La presión que imponen las llamadas “AI factories” —centros de datos diseñados para cargas de Inteligencia Artificial cada vez más densas— está obligando a los operadores a replantear una de las tareas menos vistosas, pero más críticas, de su día a día: el mantenimiento. Con más consumo eléctrico, más calor por metro cuadrado y sistemas de refrigeración y alimentación que trabajan cerca del límite, el modelo tradicional de “revisiones por calendario” empieza a quedarse corto.

En ese contexto, Vertiv (NYSE: VRT) anunció el 27 de enero de 2.026 el lanzamiento de Vertiv™ Next Predict, un servicio gestionado con Inteligencia Artificial orientado a pasar del mantenimiento reactivo o por fechas a un enfoque predictivo y basado en datos, con el objetivo de reducir riesgos antes de que se conviertan en incidencias operativas.

Del “toca revisión” al “algo no cuadra”: la idea detrás de Next Predict

El planteamiento es sencillo de explicar y complejo de ejecutar: en lugar de esperar a que un equipo falle o de revisarlo porque “toca”, Next Predict pretende leer el comportamiento real de los activos —energía, refrigeración e infraestructura IT— y detectar desviaciones tempranas.

Según la compañía, el servicio combina detección de anomalías basada en IA con un algoritmo predictivo que estima el posible impacto operativo, asigna un nivel de riesgo y ayuda a priorizar la respuesta. A partir de ahí entra una fase de análisis de causa raíz para aislar factores contribuyentes y, finalmente, se definen acciones prescriptivas que se llevan a ejecución con personal cualificado de Vertiv Services.

La propuesta no es solo “monitorizar más”, sino intentar cerrar el ciclo: detectar → valorar impacto → diagnosticar → actuar.

Uptime como moneda: lo que Vertiv promete a los operadores

Ryan Jarvis, vicepresidente de la unidad global de servicios de Vertiv, resumió el enfoque con un mensaje directo: la meta es ayudar a los centros de datos a “desbloquear” disponibilidad, cambiando rutinas de mantenimiento basadas en calendario por una estrategia proactiva y guiada por datos, con monitorización continua de condición y mitigación de riesgos antes de que afecten a la operación.

En la práctica, el valor (si se cumple) es claro: menos intervención “a ciegas”, más decisiones con contexto, y una mayor capacidad de anticiparse a degradaciones típicas de entornos críticos (baterías, sistemas de distribución eléctrica, refrigeración líquida, control térmico, etc.).

Qué cubre hoy y por qué importa: potencia, frío… y baterías

Vertiv encuadra Next Predict dentro de su cartera de infraestructura para IA, y subraya que ya soporta un abanico amplio y “en expansión” de plataformas de potencia y refrigeración, incluyendo BESS (Battery Energy Storage Solutions) y componentes de refrigeración líquida, precisamente dos áreas que están ganando peso en despliegues de alta densidad.

Además, la compañía insiste en una idea que se repite cada vez más en el sector: diseñarlo para que escale y se integre con tecnologías futuras en una arquitectura de servicio “grid-to-chip” (de la red eléctrica al chip), como parte de una visión más unificada de operación.

Lo que no se dice tanto: datos, integración y “ruido” en las alertas

La promesa de la predicción siempre viene acompañada de un reto: la calidad del dato y el contexto operacional. Un modelo puede detectar patrones extraños, pero si el entorno cambia (nuevas cargas, reconfiguraciones, actualizaciones, sustitución de componentes), el riesgo de falsos positivos —o de “alert fatigue”— aumenta.

También hay cuestiones prácticas que los operadores suelen mirar con lupa:

• Integración con sistemas existentes (BMS/DCIM, telemetría de equipos, inventario, tickets).
• Ciberseguridad en el cruce OT/IT: más conectividad puede significar más superficie de ataque.
• Dependencia del proveedor: el valor sube si el diagnóstico y la ejecución están coordinados, pero eso también puede concentrar el control en un único partner.
• SLA realista: “predecir” es útil si la organización puede actuar con rapidez cuando salta la señal.

Vertiv, por su parte, apoya el posicionamiento en su red de técnicos y su experiencia en infraestructura crítica, remarcando su presencia global y su trayectoria de servicio.

Reacción de mercado: una compañía bajo el foco de la ola IA

El anuncio llega en un momento en el que proveedores de infraestructura crítica compiten por diferenciarse en el “boom” de los centros de datos para Inteligencia Artificial. En la sesión más reciente disponible, las acciones de Vertiv (VRT) se situaban en torno a 190,15 dólares, con un rango intradía aproximado entre 183,03 y 194,79 dólares, y un volumen cercano a 4.432.998 títulos.

Más allá del precio puntual, el trasfondo es evidente: el mantenimiento predictivo ya no se vende como un “extra”, sino como una pieza para sostener densidades crecientes sin pagar el coste de la imprevisibilidad.

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Preguntas frecuentes

¿Qué diferencia hay entre mantenimiento predictivo y preventivo en un centro de datos?
El preventivo se hace por calendario (cada X meses) o por uso estimado; el predictivo intenta anticipar fallos analizando el comportamiento real de los equipos y detectando desviaciones antes de que haya impacto.

¿Next Predict es un software o un servicio gestionado?
Vertiv lo presenta como un servicio gestionado: combina analítica con intervención y ejecución de acciones por parte de su organización de servicios.

¿Qué tipo de infraestructura cubre: solo refrigeración o también energía?
El enfoque es transversal: potencia, refrigeración e IT, con compatibilidad actual (y ampliable) para plataformas de Vertiv, incluyendo BESS y componentes de refrigeración líquida.

¿Qué debería preguntar un operador antes de contratar un servicio de mantenimiento predictivo con IA?
Integración con herramientas existentes, alcance exacto por familia de equipos, métricas de precisión (falsos positivos/negativos), tiempos de respuesta y ejecución, y medidas de ciberseguridad y acceso remoto.