Node.js 24 está en preview, con la versión 22 como el estándar GA actual, alineándose con el ciclo de lanzamientos del ecosistema JavaScript.

3.3 Estudio de Caso Profundo: Carvana

La implementación de IA de Carvana en 2025 ilustra el poder de los flujos de trabajo agénticos en el servicio al cliente y cómo la tecnología puede transformar la economía unitaria de un negocio.

• Arquitectura: Carvana integró su agente de IA, "Sebastian", con una plataforma de revisión de calidad llamada "CARE" (Conversational Analyst Review Engine). El objetivo no era solo responder chats, sino analizar la calidad de cada interacción.

• Pila Tecnológica:

  • Cómputo: Utilizaron Azure Kubernetes Service (AKS) para la gestión escalable de microservicios, permitiendo desplegar y escalar los componentes de IA independientemente de la aplicación web principal.

  
  

  • IA: Azure AI Foundry se utilizó para la gestión de agentes; Azure OpenAI Service para acceder a modelos GPT-4 y GPT-5 para el razonamiento; y Azure AI Speech para la transcripción precisa de llamadas en tiempo real.

  
  

  • Datos: Azure Cosmos DB sirve como la base de datos operativa de alto rendimiento, manejando millones de registros de conversaciones con latencia de milisegundos, crucial para análisis en tiempo real.

• Resultados de Negocio: El sistema proporciona una visibilidad del 100% sobre las interacciones con los clientes (en lugar de muestras pequeñas manuales) y logró una disminución del 45% en las llamadas por venta, mejorando drásticamente la eficiencia operativa y la experiencia del cliente.

3.4 Estudio de Caso: Vodafone (Contexto Multi-Nube)

Aunque Vodafone Italia es una referencia principal de GCP (ver sección 4.3), es importante notar que el Grupo Vodafone utiliza Splunk sobre Azure (y otras nubes) para lograr una Observabilidad de Pila Completa (Full-Stack Observability). Esto destaca el papel de Azure en estrategias complejas de monitoreo multi-nube, donde ingesta datos de AWS, GCP y Oracle OCI para proporcionar una vista unificada del rendimiento de la red y las aplicaciones.

4. Google Cloud Platform (GCP): El Ecosistema de Datos e IA

GCP se diferencia en el mercado de 2025 a través de su infraestructura de "AI Hypercomputer" (TPUs) y la integración sin fisuras de su plataforma Vertex AI con su joya de la corona en análisis de datos, BigQuery. En 2025, Google es reconocido como Líder en el Cuadrante Mágico de Gartner por su "Integridad de Visión" en el desarrollo de IA, validando su enfoque de investigación profunda aplicada.

4.1 Vertex AI: La Plataforma Unificada de ML

Vertex AI ha evolucionado de ser una colección de herramientas de ML a una plataforma integral para IA predictiva y generativa.

• Ecosistema Gemini: Vertex AI aloja la familia completa de Gemini, incluyendo Gemini 3 Pro (que lidera los benchmarks en factualidad y reducción de alucinaciones) y Gemini 2.5 Flash para tareas de baja latencia y alto volumen.

• Model Garden: Ofrece más de 200 modelos, incluyendo opciones de terceros como Anthropic Claude Sonnet/Opus y modelos abiertos (Llama, Mistral). Esta apertura es clave para clientes que desean evitar el bloqueo de proveedor a nivel de modelo.

• Agent Builder: Google enfatiza la "Transformación Agéntica". Vertex AI Agent Builder proporciona frameworks abiertos para construir sistemas multi-agente que pueden anclarse en datos empresariales (via BigQuery) para realizar tareas complejas como investigación financiera o soporte técnico.

• Nano Banana: Un modelo especializado mencionado en contextos de 2025 para generar imágenes y experiencias visuales, demostrando la inversión de Google en IA multimodal más allá del texto.

4.2 Compatibilidad de Frameworks y Herramientas

GCP mantiene un fuerte soporte para frameworks de código abierto, aprovechando su estatus como creador de Kubernetes y TensorFlow.

• TensorFlow y PyTorch: Vertex AI proporciona contenedores preconstruidos para TensorFlow 2.17 y PyTorch, optimizados específicamente para la infraestructura de TPU de Google, ofreciendo ventajas de costo-rendimiento para entrenamientos masivos.

• JAX: Existe un soporte creciente para JAX, una biblioteca de alto rendimiento para computación numérica, particularmente para investigadores que requieren aceleración TPU y flexibilidad matemática superior a la de TensorFlow.

