Reg.Oblako: la AI generativa entró en su fase de internet de 1997 y la ventana para entrar se estrecha

La inteligencia artificial generativa ha entrado en una fase en la que el mercado está transitando de la curiosidad a la implementación sistemática, y los retrasos comienzan a ser costosos. En una columna en Habr, el CIO de Reg.cloud Evgeny Martynov traza una analogía directa con el internet de 1997 y argumenta: 2026–2027 determinarán quién logre incrustar IA en su producto y quién permanezca en la fase piloto.

Por Qué Esto es 1997

La tesis principal del material es simple: el primer contacto masivo con IA generativa ya ha ocurrido, pero la verdadera ventaja competitiva no irá a quienes "jugaron con prompts", sino a quienes conviertan los experimentos en procesos repetibles. Martynov cita el Stanford AI Index 2026: en tres años, la IA generativa alcanzó el 53% de la población mundial. Para comparación, internet necesitó alrededor de siete años para alcanzar el mismo hito, y las computadoras personales necesitaron más de diez.

Es decir, la velocidad de adopción es mayor que las olas tecnológicas anteriores. Pero el autor deliberadamente separa la velocidad de adopción de la profundidad de implementación. Según su lógica, el mercado está actualmente en la mitad de la segunda onda: usuarios y empresas ya conocen la herramienta, pero aún no la han incrustado en procesos clave.

Es precisamente en esta ventana donde surge una oportunidad para jugadores rezagados: todavía hay tiempo para entrar, pero se está estrechando rápidamente.

"La tecnología madura junto con quienes la implementan."

Esta analogía es importante porque en el internet de finales de los años 90, los ganadores no fueron quienes más discutieron la tecnología, sino quienes construyeron primero procesos, interfaces y canales de distribución. El autor aplica la misma lógica a la IA: cuando la tecnología se vuelva verdaderamente cotidiana, los rezagados tendrán que pagar no solo en dinero sino también en tiempo para acumular datos, entrenar equipos e integrar en productos.

Lo Que Dicen los Números

Para el mercado ruso, la columna proporciona otro argumento: en 2025, el segmento de IA generativa alcanzó 58 mil millones de rublos según estimaciones de Just AI y Onside, representando un crecimiento de 4,5 veces en un año. El pronóstico para 2030 es de 778 mil millones de rublos con una tasa promedio anual del 68%. Pero la salvedad clave se refiere al período inmediato: tal crecimiento depende de que los pilotos de 2026–2027 se conviertan en servicios reales o permanezcan como presentaciones y demostraciones internas.

Simultáneamente, el mercado permanece sorprendentemente crudo. Según datos de MTC Web Services, solo el 26% de las empresas que ya asignan presupuesto a IA tienen una estrategia de implementación clara. El resto o bien están probando escenarios individuales o aún no han salido de la etapa de planificación. De aquí surge la segunda tesis del artículo: la era del "post-hype" ya ha comenzado. Hay muchos experimentos, pero los ganadores serán determinados no por el número de pilotos sino por la capacidad de conectar datos, construir seguridad y lograr resultados comerciales medibles.

El autor discute por separado el tema de los modelos. Las empresas rusas, según su evaluación, no construyen sistemas de frontera al nivel de los líderes globales desde cero y por lo tanto racionalmente apuestan por bases de código abierto — principalmente las familias Qwen, Llama y sus derivados. La competencia se está desplazando de una carrera de gastos de capital a ajuste fino, trabajo con datos de dominio, integraciones aplicadas y calidad de producto. Para el segmento corporativo, esto es más importante que la idea de "tu propio gran modelo."

Cómo se Construye la Implementación

De esta conclusión surge la parte de infraestructura del material. Si las empresas no pueden enviar datos sensibles a servicios públicos, y la estabilidad de API y previsibilidad de precios son más importantes que "magia lista para usar", entonces se necesita un circuito controlado en jurisdicción rusa: GPUs propias o alquiladas, bases de conocimiento internas y responsabilidad clara del proveedor. En este contexto, Reg.cloud estableció una dirección de IA separada y enumeró escenarios que ya pueden ejecutarse sin un gran equipo de investigadores.

• Búsqueda en documentos internos y RAG en base de conocimiento cerrada
• Asistente corporativo con acceso a información sensible
• Asistente de primera línea de soporte basado en historial de tickets y documentación
• Generación y verificación de contratos y otros documentos según cumplimiento local

Como pila básica, la empresa nombra GPU bare metal y máquinas virtuales, inferencia a través de vLLM, chatbot interno en Open WebUI y Ollama, automatización a través de n8n, entorno colaborativo JupyterHub, almacenamiento S3 y un agente autónomo OpenClaw. En esencia, esto es un intento de reunir no un "modelo mágico", sino una plataforma práctica donde el negocio puede rápidamente ir de idea a escenario funcionando — desde búsqueda inteligente en una base de conocimiento hasta automatización de soporte y procesos documentales.

Lo Que Esto Significa

El artículo de Reg.cloud es simultáneamente una señal de mercado y una presentación de su propio stack de IA. La idea principal suena convincente: la ventana para exploración cómoda de IA generativa se está cerrando, y en 2026–2027 las empresas se dividirán entre quienes han construido procesos funcionales alrededor de modelos y quienes aún están discutiendo pilotos. Para el mercado, esto significa un cambio de interés de "qué modelo elegir" a cuestiones de datos, integración, seguridad y velocidad de implementación.