Reg.cloud: la IA generativa ha entrado en su fase de internet de 1997 y la ventana para entrar se estrecha

La IA generativa ha entrado en una fase en la que el mercado pasa de la curiosidad a la adopción sistemática, y retrasarse empieza a salir caro. En una columna en Habr, el CIO de Reg.cloud, Evgeny Martynov, traza una analogía directa con el internet de 1997 y afirma que 2026–2027 determinará quién logra integrar la IA en su producto y quién se queda en el nivel de los pilotos.

Por qué es 1997

La tesis principal es sencilla: el primer contacto masivo con la IA generativa ya se ha producido, pero la verdadera ventaja competitiva no será para quienes «jugaron con los prompts», sino para quienes conviertan los experimentos en procesos repetibles.

Martynov cita el Stanford AI Index 2026: en tres años, la IA generativa ha alcanzado al 53% de la población mundial. En comparación, internet necesitó unos siete años para llegar a esa cifra, y los ordenadores personales, más de diez. Es decir, la velocidad de difusión es mayor que en oleadas tecnológicas anteriores.

Pero el autor separa a propósito la velocidad de alcance de la profundidad de adopción. Según su lógica, el mercado se encuentra ahora en mitad de la segunda ola: usuarios y empresas ya conocen la herramienta, pero aún no la han integrado en los procesos clave. En esa ventana los jugadores tardíos tienen una oportunidad: todavía queda tiempo para entrar sin partir de cero, pero se acorta rápidamente.

«La tecnología madura junto con quienes la implantan».

La analogía importa porque, en el internet de finales de los noventa, ganaron no quienes más hablaron de la tecnología, sino quienes antes que nadie construyeron procesos, interfaces y canales de distribución. El autor traslada esa lógica a la IA: cuando la tecnología se vuelva realmente cotidiana, quienes vayan a la zaga pagarán no solo con dinero, sino también con el tiempo necesario para acumular datos, formar equipos e integrarla en el producto.

Qué dicen las cifras

Para el mercado ruso, la columna aporta otro argumento: en 2025, el segmento de IA generativa alcanzó, según Just AI y Onside, 58.000 millones de rublos, lo que supone un crecimiento de 4,5 veces en un año. La previsión para 2030 es de 778.000 millones de rublos, con un ritmo medio anual del 68%. Pero la salvedad clave afecta al periodo inmediato: ese escenario de crecimiento depende de que los pilotos de 2026–2027 se conviertan en servicios reales y no se queden en presentaciones y demos internas.

Al mismo tiempo, el mercado sigue sorprendentemente inmaduro. Según MTS Web Services, solo el 26% de las empresas que ya reservan presupuesto para IA tiene una estrategia de adopción clara. El resto prueba escenarios aislados o ni siquiera ha salido de la fase de planificación.

De ahí la segunda tesis del artículo: la era del «posthype» ya ha empezado. Hay muchos experimentos, pero los ganadores no los decidirá el número de pilotos, sino la capacidad de conectar datos, construir seguridad y obtener un resultado de negocio medible.

El autor analiza aparte el tema de los modelos. Según su valoración, las empresas rusas no construyen desde cero sistemas de frontera al nivel de los líderes mundiales y por eso apuestan, con lógica, por una base de código abierto, sobre todo las familias Qwen y Llama y sus derivados. La competencia se desplaza de la carrera de gasto de capital al ajuste fino, el trabajo con datos de dominio, las integraciones aplicadas y la calidad del producto. Para el segmento corporativo, esto importa más que la idea de tener un «gran modelo propio».

Sobre qué se construye la adopción

De esta conclusión surge la parte de infraestructura del texto. Si una empresa no puede enviar datos sensibles a servicios públicos, y la estabilidad de las API y de los precios importa más que la «magia lista para usar», necesita un perímetro controlado bajo jurisdicción rusa: GPU propias o alquiladas, bases de conocimiento internas y una zona de responsabilidad clara por parte del proveedor.

En este contexto, Reg.cloud ha creado una línea de IA específica y ha enumerado escenarios que ya pueden ponerse en marcha sin un gran equipo de investigadores.

• Búsqueda en documentos internos y RAG sobre una base de conocimiento cerrada
• Asistente corporativo con acceso a información sensible
• Ayudante de primera línea de soporte entrenado con el historial de tickets y la documentación
• Generación y revisión de contratos y otros documentos según el cumplimiento normativo local

Como stack básico, la compañía menciona GPU bare metal y máquinas virtuales, inferencia con vLLM, un chatbot interno sobre Open WebUI y Ollama, automatización con n8n, un entorno compartido JupyterHub, almacenamiento S3 y el agente autónomo OpenClaw. En esencia, es un intento de montar no un «modelo mágico», sino una plataforma práctica en la que el negocio pueda recorrer rápido el camino de la idea al escenario operativo, desde la búsqueda inteligente en la base de conocimiento hasta la automatización del soporte y de los procesos documentales.

Qué significa

El texto de Reg.cloud es a la vez una señal de mercado y una presentación de su propio stack de IA. Su idea central resulta convincente: la ventana para estudiar con calma la IA generativa se cierra y, en 2026–2027, las empresas se dividirán entre las que construyeron procesos de trabajo en torno a los modelos y las que todavía debaten pilotos. Para el mercado, esto implica que el interés se desplaza de «qué modelo elegir» a las cuestiones de datos, integración, seguridad y velocidad de adopción.