• Integración con Flutter: Para el desarrollo móvil, la integración de Vertex AI for Firebase permite a los desarrolladores de Flutter incorporar características de GenAI (como chatbots o resumen de texto) directamente en aplicaciones móviles usando el lenguaje Dart, cerrando la brecha entre el desarrollo móvil y la IA en la nube.

4.3 Estudio de Caso Profundo: Vodafone Italia (La Plataforma Nucleus)

El proyecto "Nucleus" de Vodafone Italia es un ejemplo definitivo de modernización de datos en GCP, mostrando cómo una telco legacy puede transformarse en una empresa de datos moderna.

• Objetivo: Consolidar silos de datos fragmentados (Teradata, SAP) en una plataforma unificada y preparada para IA, capaz de procesar petabytes de datos de red y clientes.

• Arquitectura:

  • Núcleo: BigQuery sirve como el "Océano de Datos", manejando la ingesta y el análisis.

  
  

  • Modelo de Datos: Implementaron el Amdocs Logical Data Model (aLDM) sobre Google Cloud para asegurar estructuras de datos estándar de la industria de telecomunicaciones, facilitando la interoperabilidad.

  
  

  • Migración: Utilizaron una estrategia de "Clonar y Desplazar" (Clone and Shift) para migrar el Almacén de Datos Empresarial (VID) a Nucleus sin interrupción del negocio, replicando los pipelines de datos existentes en la nube antes de apagar los sistemas on-premise.

• Resultado: La plataforma procesa datos casi en tiempo real, permitiendo casos de uso impulsados por IA en operaciones de clientes y finanzas. Nucleus ahora sirve como un plan maestro (blueprint) para la estrategia de modernización de la nube de todo el Grupo Vodafone a nivel mundial.

4.4 Estudios de Caso Adicionales: General Mills y Mercado Libre

• General Mills: Utiliza BigQuery y Vertex AI para dar a los empleados acceso seguro a modelos GenAI. Esto permite "interrogar" a los datos propietarios de la empresa (recetas, cadena de suministro, ventas) y obtener respuestas rápidas, democratizando el acceso a los datos.

• Mercado Libre: Desplegó Vertex AI Search a través de un catálogo de 150 millones de ítems. Esto mejoró significativamente el descubrimiento de productos para sus usuarios, generando millones de dólares en ingresos incrementales al mostrar resultados más relevantes y personalizados.

5. Oracle Cloud Infrastructure (OCI): Rendimiento Extremo y soberanía

OCI ha labrado un nicho significativo enfocándose en la computación de alto rendimiento (HPC), la superioridad de bases de datos y las capacidades de IA soberana. Se está convirtiendo cada vez más en la nube preferida para entrenar modelos de IA masivos debido a su tecnología de Supercluster y su red de baja latencia.

5.1 Infraestructura de IA y Base de Datos

• OCI Supercluster: En 2025, Oracle introdujo el Zettascale10 Supercluster, capaz de alcanzar 16 zettaFLOPS, integrando hasta 800,000 GPUs NVIDIA

  H100/Blackwell en una sola red lógica. Esta infraestructura masiva atrae a empresas de IA de alto perfil como Cohere, Runway y Modal AI para el entrenamiento de modelos, ya que ofrece un rendimiento "bare metal" sin la sobrecarga de virtualización típica de otras nubes.

• Oracle Database 26ai: Un lanzamiento insignia para 2025, esta base de datos "nativa de IA" integra búsqueda vectorial, JSON y datos relacionales en un solo motor. Soporta "Búsqueda Vectorial Híbrida", permitiendo a los usuarios consultar datos comerciales estructurados y documentos no estructurados simultáneamente con una sola consulta SQL, simplificando drásticamente la arquitectura de las aplicaciones RAG.

5.2 Servicio OCI Generative AI

La estrategia de GenAI de Oracle se centra en servicios gestionados y el enfoque "Bring Your Own Model" (BYOM), priorizando la privacidad y el aislamiento de los datos.

• Modelos Soportados: Soporta Meta Llama 3.3 (70B), Llama 3.2 Vision, Cohere Command R+ y xAI Grok 4 Fast. La inclusión de Grok 4 Fast muestra la agilidad de Oracle para integrar modelos de frontera rápidamente.

• Agent Hub: Una nueva característica en beta (finales de 2025) que agiliza el despliegue de agentes de IA capaces de automatizar procesos de negocio, integrándose nativamente con las aplicaciones SaaS de Oracle (Fusion, NetSuite).

• Multinube: Los "Créditos Universales Multinube" de Oracle permiten a los clientes usar Oracle Database@Azure o Oracle Database@AWS. Esto reconoce la realidad multinube de 2025, permitiendo a los clientes mantener sus datos en Oracle Database mientras utilizan los servicios de IA de Azure o AWS.

5.3 Estudio de Caso: Quest Global

Quest Global, una firma de ingeniería, modernizó su recuperación ante desastres (DR) en OCI, demostrando la fiabilidad de la nube para cargas de trabajo críticas.

• Desafío: Procesos de DR manuales y complejos para sistemas ERP críticos, con altos riesgos de tiempo de inactividad.

• Solución: Implementaron OCI GoldenGate y Oracle Data Guard para la sincronización de datos en tiempo real entre on-premise y la nube. Utilizaron Rackware para la replicación automatizada de máquinas virtuales.

• Resultado: Acortaron significativamente los Objetivos de Tiempo de Recuperación (RTO) y los Objetivos de Punto de Recuperación (RPO), mejorando la continuidad del negocio y reduciendo el costo total de propiedad en comparación con las soluciones de DR tradicionales.

6. IBM Cloud: El Especialista en Nube Híbrida y Gobernanza

IBM continúa redoblando su estrategia de nube híbrida (Red Hat OpenShift) y IA confiable (watsonx). Su propuesta de valor en 2025 se centra en la gobernanza, el cumplimiento normativo y la operacionalización de la IA en entornos altamente regulados que no pueden migrar completamente a la nube pública.

6.1 La Plataforma watsonx: Confianza por Diseño

La pila de IA de IBM se divide en tres pilares diseñados para cubrir el ciclo de vida completo de la IA empresarial:

• watsonx.ai: El estudio para construir y desplegar modelos. En 2025, soporta la serie Granite (modelos abiertos de IBM diseñados para negocios), así como modelos de terceros como Llama 3 y Mistral. También integra BeeAI, un framework multi-agente de código abierto que facilita la orquestación de agentes complejos.

• watsonx.data: Un data lakehouse abierto construido sobre Apache Iceberg, diseñado para gobernar datos estructurados y no estructurados a través de entornos híbridos. Esto permite a las empresas ejecutar cargas de trabajo de análisis de datos donde residen los datos (on-prem o nube), reduciendo costos de egreso y latencia.

• watsonx.governance: Asegura el cumplimiento con regulaciones emergentes (como la Ley de IA de la UE) monitoreando modelos para detectar deriva, sesgo y alucinaciones. Proporciona una "hoja de datos" automatizada para cada modelo, lo cual es vital para auditorías.

6.2 Desarrollo de Aplicaciones y Modernización

• Red Hat OpenShift: Sigue siendo el estándar de la industria para la orquestación de contenedores en configuraciones híbridas. En 2025, OpenShift Virtualization es un foco clave, permitiendo a las empresas gestionar máquinas virtuales (VMs) heredadas junto con contenedores modernos en la misma plataforma, facilitando una modernización gradual.

• Flujos de Trabajo Agénticos: IBM watsonx Orchestrate ahora soporta "Flujos de trabajo agénticos", permitiendo a los desarrolladores secuenciar múltiples agentes para manejar procesos de negocio complejos como la incorporación de empleados de RRHH o la gestión de compras, automatizando tareas que antes requerían intervención humana manual.

6.3 Estudio de Caso: Computer Gross

Computer Gross, un agregador de soluciones italiano, estableció un "Centro de Competencia watsonx" para escalar la adopción de IA en su ecosistema de socios.

• Implementación: Aprovecharon watsonx.data para romper los silos de datos y watsonx Assistant para el comercio B2B.

• Resultado: El asistente de IA maneja consultas de productos complejas y genera cotizaciones automáticamente. Esto llevó a un aumento del 35% en la satisfacción del cliente y una reducción del 40% en los tickets de soporte, demostrando cómo la IA puede transformar la experiencia del canal de ventas.

7. Análisis Comparativo de Frameworks y Runtimes (2025)

La siguiente tabla resume la compatibilidad de los frameworks y runtimes clave a través de los principales proveedores en 2025, proporcionando una guía rápida para arquitectos de software.

Característica / Framework	AWS (Lambda/SageMaker)	Azure (Functions/Foundry)	Google Cloud (Vertex/Run)	IBM Cloud (watsonx)
Runtime Java	Java 25 (Soporte AOT Cache)	Java 25 (Preview)	Java 21 (Estándar)	Java 21 (OpenShift)
Runtime Python	Python 3.14, 3.13	Python 3.13	Python 3.12+	Python 3.12
Soporte.NET	.NET 8 (SnapStart)	.NET 10, 9, 8	.NET 8 (Cloud Run)	.NET Core (limitado)
Deep Learning	PyTorch 2.9, TF 2.19	PyTorch, TF vía Foundry	JAX, TF Enterprise, PyTorch	PyTorch, TF
Frameworks Agénticos	LangChain, Bedrock Agents	Foundry Agent Service, Semantic Kernel	Vertex Agent Builder, LangChain	BeeAI, CrewAI, LangGraph
Modelos Generativos	Claude, Titan, Llama, Nova	GPT-5, OpenAI o1, Phi, Llama	Gemini 3, Imagen, Veo	Granite, Llama, Mistral

7.1 Perspectivas Clave sobre Frameworks

• El Renacimiento de Java: El soporte sincronizado para Java 25 en AWS y Azure destaca un compromiso renovado con Java en la era serverless. La introducción de cachés AOT por parte de AWS ataca específicamente la crítica del "arranque en frío" de Java, posicionándolo nuevamente como una opción viable para microservicios de alta concurrencia.

• Dominio de Python: Python sigue siendo la lingua franca de la Ciencia de Datos. Los proveedores de nube están manteniendo agresivamente el ritmo con las versiones menores (3.13/3.14) para soportar las últimas bibliotecas de IA, reconociendo que los científicos de datos necesitan las últimas herramientas.

• Estandarización Agéntica: Aunque existen constructores de agentes propietarios (Bedrock Agents, Vertex Agent Builder), hay un amplio soporte para frameworks abiertos como LangChain y LlamaIndex en todas las plataformas. Esto indica un deseo de los desarrolladores de evitar el bloqueo de proveedor en la capa de lógica de aplicación, manteniendo la portabilidad de sus agentes inteligentes.

8. Tendencias Emergentes y Perspectivas Futuras

8.1 De Chatbots a Flujos de Trabajo Agénticos

El cambio más profundo en 2025 es el paso del "Chat" a la "Acción".

• Mecanismo: Los sistemas ya no solo recuperan información (RAG); están ejecutando transacciones. Por ejemplo, la "Fusion Data Intelligence" de Oracle utiliza agentes para ejecutar procesos de cierre financiero.

• Implicación: Esto requiere una fiabilidad y seguridad mucho mayores. "Content Safety" de Microsoft y "watsonx.governance" de IBM son capas de infraestructura críticas para evitar que los agentes autónomos realicen acciones erróneas o dañinas en sistemas reales.

8.2 El Modelo Operativo de "Fábrica de IA"

Las empresas están adoptando una mentalidad de "Fábrica de IA"—un enfoque sistemático para construir, desplegar y mantener modelos de IA, alejándose de los proyectos artesanales.

• Evidencia: La "AI Factory" de Deloitte utilizando pilas de NVIDIA y Oracle, y el uso de Carvana de Azure AI Foundry como una "fábrica de agentes".

• Tendencia: Esta industrialización de la IA implica una convergencia de MLOps (Operaciones de Aprendizaje Automático) y DevOps. Las herramientas que cierran esta brecha (como Vertex AI Pipelines y Azure DevOps) son esenciales para escalar la IA.

8.3 Desarrollo Consciente de Costos (FinOps)

A medida que las cargas de trabajo de IA escalan, el costo se convierte en una restricción primaria.

• Observación: El marketing de Oracle enfatiza fuertemente el "Precio-Rendimiento" y la eficiencia "Zettascale". Las actualizaciones de AWS Lambda se centran en la optimización del "arranque en caliente" para reducir la duración facturable.

• Futuro: Se espera que para 2026, el "Desarrollo de Aplicaciones Consciente de Costos" se convierta en una disciplina de ingeniería central, donde los frameworks optimicen automáticamente para compensaciones de costo versus latencia.

Conclusión

En 2025, el mercado de la nube para el desarrollo de aplicaciones y la ciencia de datos se define por la especialización y la integración. AWS sigue siendo la opción segura y escalable para cargas de trabajo pesadas de infraestructura y serverless optimizado. Azure domina la capa de aplicaciones empresariales a través de su profunda integración con OpenAI y el ecosistema "Foundry". Google Cloud lidera en innovación de datos y capacidades nativas de modelos de IA con Gemini y BigQuery. Oracle se ha reposicionado exitosamente como la nube de alto rendimiento para entrenar modelos masivos y necesidades de datos soberanos. IBM asegura su papel como el líder en gobernanza y nube híbrida.

Para las organizaciones que navegan por este paisaje, la elección del proveedor depende menos de las capacidades de cómputo genéricas y más de la estrategia específica de "IA Agéntica": ¿Dónde viven sus datos?, ¿Qué tan complejos son sus flujos de trabajo de agentes? y ¿Cuáles son sus requisitos de gobernanza? Las respuestas a estas preguntas definen al socio de nube óptimo en 2025.